Spark Shuffle简介
Shuffle就是对数据进行重组，由于分布式计算的特性和要求，在实现细节上更加繁琐和复杂
在MapReduce框架，Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map阶段通过shuffle读取数据并输出到对应的Reduce；而Reduce阶段负责从Map端拉取数据并进行计算。在整个shuffle过程中，往往伴随着大量的磁盘和网络I/O。所以shuffle性能的高低也直接决定了整个程序的性能高低。Spark也会有自己的shuffle实现过程
HashShuffle
什么是HashShuffle？
每一个task的计算结果根据key的hashcode与reduce task的个数取模决定写入到哪一个分区文件，这样就能保证相同的数据一定是落入到某一个分区文件中。
shuffle可能面临的问题？
- 小文件过多，耗时低效的IO操作
- 内存溢出，读写文件以及缓存过多
磁盘小文件的个数 = map task num × reduce task num
磁盘小文件过多带来什么问题？
- write阶段创建大量的写文件的对象
- read阶段就要进行多次网络通信
- read阶段创建大量的读文件的对象
优化后的HashShuffleManager
使用HashShuffle并且开启合并机制，shuffle过程中磁盘小文件个数为 cores × reduce task num
SortShuffle
该机制每一个MapTask不会为后续的任务创建单独的文件，而是会将所有的Task结果写入同一个文件，并且对应生成一个索引文件。以前的数据是放在内存缓存中，等到数据完了再刷到磁盘，现在为了减少内存的使用，在内存不够用的时候，可以将输出溢写到磁盘，结束的时候，再将这些不同的文件联合内存的数据一起进行归并，从而减少内存的使用量。
SortShuffle的运行机制主要分成两种：
- 普通运行机制
- bypass运行机制
SortShuffleManager普通运行机制
比较适合数据量很大的场景或者集群规模很大
SortShuffleManager bypass运行机制
主要用于处理Reducer任务数量比较少或不需要排序和聚合的Shuffle操作，数据是直接写入文件，数据量较大的时候，网络I/O和内存负担较重。
bypass运行机制的触发条件如下：
shuffle reduce task数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数的值。
