MapReduce确保每个reducer的输入都按键排序。
Shuffle：系统执行排序的过程—将map输出作为输入传给reducer（如图1、图2）。
图1
图2
如图1、图2所示，从map输出到reduce输入就是shuffle阶段。但实际执行过程远比上图所示复杂。
Shuffle 是指从Map 产生输出开始，包括系统执行排序以及传送Map 输出到Reducer 作为输入的过程。
详细执行如图3所示：
图3
1. Map端
当Map 开始产生输出时，它并不是简单的把数据写到磁盘，因为频繁的磁盘操作会导致性能严重下降。它的处理过程更复杂，数据首先是写到内存中的一个缓冲区，并做了一些预排序，以提升效率。
每个Map 任务都有一个用来写入输出数据的循环内存缓冲区。这个缓冲区默认大小是100MB，可以通过io.sort.mb属性来设置具体大小。当缓冲区中的数据量达到一个特定阀值(io.sort.mb * io.sort.spill.percent，其中io.sort.spill.percent默认是0.80)时，系统将会启动一个后台线程把缓冲区中的内容spill 到磁盘。在spill 过程中，Map 的输出将会继续写入到缓冲区，但如果缓冲区已满，Map 就会被阻塞直到spill 完成。spill 线程在把缓冲区的数据写到磁盘前，会对它进行一个二次快速排序，首先根据数据所属的partition 排序，然后每个partition 中再按Key 排序。输出包括一个索引文件和数据文件。
如果设定了Combiner，将在排序输出的基础上运行。Combiner 就是一个Mini Reducer，它在执行Map 任务的节点本身运行，先对Map 的输出做一次简单Reduce，使得Map 的输出更紧凑，更少的数据会被写入磁盘和传送到Reducer。
spill 文件保存在由mapred.local.dir指定的目录中，Map 任务结束后删除。
每当内存中的数据达到spill 阀值的时候，都会产生一个新的spill 文件，所以在Map任务写完它的最后一个输出记录时，可能会有多个spill 文件。在Map 任务完成前，所有的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，最大归并路数由io.sort.factor控制(默认是10)。如果设定了Combiner，并且spill文件的数量至少是3（由min.num.spills.for.combine 属性控制），那么Combiner 将在输出文件被写入磁盘前运行以压缩数据。
对写入到磁盘的数据进行压缩，通常是一个很好的方法，因为这样做使得数据写入磁盘的速度更快，节省磁盘空间，并减少需要传送到Reducer 的数据量。默认输出是不被压缩的， 但可以很简单的设置mapred.compress.map.output为true 启用该功能。压缩所使用的库由mapred.map.output.compression.codec来设定。
当spill 文件归并完毕后，Map 将删除所有的临时spill 文件，并告知TaskTracker 任务已完成。Reducers 通过HTTP 来获取对应的数据。用来传输partitions 数据的工作线程数由tasktracker.http.threads控制，这个设定是针对每一个TaskTracker 的，并不是单个Map，默认值为40，在运行大作业的大集群上可以增大以提升数据传输速率。
2. Reduce端
2.1 copy阶段
Map 的输出文件放置在运行Map 任务的TaskTracker 的本地磁盘上（注意：Map 输出总是写到本地磁盘，但Reduce 输出不是，一般是写到HDFS），它是运行Reduce 任务的TaskTracker 所需要的输入数据。Reduce 任务的输入数据分布在集群内的多个Map 任务的输出中，Map 任务可能会在不同的时间内完成，只要完成的Map 任务数达到占总Map任务数一定比例（mapred.reduce.slowstart.completed.maps默认0.05），Reduce 任务就开始拷贝它的输出。
Reduce 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。
2.2 sort阶段
当所有的Map 输出都被拷贝后，Reduce 任务进入排序阶段（更恰当的说应该是归并阶段，因为排序在Map 端就已经完成），这个阶段会对所有的Map 输出进行归并排序，这个工作会重复多次才能完成。
假设这里有50 个Map 输出（可能有保存在内存中的），并且归并因子是10（由io.sort.factor控制，就像Map 端的merge 一样），那最终需要5 次归并。每次归并会把10个文件归并为一个，最终生成5 个中间文件。
注：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。
2.3 reduce阶段
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。
3. 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。
2. 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。
问题一：大批量的小文件处理（如果可能，应该尽量避免该情况）
解决方案：用CombineFileInputFormat输入文件，它能把多个文件打包到一个分片中以便每个mapper可以处理更多的数据。关键是，决定哪些块放入同一个分片时，CombineFileInputFormat会考虑到节点和机架的因素，所以在典型MapReduce作业中处理输入的速度并不会下降。
问题二：如何控制map数量以及设置合适的reduce数量
参考：
http://chenwq.iteye.com/blog/1535809
http://blog.csdn.net/strongerbit/article/details/7440111
http://blog.csdn.net/wf1982/article/details/6672607
文中图片详见附件
若有说的不恰当的地方欢迎指教。。。