话 分两端，在Spill线程如火如荼的进行SortAndSpill工作的同时，Map任务不会因此而停歇，而是一无既往地进行着数据输出。Map还是把数 据写到kvbuffer中，那问题就来了：只顾着闷头按照bufindex指针向上增长，kvmeta只顾着按照Kvindex向下增长，是保持指针起始位置不变继续跑呢，还是 另谋它路？如果保持指针起始位置不变，很快bufindex和Kvindex就碰头了，碰头之后再重新开始或者移动内存都比较麻烦，不可取。Map取 kvbuffer中剩余空间的中间位置，用这个位置设置为新的分界点，bufindex指针移动到这个分界点，Kvindex移动到这个分界点的-16位 置，然后两者就可以和谐地按照自己既定的轨迹放置数据了，当Spill完成，空间腾出之后，不需要做任何改动继续前进。分界点的转换如下图所示：（此部分为collect过程，可简化）
Map任务总要把输出的数据写到磁盘上，即使输出数据量很小在内存中全部能装得下，在最后也会把数据刷到磁盘上。
MergeMap任务如果输出数据量很大，可能会进行好几次Spill，out文件和Index文件会产生很多，分布在不同的磁盘上。最后把这些文件进行合并的merge过程闪亮登场。
Merge 过程怎么知道产生的Spill文件都在哪了呢？从所有的本地目录上扫描得到产生的Spill文件，然后把路径存储在一个数组里。Merge过程又怎么知道 Spill的索引信息呢？没错，也是从所有的本地目录上扫描得到Index文件，然后把索引信息存储在一个列表里。到这里，又遇到了一个值得纳闷的地方。 在之前Spill过程中的时候为什么不直接把这些信息存储在内存中呢，何必又多了这步扫描的操作？特别是Spill的索引数据，之前当内存超限之后就把数 据写到磁盘，现在又要从磁盘把这些数据读出来，还是需要装到更多的内存中。之所以多此一举，是因为这时kvbuffer这个内存大户已经不再使用可以回 收，有内存空间来装这些数据了。（对于内存空间较大的土豪来说，用内存来省却这两个io步骤还是值得考虑的。）
然后为merge过程创建一个叫file.out的文件和一个叫file.out.Index的文件用来存储最终的输出和索引。
一 个partition一个partition的进行合并输出。对于某个partition来说，从索引列表中查询这个partition对应的所有索引信 息，每个对应一个段插入到段列表中。也就是这个partition对应一个段列表，记录所有的Spill文件中对应的这个partition那段数据的文 件名、起始位置、长度等等。
然后对这个partition对应的所有的segment进行合并，目标是合并成一个segment。当这个 partition对应很多个segment时，会分批地进行合并：先从segment列表中把第一批取出来，以key为关键字放置成最小堆，然后从最小 堆中每次取出最小的输出到一个临时文件中，这样就把这一批段合并成一个临时的段，把它加回到segment列表中；再从segment列表中把第二批取出 来合并输出到一个临时segment，把其加入到列表中；这样往复执行，直到剩下的段是一批，输出到最终的文件中。
最终的索引数据仍然输出到Index文件中。
Map端的Shuffle过程到此结束。
CopyReduce 任务通过HTTP向各个Map任务拖取它所需要的数据。每个节点都会启动一个常驻的HTTP server，其中一项服务就是响应Reduce拖取Map数据。当有MapOutput的HTTP请求过来的时候，HTTP server就读取相应的Map输出文件中对应这个Reduce部分的数据通过网络流输出给Reduce。