MapReduce

   MapReduce的shuffle（洗牌）机制

shuffle过程的解释：

两个Map并行进入环形缓冲区默认100M，一边写K,V结构的数据，一边写索引，这个索引目的是用来排序。默认100M ，80%开始溢写，溢写成一个一个的小文件，溢写到分区里之后进行排序，可以默认的字典排序也可以自定义排序继承与它的partitioner，之后可以做自定义分区了，接着combiner是用来做预合并用的。可以减少reduce的一个压力。然后就是做归并排序压缩环节，最后输出。

MapReduce一些优化手段，当一个一个溢写的时候，一个个小文件，然后会并发执行，这里会有一个小问题，一个10M的文件和100w个1K的小文件那个传输速度快？当然是10M的快，因为一个小文件会占用一个线程，这样会很慢。不断溢写会产生大量的小文件，怎样去减少溢写，把80%数值调大，但是不要调满。把数值调大溢写就少了，生成的小文件就相对性的减少了，文件就大了。

reduce阶段：是把输出到磁盘上的数据拷贝到reduce阶段，拿到数据以后也是先走内存缓冲，因为内存快，省时间，内存不够时候才会溢写到磁盘里，然后磁盘在做一次归并排序然后分组然后就是输出reduce。

MapReduce的运行方式就是shuffle的方式

配置参数

yarn-site.xml 文件

yarn.nodemanger.aux-services:mapreduce-shuffle

由于任务是nodemanger执行，它就配在nodemanger上了。

它是整个mapreduce处理核心的过程。

Hadoop3.x以前，2.x在shuffle的过程中会出现数据的落地，就是会有io操作，一旦产生数据的落地就会把内存中的数据写在硬盘上，就把这个叫做数据的落地，

会影响性能。3.x以前运算效率的速度没有spark快。3.x以后吧io的操作和内存的操作结合起来了。