spark shuffle
我们在前面的文章说过，所谓shuffle，就是spark RDD的一种宽依赖关系，父RDD的数据会发送给多个子RDD
spark中Map和Reduce概念
在Shuffle过程中.提供数据的称之为Map端(Shuffle Write)接收数据的称之为Reduce端(Shuffle Read)，在Spark的两个阶段中，总是前一个阶段产生一批Map提供数据，下一阶段产生一批Reduce接收数据
spark中提供了两类shufflemanager，分别是hashshufflemanager和sortshufflemanager
HashShuffleManager
数据按hash进行分组，下图中相同分组的数据颜色一致，相同分组的数据在reduce时通过网络发送到同一个地方
对同一个executor中的同一个分组但不同task产生的数据，task共享buffer缓冲区能减少网络io和写磁盘次数，提升性能
SortShuffleManager
SortShuffleManager的运行机制主要分为两种，一种普通运行机制，一种bypass运行机制
普通运行机制
内存数据写入磁盘后会汇聚到同一个文件中再发送给reduce节点，同时reduce节点任务通过索引文件确认该从整个文件中什么位置读取
bypass运行机制
bypassi运行机制的触发条件如下：
1)shuffle map task数量小于
spark.shuffle.sort.bypassMergeThres
hold=200参数的值。
2)不是聚合类的shuffle算子（比如
reduceByKey).
同普通机制基本类同，区别在于，写入磁盘临时文件的时候不会在内存中进行排序而是直接写，最终合并为一个task一个最终文件，所以和普通模式IDE区别在于：
第一，磁盘写机制不同；
第二，不会进行排序。
也就是说，启用该机制的最大好处在于shuffle write过程中，不需要进行数据的排序操作，也就节省掉了这部分的性能开销
SortShuffle与hashShuffle对比
1.SortShuffle对比HashShuffle可以减少很多的磁盘文件以节省网络IO的开销
2.SortShuffle主要是对磁盘文件进行合并来进行文件数量的减少，同时两类Shuffle都需要经过内存缓冲区溢写磁盘的场景.所以可以得知，尽管Spark是内存迭代计算框架，但是内存迭代主要在窄依赖中.在宽依赖(Shuffle)中磁盘交互还是一个无可避免的情况.
所以，我们要尽量减少Shuffle的出现，不要进行无意义的Shuffle计算.
