标签：col 信息 shuffle过程 写入 1.2 reduce 环形缓冲 技术 描述
1.1）在Hadoop中数据从Map阶段传递给Reduce阶段的过程就叫Shuffle，Shuffle机制是整个MapReduce框架中最核心的部分。
1.2）Shuffle翻译成中文的意思为：洗牌、发牌（核心机制：数据分区、排序、缓存)
一般把数据从Map阶段输出到Reduce阶段的过程叫Shuffle，所以Shuffle的作用范围是Map阶段数据输出到Reduce阶段数据输入这一整个中间过程！
上图是官方对Shuffle过程的描述，通过图片我们可以大致的了解到Shuffle的工作流程。Shuffle并不是Hadoop的一个组件，只是map阶段产生数据输出到reduce阶段取得数据作为输入之前的一个过程。
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
Shuffle的大致流程为：Maptask会不断收集我们的map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中，当缓冲区达到饱和的时候(默认占比为0.8)就会溢出到磁盘中，如果map的输出结果很多，则会有多个溢出文件，多个溢出文件会被合并成一个大的溢出文件，在文件溢出、合并的过程中，都要调用partitoner进行分组和针对key进行排序(默认是按照Key的hash值对Partitoner个数取模)，之后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，reducetask会将这些文件再进行合并（归并排序)。
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（从文件中取出每一个键值对的Group，调用UDF函数(用户自定义的方法))
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,正是因为Shuffle的过程中要不断的将文件从磁盘写入到内存，再从内存写入到磁盘，从而导致了Hadoop中MapReduce执行效率相对于Storm等一些实时计算来说比较低下的原因。
Shuffle的缓冲区的大小可以通过参数调整, 参数：io.sort.mb 默认100M
关于Shuffle的概念就介绍到这里，希望对初学Shuffle的人有一定的帮助和了解！
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原文地址：https://www.cnblogs.com/pengbangxiang/p/9705286.html
