Shuffle过程是MapReduce的核心，描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。
Hadoop的集群环境，大部分的map task和reduce task是执行在不同的节点上的，那么reduce就要取map的输出结果。那么集群中运行多个Job时，task的正常执行会对集群内部的网络资源消耗严重。虽说这种消耗是正常的，是不可避免的，但是，我们可以采取措施尽可能的减少不必要的网络资源消耗。另一方面，每个节点的内部，相比于内存，磁盘IO对Job完成时间的影响相当的大，。
所以：从以上分析，shuffle过程的基本要求：
1.完整地从map task端拉取数据到reduce task端
2.在拉取数据的过程中，尽可能地减少网络资源的消耗
3.尽可能地减少磁盘IO对task执行效率的影响
那么，Shuffle的设计目的就要满足以下条件：
1.保证拉取数据的完整性
2.尽可能地减少拉取数据的数据量
3.尽可能地使用节点的内存而不是磁盘
Shuffle的执行阶段流程：
1).Collect阶段：将MapTask的结果输出到默认大小为100M的环形缓冲区，保存的是key/value序列化数据，Partition分区信息等。
2).Spill 阶段：当内存中的数据量达到一定的阀值的时候，就会将数据写入本地磁盘，在将数据写入磁盘之前需要对数据进行一次排序的操作，如果配置了combiner，还会将有相同分区号和key的数据进行排序。
3).Merge 阶段：把所有溢出的临时文件进行一次合并操作，以确保一个MapTask最终只产生一个中间数据文件。
4).Copy阶段： ReduceTask启动Fetcher线程到已经完成MapTask的节点上复制一份属于自己的数据，这些数据默认会保存在内存的缓冲区中，当内存的缓冲区达到一定的阀值的时候，就会将数据写到磁盘之上。
5).Merge阶段：在ReduceTask远程复制数据的同时，会在后台开启两个线程(一个是内存到磁盘的合并，一个是磁盘到磁盘的合并)对内存到本地的数据文件进行合并操作。
6).Sort阶段：在对数据进行合并的同时，会进行排序操作，由于MapTask 阶段已经对数据进行了局部的排序，ReduceTask只需保证Copy的数据的最终整体有效性即可
处理过程：
1.map进程不基于block进行，而是基于一个抽象的切片split，map task的并发数是由切片的数量决定的，有多少个切片就启动多少个map task。
2.切片是一个逻辑概念，指的是文件的数据偏移量范围
3.切片的具体大小应该根据处理的文件的大小来调整
4.每个map都有一个环形内存缓冲区，用于存储任务的输出，默认大小100M，到大阈值0.8后，一个后台线程把内容写到（spill）磁盘的指定目录中。
5.写入磁盘前，要进行partition，sort，如果有combiner，combine排序后数据
6.然后把所有溢出的临时文件进行一次合并操作，以确保一个MapTask最终只产生一个中间数据文件。此时还需要重新排序。
7.reducer 通过http方式得到输出文件的分区
8.reduce stask接受到多个map输出的中间数据文件，这些中间数据文件分别有序，但是整体无序，因此还需要重新进行排序操作。然后进行merge合并操作。
9.最终由一个reduce task处理，结果输出到一个文件中。
整个shuffle过程都是由MRAPPMaster进行控制
MRAPPMaster的任务监控调度机制处理过程：
生产集群调优
1、每个map缓存内存大小设置（io.sort.mb属性），
2、溢出的阈值设置（io.sort.splill.percent）
3、每个spill切片大小
