Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。
如map 端的细节图，Shuffle在reduce端的过程也能用图上标明的三点来概括。当前reduce copy数据的前提是它要从JobTracker获得有哪些map task已执行结束，这段过程不表，有兴趣的朋友可以关注下。Reducer真正运行之前，所有的时间都是在拉取数据，做merge，且不断重复地在做。下面分段地描述reduce 端的Shuffle细节：
1. Copy过程，简单地拉取数据。Reduce进程启动一些数据copy线程(Fetcher)，通过HTTP方式请求map task所在的TaskTracker获取map task的输出文件。因为map task早已结束，这些文件就归TaskTracker管理在本地磁盘中。
2. Merge（合并）阶段。这里的merge如map端的merge动作，只是数组中存放的是不同map端copy来的数值。Copy过来的数据会先放入内存缓冲区中，这里的缓冲区大小要比map端的更为灵活，它基于JVM的heap size设置，因为Shuffle阶段Reducer不运行，所以应该把绝大部分的内存都给Shuffle用。这里需要强调的是，merge有三种形式：1)内存到内存 2)内存到磁盘 3)磁盘到磁盘。默认情况下第一种形式不启用，让人比较困惑，是吧。当内存中的数据量到达一定阈值，就启动内存到磁盘的merge。与map 端类似，这也是溢写的过程，这个过程中如果你设置有Combiner，也是会启用的，然后在磁盘中生成了众多的溢写文件。第二种merge方式一直在运行，直到没有map端的数据时才结束，然后启动第三种磁盘到磁盘的merge方式生成最终的那个文件。
3. Reducer的输入文件。不断地merge后，最后会生成一个“最终文件”。为什么加引号？因为这个文件可能存在于磁盘上，也可能存在于内存中。对我们来说，当然希望它存放于内存中，直接作为Reducer的输入，但默认情况下，这个文件是存放于磁盘中的。当Reducer的输入文件已定，整个Shuffle才最终结束。然后就是Reducer执行，把结果放到HDFS上。
共可分为6个详细的阶段：
1).Collect阶段：将MapTask的结果输出到默认大小为100M的MapOutputBuffer内部环形内存缓冲区，保存
的是key/value，Partition分区
2).Spill阶段：当内存中的数据量达到一定的阀值的时候，就会将数据写入本地磁盘，在将数据写入磁盘
之前需要对数据进行一次排序的操作，先是对partition分区号进行排序，再对key排序，如果配置了
combiner，还会将有相同分区号和key的数据进行排序，如果有压缩设置，则还会对数据进行压缩操作。
3).Combiner阶段：等MapTask任务的数据处理完成之后，会对所有map产生的数据结果进行一次合并操作，
以确保一个MapTask最终只产生一个中间数据文件。
4).Copy阶段：当整个MapReduce作业的MapTask所完成的任务数据占到MapTask总数的5%时，JobTracker就会
调用ReduceTask启动，此时ReduceTask就会默认的启动5个线程到已经完成MapTask的节点上复制一份属于自
己的数据，这些数据默认会保存在内存的缓冲区中，当内存的缓冲区达到一定的阀值的时候，就会将数据写
到磁盘之上。
5).Merge阶段：在ReduceTask远程复制数据的同时，会在后台开启两个线程对内存中和本地中的数据文件进行
合并操作。
6).Sort阶段：在对数据进行合并的同时，会进行排序操作，由于MapTask阶段已经对数据进行了局部的排序，
ReduceTask只需做一次归并排序就可以保证Copy的数据的整体有效性。
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