1 MapReduce工作流程
上面的流程是整个MapReduce最全工作流程，但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体Shuffle过程详解，如下：
（1）MapTask收集我们的map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中
（2）从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件
（3）多个溢出文件会被合并成大的溢出文件（归并排序）
（4）在溢出过程及合并的过程中，都要调用Partitioner进行分区和针对key进行排序
（5）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
（6）ReduceTask会抓取到同一个分区的来自不同MapTask的结果文件，ReduceTask会将这些文件再进行合并（归并排序）
（7）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（从文件中取出一个一个的键值对Group，调用用户自定义的reduce()方法）
注意：
（1）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。
（2）缓冲区的大小可以通过参数调整，参数：mapreduce.task.io.sort.mb默认100M。
（3）源码解析流程
2 MapReduce源码解析
=================== MapTask ===================
context.write(k, NullWritable.get()); //自定义的map方法的写出，进入
output.write(key, value);
//MapTask727行，收集方法，进入两次
collector.collect(key, value,partitioner.getPartition(key, value, partitions));
HashPartitioner(); //默认分区器
collect() //MapTask1082行 map端所有的kv全部写出后会走下面的close方法
close() //MapTask732行
collector.flush() // 溢出刷写方法，MapTask735行，提前打个断点，进入
sortAndSpill() //溢写排序，MapTask1505行，进入
sorter.sort() QuickSort //溢写排序方法，MapTask1625行，进入
mergeParts(); //合并文件，MapTask1527行，进入
collector.close();
=================== ReduceTask ===================
if (isMapOrReduce()) //reduceTask324行，提前打断点
initialize() // reduceTask333行,进入
init(shuffleContext); // reduceTask375行,走到这需要先给下面的打断点
totalMaps = job.getNumMapTasks(); // ShuffleSchedulerImpl第120行，提前打断点
merger = createMergeManager(context); //合并方法，Shuffle第80行
// MergeManagerImpl第232 235行，提前打断点
this.inMemoryMerger = createInMemoryMerger(); //内存合并
this.onDiskMerger = new OnDiskMerger(this); //磁盘合并
eventFetcher.start(); //开始抓取数据，Shuffle第107行，提前打断点
eventFetcher.shutDown(); //抓取结束，Shuffle第141行，提前打断点
copyPhase.complete(); //copy阶段完成，Shuffle第151行
taskStatus.setPhase(TaskStatus.Phase.SORT); //开始排序阶段，Shuffle第152行
sortPhase.complete(); //排序阶段完成，即将进入reduce阶段 reduceTask382行
reduce(); //reduce阶段调用的就是我们自定义的reduce方法，会被调用多次
cleanup(context); //reduce完成之前，会最后调用一次Reducer里面的cleanup方法
3 MapReduce开发总结
