1).Collect階段：將MapTask的結果輸出到默認大小為100M的環形緩沖區，保存的是key/value序列化數據，Partition分區信息等。

2).Spill 階段：當內存中的數據量達到一定的閥值的時候，就會將數據寫入本地磁盤，在將數據寫入磁盤之前需要對數據進行一次排序的操作，如果配置了combiner，還會將有相同分區號和key的數據進行排序。

3).Merge 階段：把所有溢出的臨時文件進行一次合并操作，以確保一個MapTask最終只產生一個中間數據文件。

4).Copy階段： ReduceTask啟動Fetcher線程到已經完成MapTask的節點上復制一份屬于自己的數據，這些數據默認會保存在內存的緩沖區中，當內存的緩沖區達到一定的閥值的時候，就會將數據寫到磁盤之上。

5).Merge階段：在ReduceTask遠程復制數據的同時，會在后臺開啟兩個線程(一個是內存到磁盤的合并，一個是磁盤到磁盤的合并)對內存到本地的數據文件進行合并操作。

6).Sort階段：在對數據進行合并的同時，會進行排序操作，由于MapTask 階段已經對數據進行了局部的排序，ReduceTask只需保證Copy的數據的最終整體有效性即可