Apache Spark 的 Shuffle 过程与 Apache Hadoop 的 Shuffle 过程有着诸多类似，一些概念可直接套用，例如，Shuffle 过程中，提供数据的一端，被称作 Map 端，Map 端每个生成数据的任务称为 Mapper，对应的，接收数据的一端，被称作 Reduce 端，Reduce 端每个拉取数据的任务称为 Reducer，Shuffle 过程本质上都是将 Map 端获得的数据使用分区器进行划分，并将数据发送给对应的 Reducer 的过程。
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1. 从逻辑角度来讲，Shuffle 过程就是一个 GroupByKey 的过程，两者没有本质区别。只是 MapReduce 为了方便 GroupBy 存在于不同 partition 中的 key/value records，就提前对 key 进行排序。Spark 认为很多应用不需要对 key 排序，就默认没有在 GroupBy 的过程中对 key 排序。
2. 从数据流角度讲，两者有差别。MapReduce 只能从一个 Map Stage shuffle 数据，Spark 可以从多个 Map Stages shuffle 数据（这是 DAG 型数据流的优势，可以表达复杂的数据流操作，参见 CoGroup(), join() 等操作的数据流图 SparkInternals/4-shuffleDetails.md at master · JerryLead/SparkInternals · GitHub）。
3. Shuffle write/read 实现上有一些区别。以前对 shuffle write/read 的分类是 sort-based 和 hash-based。MapReduce 可以说是 sort-based，shuffle write 和 shuffle read 过程都是基于key sorting 的 (buffering records + in-memory sort + on-disk external sorting)。早期的 Spark 是 hash-based，shuffle write 和 shuffle read 都使用 HashMap-like 的数据结构进行 aggregate (without key sorting)。但目前的 Spark 是两者的结合体，shuffle write 可以是 sort-based (only sort partition id, without key sorting)，shuffle read 阶段可以是 hash-based。因此，目前 sort-based 和 hash-based 已经“你中有我，我中有你”，界限已经不那么清晰。
4. 从数据 fetch 与数据计算的重叠粒度来讲，两者有细微区别。MapReduce 是粗粒度，reducer fetch 到的 records 先被放到 shuffle buffer 中休息，当 shuffle buffer 快满时，才对它们进行 combine()。而 Spark 是细粒度，可以即时将 fetch 到的 record 与 HashMap 中相同 key 的 record 进行 aggregate。5. 从性能优化角度来讲，Spark考虑的更全面。MapReduce 的 shuffle 方式单一。Spark 针对不同类型的操作、不同类型的参数，会使用不同的 shuffle write 方式
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主要的区别：
一个落盘，一个不落盘，spark就是为了解决mr落盘导致效率低下的问题而产生的，原理还是mr的原理，只是shuffle放在内存中计算了，所以效率提高很多。
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