Spark Shuffle的Write阶段和Read阶段

Spark在DAG调度阶段会将一个Job划分为多个Stage，上游Stage做map工作，下游Stage做reduce工作，其本质上还是MapReduce计算框架。Shuffle是连接map和reduce之间的桥梁，它将map的输出对应到reduce输入中，涉及到序列化反序列化、跨节点网络IO以及磁盘读写IO等。

Spark的Shuffle分为Write和Read两个阶段，分属于两个不同的Stage，前者是Parent Stage的最后一步，后者是Child Stage的第一步。

Spark在1.1以前的版本一直是采用Hash Shuffle的实现的方式，到1.1版本时参考Hadoop MapReduce的实现开始引入Sort Shuffle，在1.5版本时开始Tungsten钨丝计划，引入UnSafe Shuffle优化内存及CPU的使用，在1.6中将Tungsten统一到Sort Shuffle中，实现自我感知选择最佳Shuffle方式，到的2.0版本，Hash Shuffle已被删除，所有Shuffle方式全部统一到Sort Shuffle一个实现中。

在Spark的中，负责shuffle过程的执行、计算和处理的组件主要就是ShuffleManager，也即shuffle管理器。ShuffleManager随着Spark的发展有两种实现的方式，分别为HashShuffleManager和SortShuffleManager，因此spark的Shuffle有Hash Shuffle和Sort Shuffle两种。

在Spark 1.2以前，默认的shuffle计算引擎是HashShuffleManager。该ShuffleManager而HashShuffleManager有着一个非常严重的弊端，就是会产生大量的中间磁盘文件，进而由大量的磁盘IO操作影响了性能。

因此在Spark 1.2以后的版本中，默认的ShuffleManager改成了SortShuffleManager。SortShuffleManager相较于HashShuffleManager来说，有了一定的改进。主要就在于，每个Task在进行shuffle操作时，虽然也会产生较多的临时磁盘文件，但

是最后会将所有的临时文件合并(merge)成一个磁盘文件，因此每个Task就只有一个磁盘文件。在下一个stage的shuffle read task拉取自己的数据时，只要根据索引读取每个磁盘文件中的部分数据即可。

Shuffle阶段划分：

shuffle write：mapper阶段，上一个stage得到最后的结果写出

shuffle read ：reduce阶段，下一个stage拉取上一个stage进行合并

1)未经优化的hashShuffleManager：

HashShuffle是根据task的计算结果的key值的hashcode%ReduceTask来决定放入哪一个区分，这样保证相同的数据一定放入一个分区，Hash Shuffle过程如下：

根据下游的task决定生成几个文件，先生成缓冲区文件在写入磁盘文件，再将block文件进行合并。

未经优化的shuffle write操作所产生的磁盘文件的数量是极其惊人的。提出如下解决方案

2)经过优化的hashShuffleManager：

在shuffle write过程中，task就不是为下游stage的每个task创建一个磁盘文件了。此时会出现shuffleFileGroup的概念，每个shuffleFileGroup会对应一批磁盘文件，每一个Group磁盘文件的数量与下游stage的task数量是相同的。