1 Shuffle机制

对于排序而言分为两个阶段，MapTask后和ReduceTask前。

2 MapTask工作机制

MapTask并行度由切片个数决定；切片个数由切片大小（切片大小取决于块大小、maxsize（Long的最大值）和minsize（默认为1））以及数据读取方式决定。

（1）Read阶段：
job的提交流程：待读写的源数据由客户端进行切片划分，划分完成之后提交(切片信息、jar包、xml配置文件)给yarn，yarn开启MrAppMaster。

MrAppMaster启动后正式开启MapTask，由InputFormat读取数据（默认使用TextInputFormat）调用RecorderReader的reader()读取数据，数据格式：（k,v）=（偏移量，数据的一行内容）。

读取之后将数据返回给Mapper，进入Map阶段。

（2）Map阶段：
主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value。

（3）Collect收集阶段：
在用户编写map()函数中，当数据处理完成后，一般会调用OutputCollector.collect()输出结果。

在该函数内部，它会将生成的key/value分区（调用Partitioner），并写入一个环形内存缓冲区中。

缓冲区内部的数据全部都是按照分区的方式进行存储，且一侧存数据，一侧存索引，当数据达到80%时进行反向溢写。溢写之前需要对分区中的数据进行排序。

（4）Spill溢写阶段：
当环形缓冲区满后，产生大量的溢写文件，MapReduce会将数据写到本地磁盘上，生成一个临时文件。

将数据写入本地磁盘之前，先要对数据进行一次本地排序，并在必要时对数据进行合并、压缩等操作。

（5）Merge阶段：
当所有数据处理完成后（即溢写完成后），MapTask对所有临时文件（溢写文件）进行一次归并排序，以确保最终只会生成一个数据文件。

MapTask后的阶段：
MapTask把处理结果暂时放到环形缓冲区，当环形缓冲区的使用率达到一定阈值（80%）时，对其进行一次快速排序，然后将有序数据写到磁盘上。
当数据处理完后，磁盘上的所有文件再进行一次快速排序。

3 ReduceTask工作机制

前提：MapTask将数据处理完毕且持久化在磁盘上，等待ReduceTask端拉取数据。
（1）Copy阶段：
ReduceTask从各个MapTask上远程拷贝一片数据（即拉取指定分区的数据），并针对某一片数据，如果其大小超过一定阈值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。
（2）Sort阶段：
对拉取的文件进行归并排序。
在远程拷贝数据的同时，ReduceTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。按照MapReduce语义，用户编写reduce()函数输入数据是按key进行聚集的一组数据。为了将key相同的数据聚在一起，Hadoop采用了基于排序的策略。由于各个MapTask已经实现对自己的处理结果进行了局部排序，因此，ReduceTask只需对所有数据进行一次归并排序即可。
（3）Reduce阶段：
对于相同的key的数据进入到同一个reduce()处理函数，将计算**结果通过OutputFormat（输出）**写到HDFS上。

ReduceTask前的阶段：
ReduceTask从每个MapTask上拉取数据存储在内存上，如果文件太大则溢出写道磁盘。

如果磁盘上的文件数目达到一定阈值时，则进行一次归并排序，生成更大的文件。

如果内存中文件大小或者数目达到一定阈值时，也进行一次合并排序后写到磁盘上。

当所有数据拉取完毕后，ReduceTask统一对内存和磁盘上的所有数据进行一次归并排序。

ReduceTask并行度决定机制
ReduceTask并行度一般通过实验得出，实验结果的总时间是服从正态分布的，具体多少个ReduceTask需要根据集群性能而定。

（1）ReduceTask=0，表示没有Reduce阶段，输出文件个数=Map个数。
（2）ReduceTask默认值=1，即输出文件为1个。
（3）当数据分布不均时，可能在Reduce阶段产生数据倾斜。
（4）ReduceTask个数需要根据业务逻辑需求设定。如计算全局汇总只能设置1个ReduceTask。
（5）当分区数不等于1，ReduceTask=1时不执行分区过程。原因：在MapTask源码中，执行分区前需要判断ReduceTask是否大于1，只有大于1时才执行分区。