中华石衫版本
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1——每个shuffleMapTask都会为每个ResultTask创建一份bucket缓存，以及对应的shuffleBlockFile磁盘文件；
2——shuffleMapTask的输出，会作为MapStatus，发送到DAGScheduler的MapOutputTrackerMaster，MapStatus包含了每个ResultTask要拉取数据的大小；
3——每个ResultTask会用BlockStoreShuffleFecher去MapOutputTrackerMaster获取自己要拉取的文件的信息，然后底层通过BlockManager将数据拉取过来；
4——每个ResultTask拉取过来的数据，其实就会组成一个内部的RDD，将shuffledRDD，优先放入内存，如果不够再写入磁盘；
5——然后每个ResultTask针对数据进行聚合，最后生成MapPartitionsRDD，就是我们进行reduceByKey等操作希望获得的那个RDD；
6——新版本中，引入了consolidation机器，提出了shuffleGroup概念。可以将shuffleMapTask追加到之前的写入中，相当于对多个shuffleMapTask的输出进行了合并，从而减少了
本地文件的数量；