Flink Shuffle、Spark Shuffle、Mr Shuffle 对比

总结：

1、Flink Shuffle

Pipelined Shuffle：上游 Subtask 所在 TaskManager 直接通过网络推给下游 Subtask 的 TaskManager；

Blocking Shuffle：
Hash Shuffle-将数据按照下游每个消费者一个文件的形式组织；
Sort-Merge Shuffle-将上游所有的结果写入同一个文件，文件内部再按照下游消费者的 ID 进行排序并维护索引，下游读取数据时，按照索引来读取大文件中的某一段；

Hybrid Shuffle：支持以内存或文件的方式存储上游产出的结果数据，原则是优先内存，内存满了后 spill 到文件，无论是在内存还是文件中，所有数据在产出后即对下游可见。

2、Spark Shuffle

Shuffle Write：对Map结果进行聚合、排序、分区输出；
Shuffle Read：拉取Map结果进行聚合、排序；

3、MapReduce shuffle

Map计算后：对Map的结果进行分区、溢写、排序、合并输出到文件中；
Reduce计算前：拉取Map输出的结果文件中属于自己分区的数据，进行合并排序；

一、Flink Shuffle 详解

0、总结

Pipelined Shuffle：上游 Subtask 所在 TaskManager 直接通过网络推给下游 Subtask 的 TaskManager；

Blocking Shuffle：

Hash Shuffle：将数据按照下游每个消费者一个文件的形式组织；

Sort-Merge Shuffle：将上游所有的结果写入同一个文件，文件内部再按照下游消费者的 ID 进行排序并维护索引，下游读取数据时，按照索引来读取大文件中的某一段；

Hybrid Shuffle：支持以内存或文件的方式存储上游产出的结果数据，原则是优先内存，内存满了后 spill 到文件，无论是在内存还是文件中，所有数据在产出后即对下游可见。

1、概述

数据分治的核心：Shuffle；

计算分治的核心：调度器；

2、流计算的 Pipelined Shuffle

1）概述

Flink 流计算的 Shuffle，所有 Task 同时在运行，上下游 Task 通过网络流式地传输中间结果，不需要落盘，这种 Shuffle 被称为 Pipelined Shuffle。

2）算子

DataStream 的

keyBy

或

rescale

等分区算子；

SQL 中的

Group By

；

3）WebUI

在可视化的 DAG 上就是上下游划分到不同的两个节点，两者以一条边相连，边的类型有

HASH

、

BROADCAST

、

REBALANCE

等。

4）核心

逻辑上的 Partition 有多种算法，区别仅在于产出的结果如何划分给不同的下游 Subtask；

将中间结果提供给不同的下游 Subtask 读取，Partition 算法决定如何划分出 Subpartition，而 Shuffle 决定如何将 Subpartition 传递给 InputGate。

Pipelined Shuffle：上游 Subtask 所在 TaskManager 直接通过网络推给下游 Subtask 的 TaskManager。

Flink 在 TaskManager 里内嵌了基于 Netty 的 Shuffle Service，计算得出的中间数据会存到 TaskManager 的缓存池中，由 Netty 去定时轮询发送给下游。

3、批计算的 Blocking Shuffle

1）概述

批计算的上下游 Subtask 通常不会同时调度起来，所以上游产出数据首先需要落盘存储，等下游调度起来再去读取，这种方式被称为 Blocking Shuffle。

Blocking Shuffle 有 Hash Shuffle 和 Sort-Merge Shuffle 两种常见策略。

2）Hash Shuffle

Hash Shuffle 是将数据按照下游每个消费者一个文件的形式组织，当并行度高时会产生大量的文件，容易耗光操作系统的文件描述符，并产生大量随机 IO 对 HDD 磁盘不友好，此外每个文件需要一个独立 Buffer 占内存过多。

3）Sort-Merge Shuffle

Sort-Merge Shuffle 是将上游所有的结果写入同一个文件，文件内部再按照下游消费者的 ID 进行排序并维护索引，下游有读取数据请求时，则按照索引来读取大文件中的某一段。

4、流批一体的 Hybrid Shuffle

1）概述

目前的 Hybrid Shuffle 只针对批场景有效。

Hybird Shuffle 支持以内存（Pipelined Shuffle 风格）或文件（Blocking Shuffle 风格）的方式存储上游产出的结果数据，原则是优先内存，内存满了后 spill 到文件。

无论是在内存或者文件中，所有数据在产出后即对下游可见，因此可以同时支持流式的消费或批式的消费。

2）Blocking Shuffle 问题

排斥上下游同时运行，因为上游计算结束之前，下游是没办法访问到其不完整的结果数据的，即使调度下游 Subtask 也只会让其空跑。

流批一体优化：

如果在执行上游作业时，集群有空余资源能跑下游作业，可以尽量 fallback 回 Pipelined Shuffle，用空间换时间，让作业更快完成。

3）案例

背景：以 WordCount 作业为例，假设一共有 2 个 Map 和 2 个 Reduce，但现在计算资源只有 3 个 slot，采用不同的 Shuffle 有以下效果

• Blocking Shuffle: 先调度 2 个 Map，再调度 2 个 Reduce，有 1 个 slot 被浪费。
• Pipelined Shuffle: 要求 4 个 slot，因此作业无法运行。
• Hybird Shuffle: 先调度 2 个 Map 和 1 个 Reduce，剩余一个 Reduce 等三者任意一个完成后再调度。

Map 产出的 Subpartition 1 被下游的 Reduce 1 流式读取，因此数据很可能是缓存在内存中；而 Subpartition 2 由于消费者 Reduce 2 还未运行，所以数据可能会在内存满之后 spill 到磁盘，等 Reduce 2 启动后再读取。

二、Spark Shuffle 详解

0、总结

Shuffle Write：对Map结果进行聚合、排序、分区输出；

Shuffle Read：拉取MapTask的结果进行聚合、排序；

1、概述

Spark Shuffle 是发生在宽依赖(Shuffle Dependency)的情况下，上游 Stage 和下游 Stage 之间传递数据的一种机制。

Shuffle 解决的是如何将数据重新组织，使其能够在上游和下游 task 之间进行传递和计算。

2、难点

需要计算（如聚合、排序）

数据量很大

3、分类

Spark Shuffle 分为 Shuffle Write 和 Shuffle Read 两个部分。

Shuffle Write：解决上游 Stage 输出数据的分区问题；

Shuffle Read：解决下游Stage从上游Stage获取数据、重新组织、并为后续操作提供数据的问题；

4、Shuffle Write

1）概述

Shuffle Write 阶段，数据操作需要分区、聚合和排序，不同的数据操作所需要的功能不同，有些数据操作只需要一到两个功能。

Shuffle Write有一个总体的设计框架，即 “map()输出->数据聚合（combine）->排序（sort）->分区”。

2）不需要聚合（combine）和排序（sort）

只需将数据分区，输出每条数据并通过hash取模（hashcode(key)%numPartitions）计算其分区id，然后按照分区 id 输入到不同的buffer 中，每当 buffer 填满时就溢写到磁盘分区文件中。

使用 buffer 是为了减少磁盘 I/O 次数，用缓冲提高效率，这种 Shuffle Write 叫做 BypassMergeSortShuffleWriter。

优点：

速度快，不需要聚合和排序操作，直接按照分区输出

缺点：

资源消耗高，每个分区都需要一个 buffer 和分区文件，不适合过大的分区数

场景：

map 端不需要聚合 (combine)、Key 不需要排序且分区个数较少 (spark.Shuffle.sort.bypassMergeThreshold，默认值为200)

例如，groupByKey(100)，partitionBy(100)，sortByKey(100) 等。

3）不需要聚合（combine），但需要排序（sort）

在计算出分区 id 后，会把数据放到一个 Array 中，会让 Array 的 Key 变成分区 id+Key 的形式，在 Spark Shuffle 中，这个 Array 叫PartitionedPairBuffer。

然后按照分区 id+Key 做排序，如果在接收数据过程中 buffer 满了，会先扩容，如果还存不下，会将当前 buffer 排序后溢写到磁盘，清空 buffer 继续写。

等数据输出完后，再将 Array 和磁盘的数据做全局排序，得到一个大的排序的分区文件，这个 Shuffle 模式叫做SortShuffleWrite。

优点：

可以按照分区 id+Key 排序，并且 buffer 有扩容和溢写的功能，最后会整合到一个分区文件中，减少了磁盘I/O

缺点：

排序提高了计算时延

场景：

map 端不需要聚合（combine）、Key 需要排序、分区个数无限制

注意：

目前 Spark 没有提供这种排序类型的数据操作，sortByKey 操作虽然需要按 Key 排序，但排序过程在 Shuffle Read 端完成即可，不需要在 Shuffle Write 端排序。

BypassMergeSortShuffleWriter 的问题是分区过多 (>200) 会导致 buffer 过大、建立和打开文件数过多，可以将 SortShuffleWrite 中的"按照分区id+Key排序"改为“只按分区id排序”，就可以支持第一种情况中分区数过多的问题，例如 groupByKey(300)、partitionBy(300)、sortByKey(300)。

4）需要聚合（combine），需要或者不需要按Key进行排序（sort）

在数据聚合阶段，Spark Shuffle 会创建一个 Map 结构来聚合数据，Map 的数据格式是<(PID, K), V>，每次来数据时会按照分区id+Key来给数据做聚合，每来一条新数据就以 Map 的旧数据去更新 Map 的值。

数据聚合后，会通过 Array 将数据排序，如果需要按照 Key 排序，就按照分区id+Key来排序；如果不需要按照Key排序，那么只按照分区id排序。

如果Map放不下，会先扩容一倍，如果还放不下，就把Map中的数据排序后溢写到磁盘，并清空Map继续聚合，这个操作可以重复多次，当数据处理完后，会把Map数据和磁盘中的数据再次聚合(merge)，最后得到一个聚合与排序后的分区文件。

优点：

只需要一个Map结构就可以支持map()端的combine功能，Map具有扩容和spill到磁盘的功能，支持小规模到大规模数据的聚合，也适用于分区个数很大的情况。

在聚合后使用Array排序，可以灵活支持不同的排序需求。

缺点：

在内存中聚合，内存消耗较大，需要额外的数组进行排序，如果有数据spill到磁盘上，还需要再次进行聚合。

注意：

Spark在Shuffle Write中，使用一个经过特殊设计和优化的Map，命名为PartitionedAppendOnlyMap，可以同时支持聚合和排序操作，相当于Map和Array的合体。

场景：

适合 map 端聚合（combine）、需要或者不需要按 Key 排序、分区个数无限制，如reduceByKey()、aggregateByKey()等。

5）总结

Shuffle Write 框架执行的3个步骤是"数据聚合→排序→分区"。

• 如果应用中的数据操作不需要聚合，也不需要排序，而且分区个数很少，可以直接输出，即BypassMergeSortShuffleWriter。
• 为克服BypassMergeSortShuffleWriter打开文件过多、buffer分配过多的缺点，也为了支持需要按Key排序的操作，Spark提供了SortShuffleWriter，基于Array排序的方法，以分区id或分区id+Key排序，只输出单一的分区文件即可。
• 为支持map()端combine操作，Spark提供了基于Map的SortShuffleWriter，将Array替换为类似HashMap的操作来支持聚合操作，在聚合后根据partitionId或分区id+Key对record排序，并输出分区文件。

5、Shuffle Read

1）概述

Shuffle Read 需要 “跨节点数据获取->聚合->排序”

Reduce Task从各个Map Task端获取属于该分区的数据，然后使用Map边获取数据边聚合，聚合完成后，放到Array中根据Key排序，最后将结果输出或者传递给下一个操作。

不需要聚合或排序的算子可以省下这些功能。

2）不需要聚合（combine）和排序（sort）

只需把各个Map Task获取的数据输出到buffer即可。

优点：

逻辑和实现简单，内存消耗小

缺点：

不支持聚合、排序等复杂功能

场景：

既不需要聚合也不需要排序的应用，如partitionBy()等。

3）不需要聚合（combine），需要按Key排序

把数据从Map Task端获取后，将buffer中的数据输出到一个Array中，使用Shuffle Write的PartitionedPairBuffer排序，保留了分区id，即使一个Reduce Task中的分区都是相同的。

当内存无法存下数据时，PartitionedPairBuffer会尝试扩容，若内存仍不够，就会在排序后将数据溢写到磁盘中，当所有数据都接收到后，再将buffer中的数据和磁盘中的数据做merge sort。

优点：

只需要一个Array就可以按照Key排序

Array大小可控，可以扩容和spill到磁盘，不受数据规模限制

缺点：

排序增加计算时延

场景：

适合reduce端不需要聚合，但需要按Key进行排序的操作，如sortByKey()、sortBy()等。

4）需要聚合（combine）不需要或者需要按Key进行排序（sort）

获取数据后会建立一个Map来对数据做聚合（ExternalAppendOnlyMap）聚合操作和Shuffle Write一致，用旧值和新数据更新新值。

聚合操作后，如果需要排序，就建立一个Array并排序，排序后将结果输出或者传递给下一步操作。

如果Map放不下，会先扩容一倍，如果还不够，会在排序后溢写到磁盘，数据都处理完后再将内存和磁盘的数据做聚合、排序，再将数据交给下一步操作。

优点：

只需要一个Map和一个Array就可以支持reduce端的聚合和排序功能

Map 具有扩容和spill到磁盘的功能，支持小规模到大规模数据的聚合，边获取数据边聚合，效率较高

缺点：

需要在内存中聚合，内存消耗较大，如果有数据spill到磁盘上，还需要再次聚合

经过HashMap聚合后的数据仍然需要拷贝到Array中排序，内存消耗较大

场景：

适合reduce端需要聚合、不需要或需要按Key排序的操作，如reduceByKey()、aggregateByKey()等。

5）总结

Shuffle Read框架执行的3个步骤是 “数据获取→聚合→排序输出”

• 对于需要按Key进行排序的操作，Spark 使用基于Array的方法来对Key进行排序。
• 对于需要聚合的操作，Spark提供了基于HashMap的聚合方法，可以再次使用Array来支持按照Key排序。

6、为高效聚合和排序所设计的数据结构

1）概述

为提高Shuffle的聚合与排序性能，Spark Shuffle设计了三种数据结构，基本思想都是在内存中对record进行聚合和排序，如果存放不下，则进行扩容，如果还存放不下，就将数据排序后spill到磁盘，最后将磁盘和内存中的数据聚合、排序，得到最终结果。

2）特征

Shuffle Write/Read过程中使用数据结构的两个特征：

一是只需要支持record的插入和更新操作，不需要支持删除操作，可以对数据结构进行优化，减少内存消耗；

二是只有内存放不下时才需要spill到磁盘，数据结构的设计以内存为主，磁盘为辅；

3）AppendOnlyMap

AppendOnlyMap是一个只支持record添加和对Value更新的HashMap。

与Java HashMap采用“数组+链表”实现不同，AppendOnlyMap只使用数组来存储元素，根据元素的Hash值确定存储位置，如果存储元素时发生Hash值冲突，则使用二次地址探测法（Quadratic probing）来解决Hash值冲突。

对于每个新来的〈K，V〉record，先使用Hash（K）计算其存放位置，如果存放位置为空，就把record存放到该位置。如果该位置已经被占用，就使用二次探测法来找下一个空闲位置。

举例：对于新来的〈K6，V6〉record，第1次找到的位置Hash（K6）已被K2占用，按照二次探测法向后递增1个record位置，也就是Hash（K6）+1×2，发现位置已被K3占用，然后向后递增4个record位置（指数递增，Hash（K6）+2×2），发现位置没有被占用，放进去即可。

扩容：AppendOnlyMap使用数组实现的问题是，如果插入record太多，很快会被填满，Spark的解决方案是，如果AppendOnlyMap的利用率达到70%，就扩张一倍，扩张意味着原来的Hash失效，因此对所有Key进行rehash，重新排列每个Key的位置。

排序：由于AppendOnlyMap采用数组作为底层存储结构，支持快速排序等排序算法，先将数组中所有的〈K，V〉record转移到数组的前端，用begin和end来标示起始位置，然后调用排序算法对[begin，end]中的record排序，对于需要按Key排序的操作，如sortByKey，可以按照Key值排序；对于其他操作，只按照Key的Hash值排序即可。

4）ExternalAppendOnlyMap

1.ExternalAppendOnlyMap

a) AppendOnlyMap

优点：将聚合和排序功能结合在一起

缺点：只能使用内存，难以适用于内存空间不足的情况

方案：

Spark基于AppendOnlyMap设计实现了基于内存+磁盘的ExternalAppendOnlyMap，用于Shuffle Read端大规模数据聚合。

b）ExternalAppendOnlyMap

工作原理：

先持有一个AppendOnlyMap来不断接收和聚合新来的record，AppendOnlyMap快被装满时检查内存剩余空间是否可以扩展，可直接在内存中扩展，不可对AppendOnlyMap中的record进行排序，然后将record都spill到磁盘上。

因为record不断到来，可能会多次填满AppendOnlyMap，所以spill过程可以出现多次，最终形成多个spill文件。

等record都处理完，此时AppendOnlyMap中可能还留存聚合后的record，磁盘上也有多个spill文件。

ExternalAppendOnlyMap的最后一步是将内存中AppendOnlyMap的数据与磁盘上spill文件中的数据进行全局聚合，得到最终结果。

核心问题：

i）如何获知当前AppendOnlyMap的大小？因为AppendOnlyMap中不断添加和更新record，其大小是动态变化的，什么时候会超过内存界限是难以确定的。

ii）如何设计spill的文件结构，使得可以支持高效的全局聚合？

iii）怎样全局聚合？

AppendOnlyMap的大小估计

难点：

已知AppendOnlyMap中持有的数组的长度和大小，但数组里面存放的是Key和Value的引用，并不是实际对象（object）大小，而且Value会不断被更新，实际大小不断变化，想准确得到AppendOnlyMap的大小比较困难。

简单的解决方法

每次插入record或对现有record的Value更新后，扫描AppendOnlyMap中存放的record，计算每个record实际对象大小并相加，但这非常耗时，一般AppendOnlyMap会插入几万甚至几百万个record，如果每个record进入AppendOnlyMap都计算一遍，开销很大。

Spark设计的增量式的高效估算算法

在每个record插入或更新时，根据历史统计值和当前变化量直接估算当前AppendOnlyMap的大小，算法的复杂度是O(1)，开销很小。

在record插入和聚合过程中会定期对当前AppendOnlyMap中的record抽样，然后精确计算record的总大小、总个数、更新个数及平均值等，并作为历史统计值。

进行抽样是因为AppendOnlyMap中的record可能有上万个，难以对每个都精确计算，之后，每当有record插入或更新时，会根据历史统计值和历史平均的变化值，增量估算AppendOnlyMap的总大小，抽样也会定期进行，更新统计值以获得更高的精度。

Spill过程与排序

当AppendOnlyMap达到内存限制时，会将record排序后写入磁盘中，排序是为了方便下一步全局聚合（聚合内存和磁盘上的record）时可以采用更高效的merge-sort（外部排序+聚合）。

根据什么对record排序？

大部分操作，如groupByKey()，并没有定义Key的排序方法，也不需要输出结果是按照Key排序的，在这种情况下，Spark采用按照Key的Hash值排序的方法，既可以进行merge-sort，又不要求操作定义Key排序的方法，这种方法的问题是会出现Hash值冲突，也就是不同的Key具有相同的Hash值，为了解决这个问题，Spark在merge-sort的同时会比较Key的Hash值是否相等，以及Key的实际值是否相等。

由于最终的spill文件和内存中的AppendOnlyMap都是经过部分聚合后的结果，可能存在相同Key的record，还需要一个全局聚合阶段将AppendOnlyMap中的record与spill文件中的record聚合，得到最终聚合后的结果。

方案：

全局聚合的方法是建立一个最小堆或最大堆，每次从各个spill文件中读取前几个具有相同Key（或者相同Key的Hash值）的record，然后与AppendOnlyMap中的record进行聚合，并输出聚合后的结果。

举例：

在全局聚合时，Spark分别从4个spill文件中提取第1个〈K，V〉record，与还留在AppendOnlyMap中的第1个record组成最小堆，然后不断从最小堆中提取具有相同Key的record进行聚合merge，然后，Spark继续读取spill文件及AppendOnlyMap中的record填充最小堆，直到所有record处理完成，由于每个spill文件中的record是经过排序的，按顺序读取和聚合可以保证对每个record得到全局聚合的结果。

总结：

ExternalAppendOnlyMap是一个高性能的HashMap，只支持数据插入和更新，但可以同时利用内存和磁盘对大规模数据进行聚合和排序，满足了Shuffle Read阶段数据聚合、排序的需求。

2.PartitionedAppendOnlyMap

PartitionedAppendOnlyMap用于在Shuffle Write端对record聚合combine，PartitionedAppendOnlyMap的功能和实现与ExternalAppendOnlyMap的功能和实现基本一致。

唯一区别是PartitionedAppendOnlyMap中的Key是"PartitionId+Key"，既可以根据partitionId排序（面向不需要按Key排序的操作），也可以根据partitionId+Key排序（面向需要按Key排序的操作），从而在Shuffle Write阶段进行聚合、排序和分区。

3.PartitionedPairBuffer

PartitionedPairBuffer本质上是一个基于内存+磁盘的Array，随着数据添加，不断扩容，当到达内存限制时，就将Array中的数据按照partitionId或partitionId+Key排序，然后spill到磁盘上，该过程可以进行多次，最后对内存和磁盘上的数据进行全局排序，输出或者提供给下一个操作。

三、MapReduce shuffle 详解

0、总结

Map计算后：对Map的结果进行分区、溢写、排序、合并输出到文件中；

Reduce计算前：拉取Map输出的结果文件中属于自己分区的数据，进行合并排序；

1、MapReduce 计算模型

MapReduce 计算模型由三个阶段构成：Map、shuffle、Reduce。

Map：将原始数据转化为键值对；

Reduce：将具有相同key值的value处理后再输出新的键值对作为最终结果；

Shuffle：对Map的输出进行排序与分割，然后交给对应的Reduce，以便Reduce可以并行处理Map的结果；

Shuffle过程包含在Map和Reduce两端，即Map shuffle和Reduce shuffle。

2、Map shuffle

对Map的结果，分区、排序、分割，然后将属于同一分区的输出合并在一起并写在磁盘上，最终得到一个分区有序的文件，分区有序的含义是map输出的键值对按分区排列，具有相同partition值的键值对存储在一起，每个分区里面的键值对又按key值升序排列。

1）Partition

map输出的每一个键值对，系统都会给定一个partition，partition值默认是通过计算key的hash值后对Reduce task的数量取模获得。

2）Collector

Map的输出结果由collector处理，每个Map任务不断地将键值对输出到在内存中构造的一个环形数据结构中，使用环形数据结构是为了更有效地使用内存空间，在内存中放置尽可能多的数据。

环形数据结构是字节数组叫Kvbuffer，不仅存储数据，还存储索引，放置索引的区域叫Kvmeta。

数据区域和索引数据区域在Kvbuffer中是相邻不重叠的两个区域，用一个分界点来划分两者，分界点不是亘古不变的，而是每次Spill之后都会更新一次。初始的分界点是0，数据的存储方向是向上增长，索引数据的存储方向是向下增长。

bufindex：

Kvbuffer的存放指针bufindex是向上增长，比如bufindex初始值为0，一个Int型的key写完之后，bufindex增长为4，一个Int型的value写完之后，bufindex增长为8。

Kvindex：

索引是对在kvbuffer中的键值对的索引，是个四元组，包括：value的起始位置、key的起始位置、partition值、value的长度，占用四个Int长度，Kvmeta的存放指针Kvindex每次向下跳四个“格子”，然后再向上一个格子一个格子地填充四元组的数据。

比如Kvindex初始位置是-4，当第一个键值对写完之后，(Kvindex+0)的位置存放value的起始位置、(Kvindex+1)的位置存放key的起始位置、(Kvindex+2)的位置存放partition的值、(Kvindex+3)的位置存放value的长度，然后Kvindex跳到-8位置，等第二个键值对和索引写完之后，Kvindex跳到-12位置。

Kvbuffer：

Kvbuffer的大小可以通过io.sort.mb设置，默认大小为100M，随着键值对和索引不断增加，当容量不足时，把数据从内存刷到磁盘上再接着往内存写数据，把Kvbuffer中的数据刷到磁盘上的过程就叫Spill。

Spill触发的条件：

如果把Kvbuffer用完再开始Spill，那Map任务就需要等Spill完成之后才能继续写数据；

如果Kvbuffer到达80%开始Spill，那在Spill的同时，Map任务还能继续写数据，Spill的阈值通过io.sort.spill.percent，默认是0.8。

Sort：

Spill由Spill线程承担，Spill线程从Map任务接到"命令"开始SortAndSpill，SortAndSpill先把Kvbuffer中的数据按照partition值和key两个关键字升序排序，移动的只是索引数据，排序结果是Kvmeta中数据按照partition为单位聚集在一起，同一partition内的按照key有序。

Spill：

Spill线程为此次Spill过程创建一个磁盘文件：从所有的本地目录中轮训查找能存储这么大空间的目录，找到之后在其中创建一个文件。

Spill线程根据排过序的Kvmeta逐个partition的把数据输入到这个文件中，一个partition对应的数据输入完成之后顺序地输入下个partition，直到把所有的partition遍历完。

Combiner：

一个partition在文件中对应的数据叫段(segment)，如果用户配置了combiner类，那么在写之前会先调用combineAndSpill()，对结果进行合并后再写出，Combiner会优化MapReduce的中间结果。

partition对应的数据在这个文件中的索引:

有一个三元组记录某个partition对应的数据在这个文件中的索引：起始位置、原始数据长度、压缩之后的数据长度，一个partition对应一个三元组。

这些索引信息存放在内存中，如果内存中放不下，后续的索引信息就需要写到磁盘文件中，文件中不仅存储了索引数据，还存储了crc32的校验数据。

索引文件和数据文件的对应关系：

分界点位置：

Map取kvbuffer中剩余空间的中间位置，用这个位置设置为新的分界点，bufindex指针移动到这个分界点，Kvindex移动到这个分界点的-16位置，然后两者就可以按照自己既定的轨迹放置数据了，当Spill完成，空间腾出之后，不需要做任何改动继续前进。

Map任务总要把输出的数据写到磁盘上，即使输出数据量很小在内存中全部能装得下，在最后也会把数据刷到磁盘上。

Merge

Map任务如果输出数据量很大，会进行多次Spill，out文件和Index文件会产生很多，分布在不同的磁盘上，最后把这些文件合并。

Merge过程怎么知道产生的Spill文件都在哪？

从所有的本地目录上扫描得到产生的Spill文件，然后把路径存储在一个数组里。

Merge过程怎么知道Spill的索引信息呢？

从所有的本地目录上扫描得到Index文件，然后把索引信息存储在一个列表里。

然后为merge过程创建一个 file.out 文件和一个叫 file.out.Index 文件存储最终的输出和索引，一个partition一个partition的进行合并输出。

对于某个partition，从索引列表中查询这个partition对应的所有索引信息，每个对应一个段插入到段列表中，也就是这个partition对应一个段列表，记录所有的Spill文件中对应的这个partition那段数据的文件名、起始位置、长度等。

然后对这个partition对应的所有的segment合并，目标是合并成一个segment，当这个partition对应多个segment时，会分批地进行合并：先从segment列表中把第一批取出来，以key为关键字放置成最小堆，然后从最小堆中每次取出最小的输出到一个临时文件中，这样就把这一批段合并成一个临时的段，把它加回到segment列表中；再从segment列表中把第二批取出来合并输出到一个临时segment，把其加入到列表中；这样往复执行，直到剩下的段是一批，输出到最终的文件中，最终的索引数据仍然输出到Index文件中。

3、Reduce shuffle

在Reduce端，shuffle主要分为复制Map输出、排序合并两个阶段。

1）Copy

Reduce任务通过HTTP向各个Map任务拉取所需要的数据，Map任务成功后，会通知父TaskTracker状态已经更新，TaskTracker进而通知JobTracker（通知在心跳机制中进行）

对于指定作业，JobTracker能记录Map输出和TaskTracker的映射关系。Reduce会定期向JobTracker获取Map的输出位置，一旦拿到输出位置，Reduce任务就会从此输出对应的TaskTracker上复制输出到本地，而不会等所有Map任务结束。

2、Merge Sort

Copy过来的数据会先放入内存缓冲区中，如果内存缓冲区中能放得下这次数据的话就直接把数据写到内存中，即内存到内存merge。

Reduce要向每个Map去拉取数据，在内存中每个Map对应一块数据，当内存缓存区中存储的Map数据占用空间达到一定程度的时候，开始启动内存中merge，把内存中的数据merge输出到磁盘上的一个文件中，即内存到磁盘merge。

在将buffer中多个map输出合并写入磁盘之前，如果设置了Combiner，则会压缩合并的map输出，Reduce的内存缓冲区可通过mapred.job.shuffle.input.buffer.percent配置，默认是JVM的heap size的70%，内存到磁盘merge的启动阈值通过mapred.job.shuffle.merge.percent配置，默认是66%。

当属于该reducer的map输出全部拷贝完成，则会在reducer上生成多个文件（如果拉取的所有map数据总量都没有超过内存缓冲区，则数据就只存在于内存中），开始执行合并操作，即磁盘到磁盘merge，Map的输出数据已经是有序的，Merge进行一次合并排序。

一般 Reduce 是边 copy 边 sort，最终 Reduce shuffle 过程会输出一个整体有序的数据块。