1.Shuffle:Shuffle译为洗牌，它是MapReduce的核心部分，它具有分区、排序、分组、聚合的作用
2.Shuffle分为Map端的Shuffle和Reduce端的Shuffle
3.Shuffle的设计是为了解决：为了解决分布式中全局排序和全局分组的问题
4.Shuffle的实现：
所有Map的结果会全部写入磁盘
在分布式磁盘中通过特殊的排序机制来实现全局排序
再由Reduce读取全局排序后的数据进行处理
特点：必须经过磁盘，只要经过shuffle，性能就比较差5.Shuffle的功能：
分区：默认按照K2进行Hash分区，对Map输出的数据进行标记
排序：按照K2进行排序
分组：按照K2进行分组，相同K2的所有V2放在一起6.Map端Shuffle过程
Map端Shuffle实现由MapTask来运行实现，Reduce端Shuffle实现由ReduceTask来执行Spill：将每个Task处理的所有数据进行局部排序，生成多个有序的小文件
以MapTask1为例
MapTask1会将当前处理分区好的数据和对应的索引信息写入一个环形缓冲区【内存：100M】
直到达到存储阈值：80%，达到80M【数据+索引】，触发Spill
step1：将当前缓冲区中的数据进行排序
排序规则：相同分区的数据放在一起，分区内部按照K2进行排序
排序算法：内存、快排
step2：将排序好的数据写入磁盘，变成一个有序的小文件
写入磁盘，释放80M内存，另外20%持续写入，又会达到阈值，继续触发spill
结果：会有很多有序的小文件Merge：每个MapTask都会将自己的所有小文件合并为一个大文件合并过程中会进行排序
规则：先按照分区排序，分区内部按照K2排序
算法：磁盘，插入排序：基于有序小文件的合并排序
当MapTask生成大文件以后，会通知程序管理者，当前MapTask已经结束，生成文件，程序管理者收到Map的通知。会通知ReduceTask到每个MapTask的大文件中取属于自己的数据7.Reduce端Shuffle过程
每个ReduceTask收到程序管理者的通知，会到每个MapTask的结果文件中取属于自己的数据
Merge：每个ReduceTask会将属于自己的所有MapTask的数据进行合并并排序
算法：磁盘，插入排序8.Reduce端的Shuffle阶段如何实现？
拉取数据：每个Reduce到每个Map的结果中拉取属于自己的数据
Merge：每个ReduceTask将所有MapTask中属于自己的数据进行合并排序9.Shuffle：Combiner优化
Combiner的功能
功能：Map端的聚合，利用MapTask的分布式提前在Map端Shuffle过程中实现Reduce的聚合逻辑
发生
Map端的shuffle中，每次排序以后会做判断 ，判断是否开启了Combiner
如果开启了Combiner，就会调用Combiner的类做分组聚合
设计：通过MapTask的个数一般远大于ReduceTask的个数，让每个MapTask对自己处理的数据先做部分聚合，最后由reduce来做所有MapTask的最终聚合，降低了Reduce的负载，提高了Reduce的性能优点
降低了Reduce负载
解决数据倾斜的问题Combiner的功能是什么？
在Map端Shuffle中由每个MapTask实现聚合，减少进入Reduce数据量
发生在什么阶段：Map端的shuffle
每次排序之后会进行Combiner
Spill：会在内存中排序后，判断是否开启Combiner，如果开启了，在内存中进行分组聚合
Merge：合并排序时，也会判断是否执行Combiner如何实现Combiner？
job.setCombinerClass(ReduceClass);9.JobHistoryServer与日志聚集
JobHistoryServer的功能
MapReduce的一个历史服务监控进程，记录在YARN中运行过的所有MapReduce的程序的信息
必须搭配日志聚集来使用日志聚集的功能
YARN的一个功能，用于记录所有程序运行的信息，将所有的信息记录在HDFS中JobHistoryServer的启动及管理
在第二台机器启动HistoryServer进程mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver10.Shuffle：Compress优化
压缩的设计通过牺牲CPU的压缩和解压的性能，来提高对磁盘以及网络IO的性能的提升
优点
减小文件存储所占空间
加快文件传输效率，从而提高系统的处理速度
降低IO读写的次数
缺点
使用数据时需要先对文件解压，加重CPU负荷，压缩算法越复杂，解压时间越长
常用的类型：Snappy、Lzo、Lz4
查看当前Hadoop支持的压缩hadoop checknative配置压缩测试
Input：MapReduce输入通过对文件后缀名的判断，自动识别读取压缩类型，不需要做任何配置Map Output：配置以下参数
properties
#开启Map输出结果压缩，默认为false不开启
mapreduce.map.output.compress=true
#配置Map输出结果的压缩类型
mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec一般都配置这个部分，提高Shuffle性能
Reduce Output：配置以下参数properties
#开启Reduce输出结果压缩，默认为false
mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true
#配置Reduce输出结果的压缩类型
mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec一般不配置，除非当前程序的结果要作为下一个程序的输入
压缩的实现
运行yarn jar compress.jar bigdata.itcast.cn.hadoop.mr.compress.SogouCountNoCompress
/sogou/input /sogou/output1配置方式
方式一：在配置文件中进行配置：mapred-site.xml
所有的程序都做了压缩
方式二：在代码中配置：conf.set
灵活的管理压缩配置
方式三：提交程序的时候指定配置
Shuffle：分组设计及规则
目的：实现分布式的全局数据分组分组规则
step1：优先调用分组比较器进行分组比较，判断K2是否为同一组
step2：如果没有分组比较器，调用K2自带的compareTo方法实现比较，判断K2是否为同一组
