Spark Shuffle详解
概述
Shuffle，翻译成中文就是洗牌。之所以需要Shuffle，还是因为具有某种共同特征的一类数据需要最终汇聚（aggregate）到一个计算节点上进行计算。这些数据分布在各个存储节点上并且由不同节点的计算单元处理。以最简单的Word Count为例，其中数据保存在Node1、Node2和Node3；
经过处理后，这些数据最终会汇聚到Nodea、Nodeb处理，如下图所示。
这个数据重新打乱然后汇聚到不同节点的过程就是Shuffle。但是实际上，Shuffle过程可能会非常复杂：
1）数据量会很大，比如单位为TB或PB的数据分散到几百甚至数千、数万台机器上。
2）为了将这个数据汇聚到正确的节点，需要将这些数据放入正确的Partition，因为数据大小已经大于节点的内存，因此这个过程中可能会发生多次硬盘续写。
3）为了节省带宽，这个数据可能需要压缩，如何在压缩率和压缩解压时间中间
做一个比较好的选择？
4）数据需要通过网络传输，因此数据的序列化和反序列化也变得相对复杂。
一般来说，每个Task处理的数据可以完全载入内存（如果不能，可以减小每个Partition的大小），因此Task可以做到在内存中计算。但是对于Shuffle来说，如果不持久化这个中间结果，一旦数据丢失，就需要重新计算依赖的全部RDD，因此有必要持久化这个中间结果。所以这就是为什么Shuffle过程会产生文件的原因。
如果Shuffle过程不落地，①可能会造成内存溢出 ②当某分区丢失时，会重新计算所有父分区数据
Shuffle Write
Shuffle Write，即数据是如何持久化到文件中，以使得下游的Task可以获取到其需要处理的数据的（即Shuffle Read）。在Spark 0.8之前，Shuffle Write是持久化到缓存的，但后来发现实际应用中，shuffle过程带来的数据通常是巨量的，所以经常会发生内存溢出的情况，所以在Spark 0.8以后，Shuffle Write会将数据持久化到硬盘，再之后Shuffle Write不断进行演进优化，但是数据落地到本地文件系统的实现并没有改变。
1）Hash Based Shuffle Write
在Spark 1.0以前，Spark只支持Hash Based Shuffle。因为在很多运算场景中并不需要排序，因此多余的排序只能使性能变差，比如Hadoop的Map Reduce就是这么实现的，也就是Reducer拿到的数据都是已经排好序的。实际上Spark的实现很简单：每个Shuffle Map Task根据key的哈希值，计算出每个key需要写入的Partition然后将数据单独写入一个文件，这个Partition实际上就对应了下游的一个Shuffle Map Task或者Result Task。因此下游的Task在计算时会通过网络（如果该Task与上游的Shuffle Map Task运行在同一个节点上，那么此时就是一个本地的硬盘读写）读取这个文件并进行计算。
Hash Based Shuffle Write存在的问题
由于每个Shuffle Map Task需要为每个下游的Task创建一个单独的文件，因此文件的数量就是：
number（shuffle_map_task）*number（result_task）。
如果Shuffle Map Task是1000，下游的Task是500，那么理论上会产生500000个文件（对于size为0的文件Spark有特殊的处理）。生产环境中Task的数量实际上会更多，因此这个简单的实现会带来以下问题：
1）每个节点可能会同时打开多个文件，每次打开文件都会占用一定内存。假设每个Write Handler的默认需要100KB的内存，那么同时打开这些文件需要50GB的内存，对于一个集群来说，还是有一定的压力的。尤其是如果Shuffle Map Task和下游的Task同时增大10倍，那么整体的内存就增长到5TB。
2）从整体的角度来看，打开多个文件对于系统来说意味着随机读，尤其是每个文件比较小但是数量非常多的情况。而现在机械硬盘在随机读方面的性能特别差，非常容易成为性能的瓶颈。如果集群依赖的是固态硬盘，也许情况会改善很多，但是随机写的性能肯定不如顺序写的。
2）Sort Based Shuffle Write
在Spark 1.2.0中，Spark Core的一个重要的升级就是将默认的Hash Based Shuffle换成了Sort Based Shuffle，即spark.shuffle.manager从Hash换成了Sort，对应的实现类分别是org.apache.spark.shuffle.hash.HashShuffleManager和org.apache.spark.shuffle.sort.SortShuffleManager。
那么Sort Based Shuffle"取代"Hash Based Shuffle作为默认选项的原因是什么？
正如前面提到的，Hash Based Shuffle的每个Mapper都需要为每个Reducer写一个文件，供Reducer读取，即需要产生M*R个数量的文件，如果Mapper和Reducer的数量比较大，产生的文件数会非常多。
而Sort Based Shuffle的模式是：每个Shuffle Map Task不会为每个Reducer生成一个单独的文件；相反，它会将所有的结果写到一个文件里，同时会生成一个Index文件，
Reducer可以通过这个Index文件取得它需要处理的数据。避免产生大量文件的直接收益就是节省了内存的使用和顺序Disk IO带来的低延时。节省内存的使用可以减少GC的风险和频率。而减少文件的数量可以避免同时写多个文件给系统带来的压力。
Sort Based Write实现详解
Shuffle Map Task会按照key相对应的Partition ID进行Sort，其中属于同一个Partition的key不会Sort。因为对于不需要Sort的操作来说，这个Sort是负收益的；要知道之前Spark刚开始使用Hash Based的Shuffle而不是Sort Based就是为了避免Hadoop Map Reduce对于所有计算都会Sort的性能损耗。对于那些需要Sort的运算，比如sortByKey，这个Sort在Spark 1.2.0里还是由Reducer完成的。
①答出shuffle的定义
②spark shuffle的特点
③spark shuffle的目的
④spark shuffel的实现类，即对应优缺点
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