一、到底什么是Shuffle？

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     Shuffle中文翻譯為“洗牌”，需要Shuffle的關(guān)鍵性原因是某種具有共同特征的數(shù)據(jù)需要最終匯聚到一個(gè)     計(jì)算節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行計(jì)算。

   二、Shuffle可能面臨的問(wèn)題？

1， 數(shù)據(jù)量非常大；

2， 數(shù)據(jù)如何分類，即如何Partition，Hash、Sort、鎢絲計(jì)算；

3， 負(fù)載均衡（數(shù)據(jù)傾斜）；

4， 網(wǎng)絡(luò)傳輸效率，需要在壓縮和解壓縮之間做出權(quán)衡，序列化和反序列也是要考慮的問(wèn)題；

說(shuō)明：具體的Task進(jìn)行計(jì)算的時(shí)候盡一切最大可能使得數(shù)據(jù)具備Process Locality的特性；退而求次是增加數(shù)據(jù)分片，減少每個(gè)Task處理的數(shù)據(jù)量。

三、Hash Shuffle

1， key不能是Array；

2， Hash Shuffle不需要排序，此時(shí)從理論上講就節(jié)省了Hadoop MapReduce中進(jìn)行Shuffle需要排序時(shí)候的時(shí)間浪費(fèi)，因?yàn)閷?shí)際生產(chǎn)環(huán)境有大量的不需要排序的Shuffle類型；

思考：不需要排序的Hash Shuffle是否一定比需要排序的Sorted Shuffle速度更快？不一定！如果數(shù)據(jù)規(guī)模比的情形下，Hash Shuffle會(huì)比Sorted Shuffle速度快（很多）！但是如果數(shù)據(jù)量大，此時(shí)Sorted Shuffle一般都會(huì)比Hash Shuffle快（很多）

    3，每個(gè)ShuffleMapTask會(huì)根據(jù)key的哈希值計(jì)算出當(dāng)前的key需要寫入的Partition，然后把決定后的結(jié)果寫入單 獨(dú)的文件，此時(shí)會(huì)導(dǎo)致每個(gè)Task產(chǎn)生R（指下一個(gè)Stage的并行度）個(gè)文件，如果當(dāng)前的Stage中有M個(gè)ShuffleMapTask，則會(huì)M*R個(gè)文件?。?！

     注意：Shuffle操作絕大多數(shù)情況下都要通過(guò)網(wǎng)絡(luò)，如果Mapper和Reducer在同一臺(tái)機(jī)器上，此時(shí)只需要讀取本地 磁盤即可。

     Hash Shuffle的兩大死穴：第一：Shuffle前會(huì)產(chǎn)生海量的小文件于磁盤之上，此時(shí)會(huì)產(chǎn)生大量耗時(shí)低效的IO操 作；第二：內(nèi)存不共用?。?！由于內(nèi)存中需要保存海量的文件操作句柄和臨時(shí)緩存信息，如果數(shù)據(jù)處理規(guī)模比較龐大的話，內(nèi)存不可承受，出現(xiàn)OOM等問(wèn)題！

   四、Sorted Shuffle:

 為了改善上述的問(wèn)題（同時(shí)打開(kāi)過(guò)多文件導(dǎo)致Writer Handler內(nèi)存使用過(guò)大以及產(chǎn)生過(guò)度文件導(dǎo)致大量的隨機(jī)讀寫 帶來(lái)的效率極為低下的磁盤IO操作），Spark后來(lái)推出了Consalidate機(jī)制，來(lái)把小文件合并，此時(shí)Shuffle時(shí)文件產(chǎn)生的數(shù)量為cores*R，對(duì)于ShuffleMapTask的數(shù)量明顯多于同時(shí)可用的并行Cores的數(shù)量的情況下，Shuffle產(chǎn)生的文件會(huì)大幅度減少，會(huì)極大降低OOM的可能；

   為此Spark推出了Shuffle Pluggable開(kāi)放框架，方便系統(tǒng)升級(jí)的時(shí)候定制Shuffle功能模塊，也方便第三方系統(tǒng)改造人 員根據(jù)實(shí)際的業(yè)務(wù)場(chǎng)景來(lái)開(kāi)放具體最佳的Shuffle模塊；核心接口ShuffleManager，具體默認(rèn)實(shí)現(xiàn)               有HashShuffleManager、SortShuffleManager等，Spark 1.6.1中具體的配置如下：