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MR任务，充分利用了缓存进行读写。

1）map端
每个map任务，都会先把数据写到一个环形缓存中，该缓存默认大小是100MB，由io.sort.mb（默认值是100MB）和io.sort.spill.percent（默认值是0.8）共同决定。在默认情况下，当缓存达到80MB时，后台线程就开始把数据spill到磁盘。而map会继续写数据到缓存中，当100MB的缓存写满后，map就会阻塞，直到spill完成。

在spill写数据到磁盘前，线程会根据reducer的数量（例如10个reducer）把输出数据切分为相应个数的partition，在每个partition中，后台线程会对其中的数据进行排序，如果该job有combiner，则此时也会调用combiner对数据进行合并。partition是逻辑划分，是指一个spill的文件中，或逻辑划分为几个partition。

在map结束前，如果有超过min.num.spills.for.combine（默认值3）个spill，则这些spill会被合并成一个分好区的大文件。

每个map生成的数据，会通过http传输给reducer。

2）reduce端
reducer通过http把map输出的数据copy到本地，copy数据的线程数由mapred.reduce.parallel.copies进行设置（默认值5）。

如果map的输出数据足够小，则会直接写入缓存中（由mapred.job.shuffle.input.buffer.percent设置，指占JVM的比例），否则写入磁盘。当缓存数据达到mapred.job.shuffle.merge.percent（默认0.8）或者超过mapred.inmem.merge.threshold（默认1000）个文件，则开始把数据spill到磁盘。此时如果job有combiner，则会调用它以减少写入磁盘的数据。

在数据不断写入磁盘同时，后台线程会把这些数据合并成一个更大的排好序的文件，节省后续合并的时间。当所有map的输出都copy到reducer后，就进入合并排序阶段，生成一个有序的大文件。

总结来说，调用combiner的地方如下：
*map端spill数据到磁盘
*map端，map结束前，合并多个spill
*reduce端spill数据到磁盘

《hadoop in practice》作者的spill过程图解：
http://grepalex.com/2012/09/24/map-partition-sort-spill/