Mapreduce详解Shuffle过程
引自[https://www.iteye.com/blog/langyu-992916]
shuffle的意义有三点：
1.把map task端的数据完整传输到reduce task端
2.减少不必要的宽带消耗
3.减少磁盘IO消耗
首先把Shuffle理解为map的shuffle和reduce的shuffle
map task端的shuffle可以分为以下几个步骤：
1.map，对key进行value赋值
2.partitioner，对于不同的key值分配不同的reduce task端，个人理解key/value以及分哪个reduce信息写在一起。
3.spill，写入内存缓冲区后，会造成以溢写，写入磁盘
4.conbiner，溢写文件会相同的key做合并操作
5.merge，对多个溢写文件进行合并，最后每个map task端只有一个溢写文件
reduce task端的shuffle可以分为以下几个步骤：
1.copy，首先根据jobtracker获取map task数据。从不同map task端copy数据过来。
2.merge，将不同map task端的数据合并起来，作为reduce端的输入
3，reduce，得到最终结果
这次回顾，能更深理解其中过程，但仍然觉得有部分地方理解错误，需要继续对其学习。
后面将对spark进行回顾，加强学习。
目前Hadoop中的mapreduce更多已被spark替代。
