MapReduce的大致流程：
1、HDFS读取数据；
2、按照规则进行分片，形成若干个spilt；
3、进行Map
4、打上分区标签（patition）
5、数据入环形缓冲区（KVbuffer）
6、原地排序，并溢写（sort+spill）
7、combiner+merge，落地到磁盘
8、shuffle到reduce缓存
9、继续归并排序（mergesotr）
10、reduce
11、输出到HDFS
解剖环形缓冲区：
环形缓冲区解释：环形缓冲区分为三块，空闲区、数据区、索引区。初始位置取名叫做“赤道”，就是圆环上的白线那个位置。初始状态的时候，数据和索引都为0，所有空间都是空闲状态。
tips：这里有一个调优参数，可以设置环形缓冲区的大小：
mapreduce.task.io.sort.mb，默认100M，可以稍微设置大一些，但不要太大，因为每个spilt就128M。
个人理解：因为环形缓冲区底层是一个数组
1、首先发生溢出时，Map溢出的数据会转成byte字节，从两侧开始向中间写入，一侧写入数据，一侧写入记录的索引信息。
2、当溢出的数据量达到mapreduce.map.sort.spill.percent参数设置的比例时（默认80%，这个是调优的参数）之后，会从剩余的20%空间中选出一个新的“赤道”，后续Map的溢出数据，将从新的赤道向两侧写入，一侧写入数据，一侧写入记录的索引信息。
3、第二次写入剩余的20%同时，会将第一次写入的数据进行刷写到磁盘中，由此过程循环往复，同时完成溢入-写出的过程，且在主线程mr执行过程中，会产生多次溢写操作，每次溢写都会产生溢写文件，整个操作都在内存，形状像一个环，所以才叫环形缓冲区。
4、完整实现图
为什么要有环形缓冲区？
我们读取到文件，直接排序，然后写到HDFS里不就好了吗？为啥还要整一个环形缓冲区呢？
那从架构的角度看环形缓冲区，他这么设计有什么用呢？解决什么问题呢？
思路广的朋友应该已经反应过来了。环形缓冲区不需要重新申请新的内存，始终用的都是这个内存空间。大家知道MR是用java写的，而Java有一个最讨厌的机制就是Full GC。Full GC总是会出来捣乱，这个bug也非常隐蔽，发现了也不好处理。环形缓冲区从头到尾都在用那一个内存，不断重复利用，因此完美的规避了Full GC导致的各种问题，同时也规避了频繁申请内存引发的其他问题。
另外呢，环形缓冲区同时做了两件事情：1、排序；2、索引。在这里一次排序，将无序的数据变为有序，写磁盘的时候顺序写，读数据的时候顺序读，效率高非常多！
在这里设置索引区也是为了能够持续的处理任务。每读取一段数据，就往索引文件里也写一段，这样在排序的时候能加快速度。
更多的详细信息你可以参考《Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理 》
