Hadoop

Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。

理解：

1.Map方法得数据，进行分区标记后存入环形缓冲区，图中环形缓冲区左边箭头是索引写入，右边箭头是数据写入，当环形缓冲区的容量达到80%时开启一个后台线程将内容溢出（spill）到磁盘，map输出继续写到缓冲区。80%后反向是从索引方向和数据方向最后写入位置的20%中间为起点，反向写索引和数据。如果到100%，要等溢写结束才能写数据，到80%的话可以一边写入环形缓冲区，一边溢出写入磁盘。

2.溢出到磁盘前还有其他 *** 作，对每个分区进行快速排序，对key的索引排，按照字典顺序排。如果有Combiner函数，则可以进行分区合并，例：,合并变为，减小了数据量。再进行各分区归并排序，如果有Combiner函数，可以再进行分区合并

3.因为达到80%就溢出，因此可能有多次溢出，注意环形缓冲区（默认100M）包括数据和索引，对于128M数据，不止两次溢写，因为还有索引。

4.接下来的压缩使得数据量减小，效率提高。压缩后的数据写入磁盘，等待Reduce端拉取，并不是自己主动。

5.Reduce端从几个Map方法输出数据进行拉取（远程拷贝），先放入内存，如果内存不够溢出到磁盘。内存和磁盘中的数据一起进行归并排序，进入Reduce方法。