1. 从map函数输出到reduce函数接受输入数据，这个过程称之为shuffle.
2. map函数的输出，存储环形缓冲区（默认大小100M,阈值80M）
环形缓冲区：其实是一个字节数组kvbuffer. 有一个sequator标记，kv原始数据从左向右填充(顺时针)，
kvmeta是对kvbuffer的一个封装，封装成了int数组，用于存储kv原始数据的对应的元数据valstart，
keystart，partition，vallen信息，从右向左(逆时针)。参考(环形缓冲区的详解一张)
3. 当达到阈值时，准备溢写到本地磁盘(因为是中间数据，因此没有必要存储在HDFS上)。在溢写前要进行对元数据分区(partition)整理，然后进行排序(quick sort,通过元数据找到出key，同一分区的所有key进行排序，排序完，元数据就已经有序了，在溢写时，按照元数据的顺序寻找原始数据进行溢写)
4. 如果有必要，可以在排序后，溢写前调用combiner函数进行运算，来达到减少数据的目的
5. 溢写文件有可能产生多个，然后对这多个溢写文件进行再次合并(也要进行分区和排序)。当溢写个数>=3时，可以再次调用combiner函数来减少数据。如果溢写个数<3时，默认不会调用combiner函数。
6. 合并的最终溢写文件可以使用压缩技术来达到节省磁盘空间和减少向reduce阶段传输数据的目的。（存储在本地磁盘中）
7. Reduce阶段通过HTTP写抓取属于自己的分区的所有map的输出数据(默认线程数是5，因此可以并发抓取)。
8. 抓取到的数据存在内存中，如果数据量大，当达到本地内存的阈值时会进行溢写操作，在溢写前会进行合并和排序(排序阶段)，然后写到磁盘中，
9. 溢写文件可能会产生多个，因此在进入reduce之前会再次合并(合并因子是10),最后一次合并要满足10这个因子，同时输入给reduce函数，而不是产生合并文件。reduce函数输出数据会直接存储在HDFS上。
