Spark专题的第二篇，本来想写Spark的Shuffle是如何实现的，查了一些资料，还是不太明白的。所以，从定义和缘由开始缕一缕：
- 什么是大数据处理的Shuffle？
- 为什么大数据集群处理需要进行Shuffle？
- Hadoop和Spark的Shuffle分别是如何实现的？
- 相对与Hadoop的Shuffle，Spark的Shuffle有什么优点？
第一个问题，什么是大数据处理的Shuffle？无论是Hadoop还是Spark，都要实现Shuffle。Shuffle描述数据从map tasks的输出到reduce tasks输入的这段过程。
第二个问题，为什么需要进行Shuffle呢？map tasks的output向着reduce tasks的输入input映射的时候，并非节点一一对应的，在节点A上做map任务的输出结果，可能要分散跑到reduce节点A、B、C、D ，就好像shuffle的字面意思“洗牌”一样，这些map的输出数据要打散然后根据新的路由算法（比如对key进行某种hash算法），发送到不同的reduce节点上去。【摘自：Spark性能优化——和shuffle搏斗】
第三个问题，Hadoop是如何实现Shuffle的？主要参考了《hadoop中shuffle过程详解》和《MapReduce之Shuffle过程详述》两篇文章，在map端，一个task经历了：输入(input)过程、切分(partition)过程、溢写spill过程、merge过程；其中spill和merge都要排序，而combiner【备注：combiner相当于map端的reduce】是可选的。在reduce端，当有一个map task完成后，yarn会告知reducer拉取(fetch)任务，在所有的map任务完成之前，reducer都是在重复的拉取(copy)数据、merge这两个步骤。需要注意的是，这两个步骤是来源与不同的map task结果生成的文件，并且，reducer只merge属于自己分区的文件。
那么，Spark是如何实现的Shuffle的呢？看张图【图片来自：https://www.slideshare.net/SparkSummit/accelerating-shuffle-a-tailormade-rdma-solution-for-apache-spark-with-yuval-degani】：
图1
Spark的map阶段完成之后直接输出文件到磁盘，reduce从多个file读取map的结果，然后汇总计算。【参考阅读：Shuffle过程】
第四个问题，关于Spark的Shuffle优点，通过知乎的一张图做个对比：
图2
关于Spark的merge解释，根据图1的上半部分展示，我理解为，每个task map对应一个输出文件file，这些输出文件的内容是经过partition分区的，一个reduce对应一个partition分区，reduce数据来源于所有输出文件具有相同partion的数据。
