Spark Shuffle操作的两个特点
- 第一个特点，
在Spark早期版本中，那个bucket缓存是非常非常重要的，因为需要将一个ShuffleMapTask所有的数据都写入内存缓存之后，才会刷新到磁盘。但是这就有一个问题，如果map side数据过多，那么很容易造成内存溢出。所以spark在新版本中，优化了，默认那个内存缓存是100kb，然后呢，写入一点数据达到了刷新到磁盘的阈值之后，就会将数据一点一点地刷新到磁盘。
这种操作的优点，是不容易发生内存溢出。缺点在于，如果内存缓存过小的话，那么可能发生过多的磁盘写io操作。所以，这里的内存缓存大小，是可以根据实际的业务情况进行优化的。 - 第二个特点，
与MapReduce完全不一样的是，MapReduce它必须将所有的数据都写入本地磁盘文件以后，才能启动reduce操作，来拉取数据。为什么？因为mapreduce要实现默认的根据key的排序！所以要排序，肯定得写完所有数据，才能排序，然后reduce来拉取。
但是Spark不需要，spark默认情况下，是不会对数据进行排序的。因此ShuffleMapTask每写入一点数据，ResultTask就可以拉取一点数据，然后在本地执行我们定义的聚合函数和算子，进行计算。
spark这种机制的好处在于，速度比mapreduce快多了。但是也有一个问题，mapreduce提供的reduce，是可以处理每个key对应的value上的，很方便。但是spark中，由于这种实时拉取的机制，因此提供不了，直接处理key对应的values的算子，只能通过groupByKey，先shuffle，有一个MapPartitionsRDD，然后用map算子，来处理每个key对应的values。就没有mapreduce的计算模型那么方便。
spark中会导致shuffle操作的有以下几种算子、
1、repartition类的操作：比如repartition、repartitionAndSortWithinPartitions、coalesce等
2、byKey类的操作：比如reduceByKey、groupByKey、sortByKey等
3、join类的操作：比如join、cogroup等
- 重分区: 一般会shuffle，因为需要在整个集群中，对之前所有的分区的数据进行随机，均匀的打乱，然后把数据放入下游新的指定数量的分区内
- byKey类的操作：因为你要对一个key，进行聚合操作，那么肯定要保证集群中，所有节点上的，相同的key，一定是到同一个节点上进行处理
- join类的操作：两个rdd进行join，就必须将相同join
key的数据，shuffle到同一个节点上，然后进行相同key的两个rdd数据的笛卡尔乘积