shuffle：
是描述着数据从map端传输到reduce端的过程，而且我们知道的是hadoop的集群环境中，大部分map task和reduce task是在不同的node上执行，主要的开销是网络开销和磁盘IO开销，因此shuffle的主要作用相当于是
1.完整的从map task端传输到reduce task端。
2.跨节点传输数据时，尽可能减少对带宽的消耗.（注意是reduce执行的时候去拉取map端的结果）
3.减少磁盘IO开销对task的影响。
shuffle的详细：http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:MP_qIMfp1N4J:langyu.iteye.com/blog/992916+mapreduce+shuffle+partition%E4%BD%9C%E7%94%A8&cd=1&hl=zh-CN&ct=clnk&gl=cn
Partition：
Partition主要作用就是将map的结果发送到相应的reduce。这就对partition有两个要求：
1）均衡负载，尽量的将工作均匀的分配给不同的reduce。
2）效率，分配速度一定要快。
重定向mapper的输出，根据key来决定mapper应该讲k，v对输出给谁，默认采用的hash key来实现，也可以根据自己的需要来实现。
partition的更多参考：http://blog.oddfoo.net/2011/04/17/mapreduce-partition%E5%88%86%E6%9E%90-2/
combiner：
相当于本地的reduce，在分发mapper的结果之前做一下本地的reduce，比如说wordcount程序，单词“a”出现了500次，存储并洗牌一次（“a”，500）键值对比许多次（“a”，1）要高效。
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