MapReduce 的 shuffle 过程中经历了几次 sort ？

shuffle 是从map产生输出到reduce的消化输入的整个过程。

排序贯穿于Map任务和Reduce任务，是MapReduce非常重要的一环，排序操作属于MapReduce计算框架的默认行为，不管流程是否需要，都会进行排序。
在MapReduce计算框架中，主要用到了两种排序方法：快速排序和归并排序

1）快速排序：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据比另外一部分的所有数据都小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此使整个数据成为有序序列。
2）归并排序：归并排序在分布式计算里面用的非常多，归并排序本身就是一个采用分治法的典型应用。归并排序是将两个（或两个以上）有序表合并成一个新的有序表，即把待排序序列分为若干个有序的子序列，再把有序的子序列合并为整体有序序列。
在map任务和reduce任务的过程中，一共发生3次排序操作。

当map函数产生输出时，会首先写入内存的环形缓冲区，当达到设定的阈值，在刷写磁盘之前，后台线程会将缓冲区的数据划分成相应的分区。在每个分区中，后台线程按键进行内排序，如下图所示：

在Map任务完成之前，磁盘上存在多个已经分好区，并排好序的、大小和缓冲区一样的溢写文件，这时溢写文件将被合并成一个已分区且已排序的输出文件。由于溢写文件已经经过第一次排序，所以合并文件时只需要再做一次排序就可使输出文件整体有序。
在shuffle阶段，需要将多个Map任务的输出文件合并，由于经过第二次排序，所以合并文件时只需要再做一次排序就可使输出文件整体有序，如下图所示。

在这3次排序中第一次是在内存缓冲区做的排序，使用的算法是快速排序，第二次排序和第三次排序都是在文件合并阶段发生的，使用的是归并排序。