Spark中的shuffle过程与Mapreduce的Shuffle过程很多概念都很类似。在spakr中，如果发生了宽依赖，前一个stage 的 ShuffleMapTask 进行 shuffle write， 把数据存储在 blockManager 上面， 并且把数据位置元信息上报到 driver 的 mapOutTrack 组件中， 下一个 stage 根据数据位置元信息， 进行 shuffle read， 拉取上个stage 的输出数据。
在spark目前的版本中，主要有两种shuffle：
- Hash Based Shuffle
- Sort Based Shuffle
Hash Based Shuffle
这中shuffle模式下，每个MapTask会为下游的每个reduceTask都创建一个文件，如果下游有R 个reduce任务，每个MapTask会创建R个文件，如果一共有M个MapTask，则一共会创建 M * R个文件
MapTask的ShuffleWrite会根据下游的reduceTask和分区将数据写入对应的文件中，
下游reduceTask的ShuffleRead根据自身对应的分区去上游各个MapTask拉取到对应的分区的文件的数据，然后根据各种不同算子进行相应的聚合等操作，ShuffleRead是一边拉取，一边进行聚合的，每个ShuffleReadTask都会有一个buffler缓冲区，每次只能拉取与buffer缓冲区大小相同的数据，然后通过内存中的一个Map进行聚合等操作，聚合完一批数据在拉取下一批数据，并放到缓冲中进行聚合操作，一次类推，直到最后将所有的数据都拉取完，并得到最终的结果。
Hash Based Shuffle时，并不会像Mapreduce那样进行排序，reduce端去各个map里面fetch数据的时候，将fetch回来的数据先放在内存RDD中，然后在写入到磁盘文件
- 容易导致OOM，reduce端fetch数据先都存放在了内存中
- Map端过多的小文件，会导致大量IO以及GC
Hash Based Shuffle优化 consolidateFiles
为了解决上面的这个问题，spark引入了consolidateFiles机制，实现如下：
map端的shufflewrite不在和之前一样每个reduceTask一个文件，而是对应到一个executor-core一个文件，每个executor-core在执行第一个MapTask的时候根据ReduceTask（数量为R ），生成R个任务，后续再该节点上执行的MapTask不在生成新的文件，而是在之前对应的分区文件上追加内容，这样一来，生成的文件的总数量为： C * R （其中C为executor-core的个数，R 为reduceTask的数量）
但是上面这种机制在reduceTask任务很大的时候还是无法避免和众多的小文件
开启该优化指定参数spark.shuffle.consolidateFiles=true
Sort Based Shuffle
Sort Shuffle有两种模式，普通模式和byPass模式，我们先说普通模式。
- 普通模式下，数据会首先写入内存缓冲中，一边聚合一边写入缓冲区中，如果到达了一个阈值，则会写文件，写入文件前先会对内存中的数据根据key进行排序，然后分批写入磁盘，默认是10000条，
每次溢写磁盘都会生成一个磁盘文件，最后会将这些磁盘文件进行合并，生成一个文件，同时会生成一个索引文件，记录各个不同的partition分区对应的数据在文件的哪个位置，最终会生成2 * M个文件，M为map任务数量 - byPass模式，触发的条件是map的数量小于
spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold(默认是200)。该机制下，每个MapTask会为下游每个ReduceTask生成一个文件，只不过在最后会合并成一个文件并创建一个对应的索引文件。该机制与hash based shuffle基本一致，只是在最后阶段合并成了个文件。而与普通机制不同在于：1. 磁盘写机制不同（一个不区分reduce，只是在缓冲区满了写），2. 不会进行排序
Shuffle阶段需要将数据写入磁盘，这其中涉及大量的读写文件操作和文件传输操作，因此对节点的系统IO有比较大的影响，因此可通过调整参数，减少shuffle阶段的文件数和IO读写次数来提高性能，具体参数主要有以下几个：
1）spark.shuffle.manager
设置Spark任务的shuffleManage模式，1.2以上版本的默认方式是sort,即shuffle write阶段会进行排序，每个executor上生成的文件会合并成两个文件（包含一个索引文件）。
2）spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold
设置启用bypass机制的阈值（默认为200），若Shuffle Read阶段的task数小于等于该值，则Shuffle Write阶段启用bypass机制。如果的确不需要排序操作，那么建议将这个参数调大一些，大于shuffle read task的数量。那么此时就会自动启用bypass机制，map-side就不会进行排序了，减少了排序的性能开销。但是这种方式下，依然会产生大量的磁盘文件，因此shuffle write性能有待提高。
3）spark.shuffle.file.buffer （默认32K）
该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小。将数据写到磁盘文件之前，会先写入buffer缓冲中，待缓冲写满之后，才会溢写到磁盘。
4）spark.shuffle.io.maxRetries （默认3次）
设置Shuffle Read阶段fetches数据时的重试次数，若shuffle阶段的数据量很大，可以适当调大一些。
5）spark.reducer.maxSizeInFlight（默认48m)
该参数用于设置shuffle read task的buffer缓冲大小，而这个buffer缓冲决定了每次能够拉取多少数据。可以适当调大，如96m
6）spark.shuffle.memoryFraction（默认0.2）
该参数代表了Executor内存中，分配给shuffle read task进行聚合操作的内存比例，默认0.2。当MapTask结束后，reduceTask会拉取各个MapTask中对应的数据并进行聚合操作，拉取数据首先是放在内存中进行相关
7）spark.shuffle.consolidateFiles（默认值false）
如果使用HashShuffleManager，该参数有效。如果设置为true，那么就会开启consolidate机制，会大幅度合并shuffle write的输出文件，对于shuffle read task数量特别多的情况下，这种方法可以极大地减少磁盘IO开销，提升性能。如果的确不需要SortShuffleManager的排序机制，那么除了使用bypass机制，还可以尝试将spark.shffle.manager参数手动指定为hash，使用HashShuffleManager，同时开启consolidate机制。在实践中尝试过，发现其性能比开启了bypass机制的SortShuffleManager要高出10%~30%。
8）spark.storage.memoryFraction（默认0.6）
该参数用于设置RDD持久化数据在Executor内存中能占的比例，默认是0.6。也就是说，默认Executor 60%的内存，可以用来保存持久化的RDD数据。根据你选择的不同的持久化策略，如果内存不够时，可能数据就不会持久化，或者数据会写入磁盘。
9）spark.shuffle.spill.batchSize（默认10000）
每次map端缓存达到多少数据量溢写磁盘