https://www.cnblogs.com/pengbangxiang/p/9705286.html
5.总结
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))
注意
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