Shuffle机制
Mapreduce确保每个reducer的输入都是按键排序的。系统执行排序的过程（即将map输出作为输入传给reducer）称为shuffle。
hadoop--shuffle机制.png
Shuffle执行流程
Hadoop--MapReducer执行流程.png
shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体shuffle过程详解，如下：
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partitioner进行分区和针对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）
注意
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。
shuffle机制流程图简图
Hadoop--shuffle机制简述.png
Combiner合并
1）combiner是MR程序中Mapper和Reducer之外的一种组件。
2）combiner组件的父类就是Reducer。
3）combiner和reducer的区别在于运行的位置：
- Combiner是在每一个maptask所在的节点运行;
- Reducer是接收全局所有Mapper的输出结果；
4）combiner的意义就是对每一个maptask的输出进行局部汇总，以减小网络传输量。
5）combiner能够应用的前提是不能影响最终的业务逻辑，而且，combiner的输出kv应该跟reducer的输入kv类型要对应起来。
Mapper:
3 5 7 ->(3+5+7)/3=5
2 6 ->(2+6)/2=4
Reducer:
(3+5+7+2+6)/5=23/5 不等于 (5+4)/2=9/2
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