MapReduce基本框架
MapReduce计算模型的两个重要阶段：
- Map：映射，将数据转化为键值对的形式。切片操作在集群中并发执行，切片大小默认取最大切片、最小切片、块大小(128M)中间值。
- Reduce：规约，负责数据的计算合并。
shuffle作为Map和Reduce两端的衔接，是MapReduce的核心，分布在MapReduce的Mapper端和Reducer端，主要包含以下几个阶段：
Collect阶段
将Map任务输出的“键-值对”数据存储到内存中的环形缓冲区。等待缓冲区满到一定阈值（如80%）触发Spill，将数据转存到磁盘。
在环形缓冲区内，设置了索引数据和Partition分区信息。数据区域和索引区域在缓冲区中是相邻不重叠的两个区域，通常使用一个分界点来划分。数据的存储方式是向上增长，索引数据的存储方式是向下增长。初始的分界点是0，之后在每次Spill之后都会更新一次，重定位到空闲区域的中间位置。
分区规则是对key进行哈希（或者随机）取模分区，分区数通常为reduce的个数。
Sort阶段：将缓冲区的数据按照Partition值和Key关键字进行排序，只需要移动索引数据。排序结果是缓冲区中的数据按照Partition为单位聚集在一起，同一Partition内的数据按照Key有序。
Combiner阶段
可选的，分区内部相同key数据的合并或处理，如词频统计或者求最大值，来减少拷贝到reduce的文件，主要的性能提升在于网络开销
Spill阶段
根据排序后的索引，将缓冲区的Partition逐个转存到文件中。为了定位每个Partion在文件中的位置，设置三元组（起始位置、原始数据长度、压缩数据长度）索引存储到索引文件。
Merge阶段
将所有Spill出来的临时文件（数据和索引）进行聚合（我理解就是归并排序）。此时Map任务已经结束，内存已有空闲。
Copy阶段
Reduce任务通过HTTP到已经完成Map任务的节点上拷贝数据。默认保存在内存的缓冲区，当内存的缓冲区达到一定的阈值时，就会将数据写到磁盘上。
Merge Sort阶段
Merge操作通常是跟Copy操作同时进行，在后台开启两个线程对内存到本地的数据文件进行合并排序操作。分组默认是将相同的key的value放在一起。作用是为了reduce函数更好的计算相同key值出现的次数。
相关的问题理解
Mapper和Reducer的数量
Mapper的数量通常由切片数量决定，与文件大小和数量，以及切片大小有关，不能人为设定；而Reduce的数量可以自己设置。
数据倾斜
数据倾斜是由于partition分区时会将相同键值的数据分配到同一个partition，导致存在部分reduce需要处理非常多的数据。
解决方案是根据实际数据的特点自定义partition分区的规则。
MapReduce优化思路
- 小文件事先合并成大文件，减少“边角料”式的切片，充分利用计算资源（可能是HDFS的操作，切片时候需要注意的
- 环形缓冲区批量收集map结果，可以减少磁盘IO，可以增大缓冲区容量或者阈值。
- 对Map输出的数据进行压缩，减少网络传输和磁盘IO带来的性能损耗
- 避免Reduce端出现数据倾斜，自定义partition规则；
- 自定义conbiner，及时归并spill出来的文件；
- 集群优化的核心思路是减少磁盘IO和网络读写（在实际经验中分布式系统运行的瓶颈一般都是IO而不是CPU），例如、对Map输出的数据进行压缩等。
Combiner和Reduce的区别
combiner发生在map端，处理一个任务中的文件数据，不能跨map任务；reduce可以接收多个map任务进行处理。
Shuffle是必需的吗？
不是的，只有在需要去重、聚合、排序、统计等操作时。不然的话可以不要（如求平均，降低计算和磁盘的性能损耗。
