shuffle过程：
map task：
1.首先每个输入分片（input split）会让一个map任务处理。默认情况下，以HDFS的一个块的大小为一个分片。
2.map输出的结果会暂时存放在一个环形内存缓冲区（buffer in memory）中，（该缓冲区的大小默认为100M，由io.sort.mb属性配置）。
3.当该缓冲区快要溢出时（默认为缓冲区大小的80%，由io.sort.spill.percent属性控制），会在本地文件系统中创建一个溢出文件，将该缓冲区中的数据进行分区（partition：根据reduce任务的数目划分数目，一个reuduce任务对应一个分区。目的是为了避免有些reduce任务分配不均的情况），排序（sort）后，如果设置了combiner，将排序后的结果进行组合（combine：目的是尽可能的数据写入到磁盘，减少之后的map端到reduce端的传输），再溢写入这个文件（spill to disk）。
4.在磁盘上合并数据（merge on disk）。当数据都溢出到磁盘后，需要对溢出文件进行合并。合并的过程中会不断地进行排序（sort）和组合（combine）操作。目的有两个：1.尽量减少每次写入磁盘的数据量；2.尽量减少下一复制阶段（copy phase）网络传输的数据量。最后合并成了一个已分区且已排序的文件。为了减少网络传输的数据量，还可以将数据压缩（mapred.compress.map.out=true）。
5.将分区中的数据拷贝给相对应的reduce任务。
reduce task:
1．Reduce会接收到不同map任务传来的数据，并且每个map传来的数据都是有序的。如果reduce端接受的数据量相当小，则直接存储在内存中（缓冲区大小由mapred.job.shuffle.input.buffer.percent属性控制，表示用作此用途的堆空间的百分比），如果数据量超过了该缓冲区大小的一定比例（由mapred.job.shuffle.merge.percent决定），则对数据合并后溢写到磁盘中。
2．随着溢写文件的增多，后台线程会将它们合并成一个更大的有序的文件，这样做是为了给后面的合并节省时间。其实不管在map端还是reduce端，MapReduce都是反复地执行排序，合并操作。
3．合并的过程中会产生许多的中间文件（写入磁盘了），但MapReduce会让写入磁盘的数据尽可能地少，并且最后一次合并的结果并没有写入磁盘，而是直接输入到reduce函数。
概念：
分块：
在HDFS系统中，为了便于文件的管理和备份，引入分块概念（block）。这里的 块 是HDFS存储系统当中的最小单位，HDFS默认定义一个块的大小为64MB（hadoop2为128M）。当有文件上传到HDFS上时，则该文件会按照分块大小被切分存储为多个块，多个块可以存放在不同的DataNode上，整个过程中 HDFS系统会保证一个块存储在一个datanode上 。 如果某文件大小没有到达64MB，该文件并不会占据整个块空间。
HDFS中的NameNode会记录在上述文件分块中文件的各个块都存放在哪个dataNode上，这些信息一般也称为 元信息(MetaInfo) 。元信息的存储位置由dfs.name.dir指定。
分片
当一个作业提交到Hadoop运行的时候，其中的核心步骤是MapReduce，Hadoop会将MapReduce的输入数据划分为等长的小数据块，称为输入分片。hadoop为每个分片构建一个map任务。
hadoop计算的分片大小不小于blockSize，并且不小于mapred.min.split.size。默认情况下，以HDFS的一个块的大小（默认为64M）为一个分片，即分片大小等于分块大小。当某个分块分成均等的若干分片时，会有最后一个分片大小小于定义的分片大小，则该分片独立成为一个分片。
