先上图：
shuffle过程.png
shuffle的过程大致范围是：map task开始到reduce task开始其中分成map端和reduce端
- map端shuffle执行顺序
maptask 执行过程中会不断的产生数据。在这些数据开始产生到最终完成经历的过程如下：- 分区 partition。可以通过Partitioner的子类来自定义分区行为。默认是通过key的hashcode模除以reduce的任务数。分区的目的是平均reduce的处理任务
- 缓存 buffer。map在内存中有一个环形缓冲区，默认是100M，它有个溢出比例spill percent可以设置，默认是0.8，也就是说80%的容量用来缓存，当这部分容量满了的时候会启动一个溢出线程进行溢出操作，在溢出的过程中，仍然可以利用剩余的20%对新生产的数据进行缓存。
- 溢出 spill、排序 sort、combiner。当缓存已满时，溢出线程开始启动前，需要对这80%的数据做快速排序。同时由于可能产生许多相同key的数据，例如：“aaa 1"、"aaa 1"、"aaa 1",如果job中指定了combiner，则可以先进行相同key的合并，得到 ”aaa 3"这样的结果，这样可以对结果进行优化。需要注意的是使用combiner时必须是reduce的输入和输出类型一致，且不会影响最终结果。combiner其实可以看做是一个map端的reducer。一个溢出线程完成时会产生一个已经排序、combiner优化（combiner过程可选）并且包含分区信息的临时文件。
- 合并 merge。当map任务执行完后，如果数据量不是太小，会生成多个临时的溢出文件，假设临时文件如下：splill1("aaa 1" "bbb 3")、spill2("aaa 3" "bbb 5")、spill3("aaa 5 "bbb 2")。因为每个map task生成的最终文件只有一个，因此会对这些临时文件进行merge,这个过程中会使用归并排序，并且如果指定了combiner,也会进行combiner的操作。merge后的结果{"aaa",[1,3,5]}、{“bbb",[3,5,2]},如果指定了combiner对结果相加的话，那么结果是{”aaa",9}{"bbb",10}。merge完成会得到最终的文件
- reduce端
当有map task完成后，yarn会告知reducer拉取(fetch)任务，在所有的map任务完成之前，reducer都是在重复的拉取数据、merge。过程如下：- copy过程。启动copy线程(Fetcher)拉取数据
- merge阶段。和map端的merge类似，只是数据的来源是从不同map端copy过来的。copy过来的数据也会首先进入内存缓存，只是这里的内存大小要比map端的更灵活，它基于JVM的heap size设置。当copy数据过来时，就会进入内存缓存，内存缓存满了就溢出成临时文件，溢出过程同map端，当所有map任务结束后，所有的溢出文件merge成最终文件。
至此。shuffle过程结束。
