1.什么是Shuffle機制
1.1）在Hadoop中數據從Map階段傳遞給Reduce階段的過程就叫Shuffle，Shuffle機制是整個MapReduce框架中最核心的部分。
1.2）Shuffle翻譯成中文的意思為：洗牌、發牌（核心機制：數據分區、排序、緩存)
2.Shuffle的作用范圍
一般把數據從Map階段輸出到Reduce階段的過程叫Shuffle，所以Shuffle的作用范圍是Map階段數據輸出到Reduce階段數據輸入這一整個中間過程！
3.Shuffle圖解
上圖是官方對Shuffle過程的描述，通過圖片我們可以大致的了解到Shuffle的工作流程。Shuffle並不是Hadoop的一個組件，只是map階段產生數據輸出到reduce階段取得數據作為輸入之前的一個過程。
4.Shuffle的執行階段流程
1).Collect階段：將MapTask的結果輸出到默認大小為100M的環形緩沖區，保存的是key/value序列化數據，Partition分區信息等。
2).Spill 階段：當內存中的數據量達到一定的閥值的時候，就會將數據寫入本地磁盤，在將數據寫入磁盤之前需要對數據進行一次排序的操作，如果配置了combiner，還會將有相同分區號和key的數據進行排序。
3).Merge 階段：把所有溢出的臨時文件進行一次合並操作，以確保一個MapTask最終只產生一個中間數據文件。
4).Copy階段： ReduceTask啟動Fetcher線程到已經完成MapTask的節點上復制一份屬於自己的數據，這些數據默認會保存在內存的緩沖區中，當內存的緩沖區達到一定的閥值的時候，就會將數據寫到磁盤之上。
5).Merge階段：在ReduceTask遠程復制數據的同時，會在后台開啟兩個線程(一個是內存到磁盤的合並，一個是磁盤到磁盤的合並)對內存到本地的數據文件進行合並操作。
6).Sort階段：在對數據進行合並的同時，會進行排序操作，由於MapTask 階段已經對數據進行了局部的排序，ReduceTask只需保證Copy的數據的最終整體有效性即可
5.總結
Shuffle的大致流程為：Maptask會不斷收集我們的map()方法輸出的kv對，放到內存緩沖區中，當緩沖區達到飽和的時候(默認占比為0.8)就會溢出到磁盤中，如果map的輸出結果很多，則會有多個溢出文件，多個溢出文件會被合並成一個大的溢出文件，在文件溢出、合並的過程中，都要調用partitoner進行分組和針對key進行排序(默認是按照Key的hash值對Partitoner個數取模)，之后reducetask根據自己的分區號，去各個maptask機器上取相應的結果分區數據，reducetask會將這些文件再進行合並（歸並排序)。
合並成大文件后，shuffle的過程也就結束了，后面進入reducetask的邏輯運算過程（從文件中取出每一個鍵值對的Group，調用UDF函數(用戶自定義的方法))
注意
Shuffle 中的緩沖區大小會影響到 mapreduce 程序的執行效率，原則上說，緩沖區越大，磁盤io的次數越少,執行速度就越快,正是因為Shuffle的過程中要不斷的將文件從磁盤寫入到內存，再從內存寫入到磁盤，從而導致了Hadoop中MapReduce執行效率相對於Storm等一些實時計算來說比較低下的原因。
Shuffle的緩沖區的大小可以通過參數調整, 參數：io.sort.mb 默認100M
關於Shuffle的概念就介紹到這里，希望對初學Shuffle的人有一定的幫助和了解！