hdfs中MapReduce中的shuffle，combine和partitioner（hadoop，Hdfs）

1- MapReduce中shuffle阶段的工作流程以及何如优化该阶段？

分区 ，排序 ，溢写 ，拷贝到对应reduce机器上 ，增加combiner ，压缩溢写的文件
 

2-MapReduce中combine的作用，一般使用情景，那些情况不需要以及和reduce的区别？

1）Combiner的意义就是对每一个maptask的输出进行局部汇总 ，以减小网络传输量。

2）Combiner能够应用的前提是不能影响最终的业务逻辑 ，而且 ，Combiner的输出kv应该跟reducer的输入kv类型 要对应起来。

3）Combiner和reducer的区别在于运行的位置。

- Combiner是在每一个maptask所在的节点运行；

- Reducer是接收全局所有Mapper的输出结果

3-        如果没有定义partitioner，那数据在被送达reduce前是如何被区分的？

如果没有自定义的 partitioning，则默认的 partition 算法，即根据每一条数据的 key的 hashcode 值摸运算（%） reduce 的数量 ，得到的数字就是“分区号”。