毫无疑问，Hadoop 里面最复杂的是MapReduce，那么今天咱们就来看看它的整体工作流程：
怎么样？是不是懵了？
简单说下我的理解：
上面的流程是整个 mapreduce 最全工作流程，但是 shuffle 过程只是从第 7 步开始到第16 步结束，具体 shuffle 过程详解，如下：
1. maptask收集我们的 map()方法输出的 kv对，放到内存缓冲区中
2. 从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件
3. 多个溢出文件会被合并成大的溢出文件
4. 在溢出过程中，及合并的过程中，都要调用 partitioner进行分区和针对 key进行排序
5. reducetask根据自己的分区号，去各个 maptask机器上取相应的结果分区数据
6. reducetask会取到同一个分区的来自不同 maptask的结果文件，reducetask会将这些文件再进行合并（归并排序）
7. 合并成大文件后，shuffle的过程也就结束了，后面进入 reducetask的逻辑运算过程 （从文件中取出一个一个的键值对 group，调用用户自定义的reduce()方法）
好了，就这么多了，如果发现错误，欢迎指正呦！