Map函数开始产生输出时，并不是简单地把数据写到磁盘，因为频繁的磁盘操作会导致性能严重下降。它的处理过程更复杂，数据首先写到内存中的一个缓冲区，并做一些预排序，以提升效率； 每个MapTask都有一个用来写入输出数据的循环内存缓冲区（默认大小为100MB），当缓冲区中的数据量达到一个特定阈值时（默认是80%）系统将会启动一个后台线程把缓冲区中的内容写到磁盘（即spill阶段）。在写磁盘过程中，Map输出继续被写到缓冲区，但如果在此期间缓冲区被填满，那么Map就会阻塞直到写磁盘过程完成； 在写磁盘前，线程首先根据数据最终要传递到的Reducer把数据划分成相应的分区（partition）。在每个分区中，后台线程按Key进行排序（快速排序），如果有一个Combiner（即Mini Reducer）便会在排序后的输出上运行； 一旦内存缓冲区达到溢出写的阈值，就会创建一个溢出写文件，因此在MapTask完成其最后一个输出记录后，便会有多个溢出写文件。在在MapTask完成前，溢出写文件被合并成一个索引文件和数据文件（多路归并排序）（Sort阶段）； 溢出写文件归并完毕后，Map将删除所有的临时溢出写文件，并告知TaskTracker任务已完成，只要其中一个MapTask完成，ReduceTask就开始复制它的输出（Copy阶段）； Map的输出文件放置在运行MapTask的TaskTracker的本地磁盘上，它是运行ReduceTask的TaskTracker所需要的输入数据，但是Reduce输出不是这样的，它一般写到HDFS中（Reduce阶段）。
2. Reduce端的ShuffleCopy阶段：Reduce进程启动一些数据copy线程，通过HTTP方式请求MapTask所在的TaskTracker以获取输出文件。 Merge阶段：将Map端复制过来的数据先放入内存缓冲区中，Merge有3种形式，分别是内存到内存，内存到磁盘，磁盘到磁盘。默认情况下第一种形式不启用，第二种Merge方式一直在运行（spill阶段）直到结束，然后启用第三种磁盘到磁盘的Merge方式生成最终的文件。 Reduce阶段：最终文件可能存在于磁盘，也可能存在于内存中，但是默认情况下是位于磁盘中的。当Reduce的输入文件已定，整个Shuffle就结束了，然后就是Reduce执行，把结果放到HDFS中。
问题二：统计单词总量 经过wordcount之后为每个单词的个数：
context.write(new Text("count"), new IntWritable(num));/**
* 自定义分组，
* 默认的分组是按照key是否相同，
*/
public class MyGroup extends WritableComparator{
public MyGroup() {
super(Text.class, true);
}
/**
* 由于分组是按照月份分组，所以在比较是只要比较月份是否相同，
* 其他略去，做数据过滤
*/
public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
return 0;
}
}
