1、map task讀取資料時預設呼叫TextInputFormat的成員RecoreReader，RecoreReader呼叫自己的read()方法，進行逐行讀取，返回一個key、value;

2、返回的key、value交給自定義的map方法，輸出的context.write(key,value)，再交給內部的OutputCollecter會不斷寫入一個環形緩衝區

　　(就是一個數組，記憶體空間預設100M)；

3、隨著不斷的寫入，一般只佔預設記憶體的80%，剩下的空間需要在溢位之前進行分割槽以及根據key進行快速排序，spiller就是負責將分過區並排好序的資料

　　寫入本地檔案，溢位一次就會產生一個檔案，這些檔案存放於map task的工作目錄，在溢位前可以使用combiner對資料進行合併，combiner會提高整體的

　　運算速度，但是有可能會對最終結果造成影響，所以使用時需考慮清楚；

4、map task在本地產生的多個檔案需要進行歸併排序成一個大檔案，也就是map task的最終檔案，這個合併的過程稱為merge，這個合併過程也可以使用combiner；

5、reduce task會將各個map task產生的相應分割槽的資料下載到本地磁碟工作目錄，合併檔案並對這些資料進行歸併排序；

6、通過呼叫GroupingComparaor(key,nextk)識別出key相同的一組資料；

7、然後一組相同的key呼叫一次reduce方法，context.write(k,v)通過OutputFormat寫入最終的檔案。

以上從第三步到第六步就是shuffle的過程。