对上一篇的补充，介绍map-reduce之间数据的流通，主要代码都在MapTask.java和ReduceTask.java两个文件中。
mapper的output.collect有两个分支，如果reduce number=0，则调用outputformat的recordwriter直接把key-value写到hdfs上。如果不为0，则key-value首先被记录在内存中（io.sort.mb），而且partition num也被计算然后记录下来；当内存满了，对内存做一次排序（排序会保证同一个partition的放在一起，同一个partition内部按照key进行排序），然后把结果输出到一个新的本地文件（还有一个新的index文件，为了便于shuffle过程中partition定位）。在内存文件向外输出的过程中，如果job设置了combiner，会在这个过程中调用combier后再输出；经过排序后，同一个key的数据都是相邻的，正好给combiner做合并。mapper在结束前，会调用一次merge过程，把多个小的本地文件合并成一个大的output文件。
reducer包含3个过程：shuffle（数据copy），sort（数据合并），reduce。reducer开始起固定数量的拉数据线程，一旦有mapper任务结束，就会去这个mapper机器，把属于这台机器的数据拉过来（用http方式）。sort实际上和shuffle是同时进行的，shuffle把来自多个mapper的output数据拿过来，当达到一定数量后（默认10个），会在后台把这些小文件合并成一个大的。当shuffle结束后，会再做一个merge，把所有的output文件合并成一个。这个数据就可以进入reduce接口了，它的output.collect直接进入hdfs。
小文件合并成大文件用的是MergeSort；mapper端merge多个spill文件，reducer端多个mapper输出数据的合并，都是用的这个接口。
mapper产生的key应该发到哪个reduce处理，是由partitioner控制的；partitioner通过key，和reduce数量，判定这个key发到哪。默认的动作是，key的hashcode求余reduce数量。所以默认情况下，key会平均分配到所有reduce上。如果要控制某个key到固定的reduce part，需要指定自己的partitioners。比如nid到nid%reducenum的reduce上，必须要实现自己的partitioner。