Hadoop的shuffle过程就是从map端输出到reduce端输入之间的过程，这一段应该是Hadoop中最核心的部分，因为涉及到Hadoop中最珍贵的网络资源，所以shuffle过程中会有很多可以调节的参数，也有很多策略可以研究。这里没有对shuffle做深入的分析，也没有读源代码，只是根据资料和使用的一些理解。
map端
map过程的输出是写入本地磁盘而不是HDFS，但是一开始数据并不是直接写入磁盘而是缓冲在内存中，缓存的好处就是减少磁盘I/O的开销，提高合并和排序的速度。默认的内存缓冲大小是100M（可以配置），所以在书写map函数的时候要尽量减少内存的使用，为shuffle过程预留更多的内存，因为该过程是最耗时的过程。
当缓冲的内存大小使用超过一定的阈值（默认80%），一个后台的线程就会启动把缓冲区中的数据写入（spill）到磁盘中，往内存中写入的线程继续写入知道缓冲区满，缓冲区满后线程阻塞直至缓冲区被清空。
在数据spill到磁盘的过程中会有一些额外的处理，调用partition函数、combine函数（如果设置）、对数据进行排序（按key排序）。如果发生多次磁盘的溢出写，会在磁盘上形成几个溢出写文件，在map过程结束时，要将这些文件进行合并生成一个大的分区的排序的文件（比较绕）。
另外在写磁盘的时候才用压缩的方式将map的输出结果进行压缩是减少网络开销很有效的方法，对压缩了解不错，就不写了。
reduce端
reduce端可能从n多map的结果中获取数据，而这些map的执行速度不尽相同，当其中一个map运行结束时，reduce就会从jobtractor中获取该信息。map运行结束后tasktractor会得到消息，进而将消息汇报给jobtractor，reduce定时从jobtractor获取该信息，reduce端默认有5个线程从map端拖拉数据。
同样从map端拖来的数据（pull）先写到reduce端的缓存中，同样缓存占用到达一定阈值后会将数据写到磁盘中，同样会进行partition、combine、排序等过程。如果形成多个磁盘文件还会进行合并最后一次合并的结果作为reduce的输入而不是写入到磁盘中。
reduce的结果将会写入到HDFS，如果执行任务的节点也是HDFS的一个节点，本地会保存一个副本。
