MapReduce框架中的Shuffle机制

Shuffle是map和reduce中间的数据调度过程，包括：缓存、分区、排序等。

Shuffle数据调度过程：

1. map task处理hdfs文件，调用map()方法，map task的collect thread将map()方法结果放入环形缓冲区(默认大小100M)
2. 当环形缓冲区达到阈值(80%)，将会触发溢出操作，split thread线程会调用HashPartitioner或者自定义的分区规则，对缓冲区内容进行分区，区内文件内容有序。
3. 当环形缓冲区再次达到阈值，会再次触发溢出操作，重复步骤2
4. map()方法执行结束后，会生成一系列分区且区内有序的溢出小文件。该溢出小文件不会直接交给reduce()方法，会进行merge操作，将溢出的小文件按分区进行合并，生成一个完整的分区且区内有序的大文件。
5. 每个reduce task会获取每个map task阶段最终结果文件的指定分区文件内容，进行归并排序操作，按照key排序，生成一个聚合组。
6. 每个聚合组调用一次reduce()方法，key为这一聚合组的相同key，values是这一聚合组的所有value的迭代器。
7. 生成最终结果文件。

Shuffle数据调度过程（大图链接）：