MapReduce的Shuffle原理示意图
HDFS是数据存储的位置。MapReduce是基于HDFS或HBase之上的。MapReduce分为map和reduce两个过程。可以这么理解，map把数据拢过来，然后以键值对的形式发给reduce，reduce将相同的键合并，并输出。而map和reduce之间的过程就是shuffle过程。
从图中可以看出，数据都是分片的，而一个split对应一个map，map读入数据之后，将数据向环形缓冲区内写，缓冲区默认为100M，当达到阈值80%的时候，那百分之80会被锁住，不让map向内写入，map只能向那20%写入数据，而那80%已经写满的数据会向磁盘溢出。当剩余那20%被写满，而80%也没有溢出完成，那么map会被阻塞直到完成。在向磁盘溢出文件之前，数据会经历partition(分区，默认为哈希算法)，会根据reduce的数量或hadoop属性设定reduce任务数参与分区的计算。在每个分区中，数据会进行一个sort(排序)操作，是快速排序，第一关键词为分区号，第二关键词为key。
缓冲区不断向磁盘溢出，这样会产生一个一个的spill file(小文件)。这些文件会在Map任务全部结束之前，进行归并排序，合成一个已经分区排序好的大文件。map任务执行完成后，直接通知应用程序master，reduce任务会通过心跳机制定时通过RPC向应用程序master询问map任务是否完成，以便通过map输出的位置，按分区指定拖拽回自己需要的数据至本地相应磁盘上分区内。因为有多个map，所以reduce会拖拽很多数据，这些数据会两两合并，然后都被reduce接收。
这样Shuffle过程就结束了。