在mapreduce中，shuffle過程是mapreduce的核心，它分布在mapreduce的map階段和reduce階段，共可分為6個詳細的階段：
1).collect階段：將maptask的結果輸出到預設大小為100m的mapoutputbuffer內部環形記憶體緩衝區，儲存
的是key/value，partition分割槽
2).spill階段：當記憶體中的資料量達到一定的閥值的時候，就會將資料寫入本地磁碟，在將資料寫入磁碟
之前需要對資料進行一次排序的操作，先是對partition分割槽號進行排序，再對key排序，如果配置了
combiner，還會將有相同分割槽號和key的資料進行排序，如果有壓縮設定，則還會對資料進行壓縮操作。
3).combiner階段：等maptask任務的資料處理完成之後，會對所有map產生的資料結果進行一次合併操作，
以確保乙個maptask最終只產生乙個中間資料檔案。
4).copy階段：當整個mapreduce作業的maptask所完成的任務資料佔到maptask總數的5%時，jobtracker就會
呼叫reducetask啟動，此時reducetask就會預設的啟動5個執行緒到已經完成maptask的節點上覆制乙份屬於自
己的資料，這些資料缺省會儲存在記憶體的緩衝區中，當記憶體的緩衝區達到一定的閥值的時候，就會將資料寫
到磁碟之上。
5).merge階段：在reducetask遠端複製資料的同時，會在後台開啟兩個執行緒對記憶體中和本地中的資料檔案進行
合併操作。
6).sort階段：在對資料進行合併的同時，會進行排序操作，由於maptask階段已經對資料進行了區域性的排序，
reducetask只需做一次歸併排序就可以保證copy的資料的整體有效性。
】，謝謝！
mapreduce shuffle 講的很詳細
mapreduce 是現今乙個非常流行的分布式計算框架，它被設計用於平行計算海量資料。第乙個提出該技術框架的是google 公司，而google 的靈感則來自於函式式程式語言，如lisp，scheme，ml 等。mapreduce 框架的核心步驟主要分兩部分 map 和reduce。當你向mapre...
MapReduce Shuffle原理分析
shuffle的本意是洗牌，把一組有規則的資料打亂成無規則的資料。而在mr中，shuffle更像是洗牌的逆過程，指的是將map端的無規則資料按指定規則打亂 打亂 成具有一定規則的資料，以便reduce端接收處理。在shuffle之前，也就是在map階段，mapreduce會對要處理的資料進行分片 s...
MapReduce之mapTask階段詳解
整個map階段流程大體如上圖所示。簡單概述 inputfile通過split被邏輯切分為多個split檔案，通過record按行讀取內容給 map 使用者自己實現的 進行處理，資料被map處理結束之後交給outputcollector收集 器，對其結果key進行分割槽 預設使用hash分割槽 然後寫...