MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段：Map是映射，负责数据的过滤分发；Reduce是规约，负责数据的计算归并。Reduce的数据来源于Map，Map的输出即是Reduce的输入，Reduce需要通过Shuffle来获取数据。 从Map输出到Reduce输入的整个过程可以广义地称为Shuffle copy：Reduce开始之前把对应的数据从每个map输出的中间结果中拷贝过来， Sort：拷贝中间结果过来之后，会经过合并、排序等操作最终会产生一个排序的输入文件， Copy和sort两个过程合起来一般也称为shuffle过程。Shuffle横跨Map端和Reduce端，在Map端包括Spill过程，在Reduce端包括copy和sort过程。