mapreduce工作流程
reduce端：
2）流程詳解
上面的流程是整個mapreduce最全工作流程，但是shuffle過程只是從第7步開始到第15步結束，具體shuffle過程詳解，如下：1）
maptask
收集我們的
map()
方法輸出的
kv對，放到記憶體緩衝區中 2
）從記憶體緩衝區不斷溢位本地磁碟檔案，可能會溢位多個檔案 3
）多個溢位檔案會被合併成大的溢位檔案 4
）在溢位過程中，及合併的過程中，都要呼叫
partitioner
進行分割槽和針對
key進行排序 5
）reducetask
根據自己的分割槽號，去各個
maptask
機器上取相應的結果分割槽資料 6
）reducetask
會取到同乙個分割槽的來自不同
maptask
的結果檔案，
reducetask
會將這些檔案再進行合併（歸併排序） 7
）合併成大檔案後，
shuffle
的過程也就結束了，後面進入
reducetask
的邏輯運算過程（從檔案中取出乙個乙個的鍵值對
group
，呼叫使用者自定義的
reduce()
方法）
3）注意
shuffle
中的緩衝區大小會影響到
mapreduce
程式的執行效率，原則上說，緩衝區越大，磁碟
io的次數越少，執行速度就越快。
緩衝區的大小可以通過引數調整，引數：
io.sort.mb
預設100m。
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