首先，我们先将MR Shuffle的整个流程进行简述：
一.概要：
- Map端
- 分区
- 排序
- 合并
- Reduce端
- 复制
- 归并
- reduce
大概分为五个主要步骤
二.架构图
三.详解
Map端
- 分区 Partition
首先，为了减少频繁IO的操作，先将数据写入到环形内存缓冲区中，默认大小为100MB，缓冲区中存在一个可设置的阙值（默认为0.8），当阙值达到0.8时，会启动后台线程将数据到磁盘，即缓冲到分区中。 - 排序 Sort
排序分为两个部分
- 在数据从内存缓冲区进入磁盘时，会进行一次排序
- 在数据分区之后会针对每个分区进行排序，所有在利用MR进行排序的时候，要么指定reduertask为1，要么对数据进行分类，重写Partition类，然后再进行排序
- spill文件
每次达到缓存阙值时，将生成一个spill文件作为输出记录，随着map作业的结束而删除，在map作业即将结束之前，spill 文件将会被归并排序为一个索引文件和数据文件。 这是一个多路归并过程。 - 合并 Combiner
合并操作相当于是本地的shuffle中的reduce，它在执行map作业的本地节点上运行。但是合并有一个缺点，由于它产生的初衷是当数据量过大时，减小reduce的压力，所以当数据量过小的时候，开启 Combiner占用cpu和内存就是十分不合适的选择，所以有关于Combiner开启条件的设置：min.num.spills.for.combine （默认为3）即spill文件数量大于3，数据量达到启动Combiner要求.
Reduce端
- 复制阶段 copy
map输出写入到本地磁盘，而reduce的输出一般不是，而本地磁盘的数据就是reduce的输入，所以reduce的输入数据分布在多个不同的map上，只要完成的maptask达到默认百分比，reduce就开始拷贝它的输出。reduce可以有多个线程进行并行的拷贝输出。educe 任务拥有多个拷贝线程， 可以并行的获取Map 输出。可以通过设定mapred.reduce.parallel.copies 来改变线程数，默认是5。
如果Map 输出足够小，它们会被拷贝到Reduce TaskTracker 的内存中（缓冲区的大小。由mapred.job.shuffle.input.buffer.percent 控制，指定了用于此目的的堆内存的百分比）；如果缓冲区空间不足，会被拷贝到磁盘上。当内存中的缓冲区用量达到一定比例阀值（由mapred.job.shuffle.merge.percent 控制），或者达到了Map 输出的阀值大小（由mapred.inmem.merge.threshold 控制），缓冲区中的数据将会被归并然后spill到磁盘。
拷贝来的数据叠加在磁盘上，有一个后台线程会将它们归并为更大的排序文件，这样做节省了后期归并的时间。对于经过压缩的Map 输出，系统会自动把它们解压到内存方便对其执行归并。 - 归并
将map输出进行归并，生成中间文件。例：若有50个map输出，归并因子为10，则需要归并五次，生成5个中间文件。注意，未必都是平均分配，该举措只是一个优化措施，每趟合并的文件数实际上比示例中展示的更微妙。目标是合并最小数量的文件以便满足最后一趟的合并系数。因此如果是40个文件，我们不会在四趟中，每趟合并10个文件从而得到4个文件。相反，第一趟只合并4个文件，随后三趟合并所有十个文件。在最后一趟中，4个已合并的文件和余下的6个（未合并的）文件合计10个文件。这并没有改变合并的次数，它只是一个优化措施，尽量减少写到磁盘的数据量，因为最后一趟总是直接合并到reduce。 - reduce
在Reduce 阶段，Reduce 函数会作用在排序输出的每一个key 上。这个阶段的输出被直接写到输出文件系统，一般是HDFS。在HDFS 中，因为TaskTracker 节点也运行着一个DataNode 进程，所以第一个块备份会直接写到本地磁盘。
四.配置
配置调优
该配置调优方案主要是对以上Shuffle整个过程中涉及到的配置项按流程顺序一一呈现并给以调优建议。
1. Map端
1) io.sort.mb
用于map输出排序的内存缓冲区大小
类型：Int
默认：100mb
备注：如果能估算map输出大小，就可以合理设置该值来尽可能减少溢出写的次数，这对调优很有帮助。
2)io.sort.spill.percent
map输出排序时的spill阀值（即使用比例达到该值时，将缓冲区中的内容spill 到磁盘）
类型：float
默认：0.80
3)io.sort.factor
归并因子（归并时的最多合并的流数），map、reduce阶段都要用到
类型：Int
默认：10
备注：将此值增加到100是很常见的。
4)min.num.spills.for.combine
运行combiner所需的最少溢出写文件数（如果已指定combiner）
类型：Int
默认：3
5)mapred.compress.map.output
map输出是否压缩
类型：Boolean
默认：false
备注：如果map输出的数据量非常大，那么在写入磁盘时压缩数据往往是个很好的主意，因为这样会让写磁盘的速度更快，节约磁盘空间，并且减少传给reducer的数据量。
6)mapred.map.output.compression.codec
用于map输出的压缩编解码器
类型：Classname
默认：org.apache.Hadoop.io.compress.DefaultCodec
备注：推荐使用LZO压缩。Intel内部测试表明，相比未压缩，使用LZO压缩的 TeraSort作业，运行时间减少60%，且明显快于Zlib压缩。
7) tasktracker.http.threads
每个tasktracker的工作线程数，用于将map输出到reducer。
（注：这是集群范围的设置，不能由单个作业设置）
类型：Int
默认：40
备注：tasktracker开http服务的线程数。用于reduce拉取map输出数据，大集群可以将其设为40~50。
- reduce端
1)mapred.reduce.slowstart.completed.maps
调用reduce之前，map必须完成的最少比例
类型：float
默认：0.05
2)mapred.reduce.parallel.copies
reducer在copy阶段同时从mapper上拉取的文件数
类型：int
默认：5
3)mapred.job.shuffle.input.buffer.percent
在shuffle的复制阶段，分配给map输出的缓冲区占堆空间的百分比
类型：float
默认：0.70
4)mapred.job.shuffle.merge.percent
map输出缓冲区（由mapred.job.shuffle.input.buffer.percent定义）使用比例阀值，当达到此阀值，缓冲区中的数据将会被归并然后spill 到磁盘。
类型：float
默认：0.66
5)mapred.inmem.merge.threshold
map输出缓冲区中文件数
类型：int
默认：1000
备注：0或小于0的数意味着没有阀值限制，溢出写将有mapred.job.shuffle.merge.percent单独控制。
6)mapred.job.reduce.input.buffer.percent
在reduce过程中，在内存中保存map输出的空间占整个堆空间的比例。
类型：float
默认：0.0
备注：reduce阶段开始时，内存中的map输出大小不能大于该值。默认情况下，在reduce任务开始之前，所有的map输出都合并到磁盘上，以便为reducer提供尽可能多的内存。然而，如果reducer需要的内存较少，则可以增加此值来最小化访问磁盘的次数，以提高reduce性能。
3.性能调优补充
相对于大批量的小文件，hadoop更合适处理少量的大文件。一个原因是FileInputFormat生成的InputSplit是一个文件或该文件的一部分。如果文件很小，并且文件数量很多，那么每次map任务只处理很少的输入数据，每次map操作都会造成额外的开销。
