之前在学习mapreduce 的过程中一直不能够完全准确的理解shuffle，partition，combiner的作用，其实简单来说：
shuffle：
是描述着数据从map端传输到reduce端的过程，而且我们知道的是hadoop的集群环境中，大部分map task和reduce task是在不同的node上执行，主要的开销是网络开销和磁盘IO开销，因此shuffle的主要作用相当于是
1.完整的从map task端传输到reduce task端。
2.跨节点传输数据时，尽可能减少对带宽的消耗.（注意是reduce执行的时候去拉取map端的结果）
3.减少磁盘IO开销对task的影响。
可以查看下别人的成果：http://hi.baidu.com/kingdouble8008/blog/item/28623fde1f3e520f48540313.html。
Partition：
重定向mapper的输出，根据key来决定mapper应该讲k，v对输出给谁，默认采用的hash key来实现，也可以根据自己的需要来实现。
combiner：
相当于本地的reduce，在分发mapper的结果之前做一下本地的reduce，比如说wordcount程序，单词“a”出现了500次，存储并洗牌一次（“a”，500）键值对比许多次（“a”，1）要高效。