Map 阶段负责数据的过滤分发，将原始数据转化为键值对；Reduce 阶段是对数据进行合并，将具有相同的 key 值的 value 进行处理后再输出新的键值对作为最终结果。为了让 Reduce 可以并行处理 Map 的结果，必须对 Map 的输出进行一定的分区排序，然后再交给对应的 Reduce。
（1）即 Map 方法之后 Reduce 方法之前的这段数据混洗的过程叫做 Shuffle 机制。
（2）Map 方法之后，数据首先进入到分区方法，把数据标记好分区，然后把数据发送到环形缓冲区；环形缓冲区默认大小 100m，环形缓冲区达到 80%时，进行溢写；溢写前对数据进行排序，对 key 的索引按字典顺序进行快速排序；溢写产生大量溢写文件，需要对溢写文件进行归并排序；最后将文件按照分区存储到磁盘，等待 Reduce 端拉取。（对溢写的文件也可以进行 Combiner 操作，前提是汇总操作，求平均值不行。）
（3）每个 Reduce 拉取 Map 端对应分区的数据。拉取数据后先存储到内存中，内存不够了，再存储到磁盘。拉取完所有数据后，采用归并排序将内存和磁盘中的数据都进行排序。 在进入 Reduce 方法前，可以对数据按照相同的 key 进行分组操作。
相关问题：
1. 为什么 shuffle？
Shuffle 是 MR 中非常重要的一个环节，它可以对 map 阶段输出的数据进行预处理，确保 reduce 阶段可以获取到所有相关的数据 。
shuffle 操作的作用主要有以下三点：
- 将 map 阶段输出的数据按照 key 进行分组，确保 reduce 可以获取对应 key 的 value。
- 在 shuffle 过程中对数据进行排序，以便后去 reduce 阶段可以更高效地处理数据。
- 将相同 key 的数据进行合并，降低后续 reduce 处理的数据量，提高程序的执行效率。
2. 为什么使用环形缓冲区？
在 shuffle 过程中，环形缓冲区起到非常重要的作用。首先，MapTask 会将输出结果先写入环形缓冲区中，待环形缓冲区中的数据达到阈值后开始向磁盘中写入，并且继续往环形缓冲区中写入数据，直到 MapTask 的运行结束。此时 ReduceTask 启动，从磁盘中读取 MapTask 所写的数据并放入内存池中，再使用归并排序进行处理。
因此，环形缓冲区的作用如下：
- 缓冲池：扮演着一个缓冲池的角色，有效平衡 Map 和 Reduce 结点之间的速度差异和负载流量。
- 提高数据读写的效率：环形缓冲区不需要频繁的内存分配和释放操作，只需要利用指针来移动读写位置。
- 降低存储空间的使用量：环形缓冲区可以通过循环复用的方式，充分地利用已经写入的空间，避免浪费存储空间。
- 支持并发读写操作：由于环形缓冲区是一个循环结构，读写指针可以同时移动，所以可以支持多个进程或者线程同时对其进行读写操作，提高并发性。
3. 环形缓冲区的读写，内存是否可以复用？
可以复用！环形缓冲区对内存进行了循环复用，它不需要频繁地进行内存分配和释放操作，而是通过读写指针来移动位置，复用已经写入的空间，以此来提高读写效率并降低存储空间的使用量。因此，环形缓冲区的设计可以充分利用内存空间，减少内碎片，实现内存的复用。
4.MapReduce Shuffle 中 Reduce 是怎么获得 Map 输出的分区文件，Map 主动推还是 Reduce 主动拉？
答：Reduce 主动拉取
5.shuffle 中涉及到哪些排序？快排和归并排序时间复杂度是多少？
答：shuffle 中涉及到快速排序和归并排序，快速排序和归并排序的时间复杂度都为 O（nlogn）
