shuffle概念

shuffle(洗牌之意),Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程．
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为什么要在map reduce 之间加shuffle?

shuffle期望:

• 完整的从map task 端拉去数据奥reduce端
• 在跨节点拉去数据时,减少网络传输的消耗
• 减少磁盘io对task执行的影响

广义来说：Map的输出到Reduce输入这段称为shuffle过程，由hadoop默认执行，中间执行步骤有Combiner和Partitioner，sort和Merge。 shuffle的执行顺序是Combiner和Partitioner，sort和Merge。的过程

ｃombiner（合并）

i.一个可选的本地reducer，可以在map阶段聚合数据
ii. 可以明显减少通过网络传输的数据量
iii. 使用combiner可以产生特别大的性能提升，并且没有副作用
iv. 不能保证执行，不能作为整个算法的一部分
vi.并不是所有情况下都能使用combiner,combiner使用于对记录汇总的场景（如求和，但是求平均数的场景就不能使用了

sort(排序)

根据哈希码值排序

按照kv键值对升序排序,结果按patition聚集
同一patition按key有序

patittioner(分区)

１.均衡负载，尽量的将工作均匀的分配给不同的reduce。
　　2．效率，分配速度一定要快。

merge(使．．合并)

merger三种形式

i内存到内存
ii 内存到磁盘
iii磁盘到磁盘

默认情况下第一种形式不启用，让人比较困惑，是吧。当内存中的数据量到达一定阈值，就启动内存到磁盘的merge。与map 端类似，这也是溢写的过程，这个过程中如果你设置有Combiner，也是会启用的，然后在磁盘中生成了众多的溢写文件。第二种merge方式一直在运行，直到没有map端的数据时才结束，然后启动第三种磁盘到磁盘的merge方式生成最终的那个文件