3. MAPREDUCE原理篇（2）
3.1 mapreduce的shuffle机制
3.1.1 概述：
v mapreduce中，map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段，是mapreduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle；
v shuffle: 洗牌、发牌——（核心机制：数据分区，排序，缓存）
v 具体来说：就是将maptask输出的处理结果数据，分发给reducetask，并在分发的过程中，对数据按key进行了分区和排序；
3.1.2 主要流程：
Shuffle缓存流程：
shuffle是MR处理流程中的一个过程，它的每一个处理步骤是分散在各个map task和reduce task节点上完成的，整体来看，分为3个操作：
1、分区partition
2、Sort根据key排序
3、Combiner进行局部value的合并
3.1.3 详细流程
1、 maptask收集我们的map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中
2、 从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件
3、 多个溢出文件会被合并成大的溢出文件
4、 在溢出过程中，及合并的过程中，都要调用partitoner进行分组和针对key进行排序
5、 reducetask根据自己的分区号，去各个maptask机器上取相应的结果分区数据
6、 reducetask会取到同一个分区的来自不同maptask的结果文件，reducetask会将这些文件再进行合并（归并排序）
7、 合并成大文件后，shuffle的过程也就结束了，后面进入reducetask的逻辑运算过程（从文件中取出一个一个的键值对group，调用用户自定义的reduce()方法）
Shuffle中的缓冲区大小会影响到mapreduce程序的执行效率，原则上说，缓冲区越大，磁盘io的次数越少，执行速度就越快
缓冲区的大小可以通过参数调整, 参数：io.sort.mb 默认100M
3.1.4 详细流程示意图
