shuffle机制在MapReduce整个过程中非常重要，试想如果没有shuffle机制，以wordCount为例，相同的key就没法落在同一个数据分区中，自然不能被同一个ReduceTask处理。

    shuffle核心机制： 数据分区，排序，分组，combine，合并等。
    Shuffle机制 - 图1

    1. 从map完成开始，shuffle阶段正式开始。首先map阶段的数据都会先进入一个缓冲区，缓冲区的默认大小是100M，当缓冲区的数据达到80%，就会将这80%的数据溢写到磁盘中作为一个分区文件，剩下的20%空间继续做缓存的工作。
    2. 溢写到磁盘中的数据分区会进行一个Sort，Sort是hadoop默认的机制，这里不深入讨论。
    3. 排好序的分区会合并、然后再进行总体归并排序，由多个分区文件变为一个文件的过程，其目的是减少网络IO的传输。
    4. 然后再Reduce之前，MapTask会将数据输出到Reduce的节点上。这其中是由ReduceTask向MapTask发起HTTP请求，ReduceTask会请求属于自己的数据，这其中是Partitioner起了作用，Partitioner会筛选key到分区，以此将MapTask的满足同一个筛选条件的数据拉取到ReduceTask的节点上，进行Reduce工作。
    5. ReduceTask接收到数据后，也是会先放到内存缓存中，当内存缓存不够也是将数据溢出到磁盘中，接下来类似地将数据进行归并排序，最后按照相同的key进行分组。如果只有一种key，那就是分一个组，如果有多个key，则是在一个文件中，相同的key的数据分开放。
    6. 分组后，shuffle阶段就结束了，接下来就是执行Reduce方法了。