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本章内容我们学习一下 MapReduce 中的 Shuffle 过程，Shuffle 发生在 map 输出到 reduce 输入的过程，它的中文解释是 “洗牌”，顾名思义该过程涉及数据的重新分配，主要分为两部分：1. map 任务输出的数据分组、排序，写入本地磁盘 2. reduce 任务拉取排序。由于该过程涉及排序、磁盘IO、以及网络IO 等消耗资源和 CPU 比较大的操作，因此该过程向来是“兵家必争”之地，即大家会重点优化的一个地方，因此也是大数据面试中经常会被重点考察的地方。本文力求通俗、简单地将 Shuffle 过程描述清楚。

包含 Shuffle 过程的 MapReduce 任务处理流程如下图，图片来自《Hadoop权威指南（第四版）》

接下来，分别介绍 Shuffle 所涉及的主要操作。

map 端

map 端输出时，先将数据写入内存中的环形缓冲区，默认大小为 100M，可以通过 mapreduce.task.io.sort.mb 来设置。map 端输出过程如下：

• 当缓冲区的内容大小达到阈值（默认 0.8，即缓冲区大小的 80%，可通过 mapreduce.map.sort.spill.percent 设置），便有一个后台线程会将写入缓冲区的内容溢写到磁盘。溢写的过程中 map 任务仍然可以写缓冲区，一旦缓冲区写满，map 任务阻塞，直到后台线程写磁盘结束
• 后台线程写磁盘之前会计算输出的 key 的分区（一个分区对应一个 reduce 任务），同一个分区的 key 分在一组并按照 key 排序。最后写到本地磁盘。如果设置 combiner 函数，会在写磁盘之前调用 combaner 函数。我们之前没有介绍 combiner，不理解的同学可以先忽略，只需知道它是先将数据聚合为了减少网络IO，且不会影响 reduce 计算结果的一个操作即可
• 每一次溢写都会产生一个溢出文件，map 输出结束后会产生多个溢出文件。最终会被合并成一个分区的且有序的文件。这里为什么要合并成 1 个，因为如果 map 输出的数据比较多，产生本地的小文件会太多，影响系统性能。因此需要进行合并，通过 mapreduce.task.io.sort.factor 设置一次可以合并的文件个数，默认为 10 
• 输出到磁盘的过程中可以设置压缩， 默认不压缩。通过设置 mapreduce.map.output.compress 为 true 开启压缩
  

以上便是 map 任务输出过程的主要操作，输出到磁盘后，reducer 会通过 http 服务拉取输出文件中属于自己分区的数据。

reduce 端

reduce 端在 Shuffle 阶段主要涉及复制和排序两个过程。 reduce 端拉取 map 输出数据的过程是复制阶段，对应上图中的 fetch。一个 reduce 任务需要从多个 map 输出复制。因此只要有 map 任务完成，reduce 任务就可以进行复制。复制的过程可以是多线程并发进行，并发的线程个数由 mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies 设置，默认是 5 。

• map 任务完成后通过心跳通知 application master，reduce 端会有一个线程定期查询 application master，以获取完成的 map 任务的位置，从而去对应的机器复制数据
• reduce 复制的数据先写到 reduce 任务的 JVM 内存，通过 mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent 控制可以用的内存比例
• 如果复制的数据大小达到内存阈值（通过 mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent 控制）或者复制的文件数达到阈值（通过 mapreduce.reduce.merge.inmem.threshold 控制，默认 1000）则将内存的数据合并溢写到磁盘，如果设置了 combine 函数，写磁盘前会调用 combine 函数以减少写入磁盘的数据量
• 复制阶段结束后，reduce 将进入排序阶段。如果发生了上面第三步，即产生溢写，那么磁盘可能会有多个溢写文件，此时需要将磁盘文件合并并排序。如果溢写的文件较多，需要多次合并，每次合并的文件数由 mapreduce.task.io.sort.factor 控制。最后一次合并排序的时候不会将数据写到磁盘而直接作为 reduce 任务的输入

以上便是 reduce 任务前的复制、排序阶段。至此，整个 Shuffle 过程就介绍完毕。

参数调优

我们在上面介绍 Shuffle 过程时已经提到了一些参数，这里统一整理并说明一下

map 端调优参数

我们希望在 map 输出阶段能够提供更多的内存空间，以提升性能。因此 map 函数应该尽量少占用内存，以便留出内存用于输出。我们也可以评估 map 输出，通过增大 mapreduce.task.io.sort.mb 值来减少溢写的文件数。

reduce 端调优参数

在 reduce 端，进行 reduce 函数前，如果中间数据全部驻留内存可以获得最佳性能，默认情况是不能实现的。如果 reduce 函数内存需求不大，把 mapreduce.reduce.input.buffer.percent 参数设置大一些可以提升性能。

总结

今天这章，我们详细介绍了 Shuffle 过程，关注 Shuffle 过程的性能对整个 MR 作业的性能调优至关重要。经过这章的介绍，我们能够掌握 Shuffle 过程的关键技术点，虽然还不算深入。同时，我们介绍了常见的参数以及调优方法，希望能够在实际应用中不断的尝试、总结，写出性能最佳的任务。

大数据技术 - MapReduce的Shuffle及调优

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原文地址：https://www.cnblogs.com/duma/p/10704544.html