浅析MapReduce -> shuffle
shuffle的意思就是洗牌，它是MapReduce的核心，也是被称为奇迹发生的地方，因为MapReduce玩的就是洗数据，然后让数据出现在该出现的位置.
官方描述的shuffle过程，我们不太可能明白shuffle的过程，因为它与事实相差挺多的，细节也是错乱的. 我们现在这样理解就可以了， shuffle
描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程.
从最基本的要求来说，我们队shuffle过程的期望可以有：
1.完整地从map task端拉取数据到reduce端
2.在跨节点拉取数据时，尽可能地减少对带宽的不必要消耗
3.减少磁盘IO对task执行的影响
我们想详细的分析shuffle，那么我们先来看看map端，下面我找了一张图帮我们理解：
上图可能是某个map task的运行情况，那它与官方图的左半边比较，会发现很多不一致. 官方图没有清楚地说明partition. sort与combiner到底作
用在那个阶段. 我找了这张图，希望让大家清晰地了解从map数据输入到map端所有数据准备好的全过程.
整个流程分为四步，简单些可以这样说，每一个map task都有一个内存缓冲区，存储着map的输出结果，当缓冲区快满的时候需要将缓冲区的数据以
一个临时文件的方式存放到磁盘中，当整个map task结束后再对磁盘中这个Map task产生的所有临时文件做合并，生产最终的正式输出文件，然后
等待reduce task来拉取数据.
1.在map task执行时，它的输入数据来源于HDFS的block，当然在MapReduce概念当中，map task只读取split. split与block的对应关系可能是多对
一，默认是一对一. 在wordCount例子里，假设map的输入数据都是像"aaa"这样的字符串.
2.在经过mapper的运行后，我们得知mapper的输出是这样一个key/value对：key是"aaa",value是数值1. 因为当前map端只做加一操作，在reduce
task里才去合并结果集. 前面我们知道这个job有3个reduce task，到底当前"aaa"应该交由那个reduce去做，是需要现在决定的.
MapReduce提供partitioner接口，它的作用就是根据key或value以及reduce的数量来决定当前的这对输出数据最终应该交由那个reduce task处理.
默认对ley hash后再以reduce task数量取模. 默认的取模方式只是为了平均reduce的处理能力，如果用户自己对Partitioner有要求，可以制订.
在我们的例子中，"aaa"经过Partition后返回0，也就是这对值应该交由第一个reduce来处理. 接下来，需要将数据写入内存缓冲区中,缓冲区的作
用是批量收集map的结果，减少磁盘的IO影响. 我们的key/value对以及Partition的结果都会被写入缓冲区，当然写入之前，key/value值都会被序
列化成字节数组.
3.在这个内存缓冲区是有大小限制的，默认为100MB,当map task的输出结果很多时，就可能撑爆内存，所有需要在一定条件下将缓冲区中的数据临
时写入磁盘，然后重新利用这块缓冲区. 这个内存往磁盘写数据的过程被称为spill，中文可翻译为溢写，字面意思很直观. 这个溢写是由单独线程
来完成的，不影响往缓冲区写Map结果的线程. 溢写程序启动时不应该阻止map的结果输出，所以整个缓冲区有个溢写的比例spill，这个比例默认是
0.8，也就是当缓冲区的数据已经达到峰值，溢写线程启动，锁定这80MB的内存，执行溢写进程，Map task的输出结果还可以往剩下的20Mb内存中写
当溢写线程启动后，需要对这80MB空间内的key做排序(sort),排序是MapReduce模型默认的行为，这里的排序也是对序列化的字节做排序.
在这里我们可以想想，因为map task的输出是需要发送到不同的reduce端去，而内存缓冲区没有对将发送到相同reduce端的数据做合并，那么这种
合并应该是体现是磁盘文件中的。从官方图上也可以看到写到磁盘中的溢写文件是对不同的reduce端的数值做过合并。所以溢写过程一个很重要的
细节在于，如果有很多个key/value对需要发送到某个reduce端去，那么需要将这些key/value值拼接到一块，减少与partition相关的索引记录。
在针对每个reduce端而合并数据时，有些数据可能像这样：“aaa”/1， “aaa”/1。对于WordCount例子，就是简单地统计单词出现的次数，如果
在同一个map task的结果中有很多个像“aaa”一样出现多次的key，我们就应该把它们的值合并到一块，这个过程叫reduce也叫combine。但M
apReduce的术语中，reduce只指reduce端执行从多个map task取数据做计算的过程。除reduce外，非正式地合并数据只能算做combine了。其实大家
知道的，MapReduce中将Combiner等同于Reducer. 如果client设置过combiner，那么现在就是使用combiner的时候了. 将相同的key/value对的
value想加起来，减少溢写到磁盘的数据量. combiner会优化MapReduce的中间结果，所以它在整个模型中会多次使用. combiner的使用场景: 应该
用于那种Reducer的输入，combiner绝不改变最终的计算结果. 比如累加，最大值等等. ombiner的使用一定得慎重，如果用得好，它会对job执行效
率有帮助，反之会影响reduce的最终结果.
每次溢写会在磁盘上生成一个溢写文件，如果map的输出结果真的很大，有多次这样的溢写发生，磁盘上相应的就会有多个溢写文件存在。当map
task真正完成时，内存缓冲区中的数据也全部溢写到磁盘中形成一个溢写文件。最终磁盘中会至少有一个这样的溢写文件存在(如果map的输出结果
很少，当map执行完成时，只会产生一个溢写文件)，因为最终的文件只有一个，所以需要将这些溢写文件归并到一起，这个过程就叫做Merge。
Merge是怎样的？如前面的例子，“aaa”从某个map task读取过来时值是5，从另外一个map 读取时值是8，因为它们有相同的key，所以得merge成
group。什么是group。对于“aaa”就是像这样的：{“aaa”, [5, 8, 2, …]}，数组中的值就是从不同溢写文件中读取出来的，然后再把这些值加
起来。请注意，因为merge是将多个溢写文件合并到一个文件，所以可能也有相同的key存在，在这个过程中如果client设置过Combiner，也会使用
Combiner来合并相同的key.
至此，map端的所有工作都已经结束了，最终生成的这个文件也存放在TaskTracker够得着的某个本地目录内. 每个reduce task不断的通过RPC从job
Tracker哪里获取map task是否完成的信息，如果reduce task得到通知，获知某台TaskTracker上的map task执行完成，shuffle的后半段过程开始
执行. 下面这两个图会帮我们理解map - > reduce的过程
简单的说，reduce task在执行之前的工作就是不断地拉取当前job里面每一个map task的最终结果,然后对从不同地方拉取过来的数据不断的做
merge，也最终形成了一个文件作为reduce task的输入文件.
shuffle在reduced端的过程也能用图上表明的三点来概括. Reducer真正运行之前，所有时间都是在拉取数据，做merge,且不断重复地在做. 如前面
的方式一样，下面我也分段地描述reduce端的shuffle细节.
1. copy过程，简单地拉取数据,reduce进程回启动一些数据copy线程，然后将文件管理在本地磁盘中.
2.Merge阶段。这里的merge如map端的merge动作，只是数组中存放的是不同map端copy来的数值。Copy过来的数据会先放入内存缓冲区中，这里的缓
冲区大小要比map端的更为灵活，它基于JVM的heap size设置，因为Shuffle阶段Reducer不运行，所以应该把绝大部分的内存都给Shuffle用。这里
需要强调的是，merge有三种形式：1)内存到内存 2)内存到磁盘 3)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。
3. Reducer的输入文件。不断地merge后，最后会生成一个“最终文件”。为什么加引号？因为这个文件可能存在于磁盘上，也可能存在于内存中。
对我们来说，当然希望它存放于内存中，直接作为Reducer的输入，但默认情况下，这个文件是存放于磁盘中的。当Reducer的输入文件已定，整个
Shuffle才最终结束。然后就是Reducer执行，把结果放到HDFS上。
大概就是上面的这个编程模型，这个模型让我思考了很久，总结起来还是让正确的人做正确的事情，当一个人专注的做一件事情那么，它的效率会
很高. 让一个人一直削土豆，和让一个削土豆再烧水再做饭效率肯定不一样，我们要有一个框架！ 在这个框架中，让每一个进程持续做一件事情，
然后再对程序进行划分和合并,最后你会高效的得到你想要的结果.
参考资料:
百度，google搜索资料
http://blog.****.net/cnhk1225/article/details/50859216
http://blog.****.net/zipo/article/details/54915389
http://blog.****.net/TechChan/article/details/53405519