在 MapReduce 框架中， Shuffle 阶段是连接 Map 与 Reduce 之间的桥梁， Map 阶段通过 Shuffle 过程将数据输出到 Reduce 阶段中。由于 Shuffle 涉及磁盘的读写和网络 I/O，因此 Shuffle 性能的高低直接影响整个程序的性能。 Spark 也有 Map 阶段和 Reduce 阶段，因此也会出现 Shuffle 。
Spark Shuffle
Spark Shuffle 分为两种：一种是基于 Hash 的 Shuffle；另一种是基于 Sort 的 Shuffle。先介绍下它们的发展历程，有助于我们更好的理解 Shuffle：
在 Spark 1.1 之前， Spark 中只实现了一种 Shuffle 方式，即基于 Hash 的 Shuffle 。在 Spark 1.1 版本中引入了基于 Sort 的 Shuffle 实现方式，并且 Spark 1.2 版本之后，默认的实现方式从基于 Hash 的 Shuffle 修改为基于 Sort 的 Shuffle 实现方式，即使用的 ShuffleManager 从默认的 hash 修改为 sort。在 Spark 2.0 版本中， Hash Shuffle 方式己经不再使用。
Spark 之所以一开始就提供基于 Hash 的 Shuffle 实现机制，其主要目的之一就是为了避免不需要的排序，大家想下 Hadoop 中的 MapReduce，是将 sort 作为固定步骤，有许多并不需要排序的任务，MapReduce 也会对其进行排序，造成了许多不必要的开销。
在基于 Hash 的 Shuffle 实现方式中，每个 Mapper 阶段的 Task 会为每个 Reduce 阶段的 Task 生成一个文件，通常会产生大量的文件（即对应为 M*R 个中间文件，其中， M 表示 Mapper 阶段的 Task 个数， R 表示 Reduce 阶段的 Task 个数） 伴随大量的随机磁盘 I/O 操作与大量的内存开销。
为了缓解上述问题，在 Spark 0.8.1 版本中为基于 Hash 的 Shuffle 实现引入了 Shuffle Consolidate 机制（即文件合并机制），将 Mapper 端生成的中间文件进行合并的处理机制。通过配置属性 spark.shuffie.consolidateFiles=true，减少中间生成的文件数量。通过文件合并，可以将中间文件的生成方式修改为每个执行单位为每个 Reduce 阶段的 Task 生成一个文件。
执行单位对应为：每个 Mapper 端的 Cores 数／每个 Task 分配的 Cores 数（默认为 1) 。最终可以将文件个数从 M*R 修改为 E*C/T*R，其中， E 表示 Executors 个数， C 表示可用 Cores 个数， T 表示 Task 分配的 Cores 数。
Spark1.1 版本引入了 Sort Shuffle：
基于 Hash 的 Shuffle 的实现方式中，生成的中间结果文件的个数都会依赖于 Reduce 阶段的 Task 个数，即 Reduce 端的并行度，因此文件数仍然不可控，无法真正解决问题。
为了更好地解决问题，在 Spark1.1 版本引入了基于 Sort 的 Shuffle 实现方式，并且在 Spark 1.2 版本之后，默认的实现方式也从基于 Hash 的 Shuffle，修改为基于 Sort 的 Shuffle 实现方式，即使用的 ShuffleManager 从默认的 hash 修改为 sort。
在基于 Sort 的 Shuffle 中，每个 Mapper 阶段的 Task 不会为每 Reduce 阶段的 Task 生成一个单独的文件，而是全部写到一个数据（Data）文件中，同时生成一个索引（Index）文件， Reduce 阶段的各个 Task 可以通过该索引文件获取相关的数据。避免产生大量文件的直接收益就是降低随机磁盘 I/0 与内存的开销。最终生成的文件个数减少到 2*M ，其中 M 表示 Mapper 阶段的 Task 个数，每个 Mapper 阶段的 Task 分别生成两个文件（1 个数据文件、 1 个索引文件），最终的文件个数为 M 个数据文件与 M 个索引文件。因此，最终文件个数是 2*M 个。
从 Spark 1.4 版本开始，在 Shuffle 过程中也引入了基于 Tungsten-Sort 的 Shuffie 实现方式，通 Tungsten 项目所做的优化，可以极大提高 Spark 在数据处理上的性能。
(Tungsten 翻译为中文是钨丝)
注：在一些特定的应用场景下，采用基于 Hash 实现 Shuffle 机制的性能会超过基于 Sort 的 Shuffle 实现机制。
一张图了解下 Spark Shuffle 的迭代历史：
Spark Shuffle 迭代历史
为什么 Spark 最终还是放弃了 HashShuffle ，使用了 Sorted-Based Shuffle？
我们可以从 Spark 最根本要优化和迫切要解决的问题中找到答案，使用 HashShuffle 的 Spark 在 Shuffle 时产生大量的文件。当数据量越来越多时，产生的文件量是不可控的，这严重制约了 Spark 的性能及扩展能力，所以 Spark 必须要解决这个问题，减少 Mapper 端 ShuffleWriter 产生的文件数量，这样便可以让 Spark 从几百台集群的规模瞬间变成可以支持几千台，甚至几万台集群的规模。
但使用 Sorted-Based Shuffle 就完美了吗，答案是否定的，Sorted-Based Shuffle 也有缺点，其缺点反而是它排序的特性，它强制要求数据在 Mapper 端必须先进行排序，所以导致它排序的速度有点慢。好在出现了 Tungsten-Sort Shuffle ，它对排序算法进行了改进，优化了排序的速度。Tungsten-Sort Shuffle 已经并入了 Sorted-Based Shuffle，Spark 的引擎会自动识别程序需要的是 Sorted-Based Shuffle，还是 Tungsten-Sort Shuffle。
下面详细剖析每个 Shuffle 的底层执行原理：
一、Hash Shuffle 解析
以下的讨论都假设每个 Executor 有 1 个 cpu core。
1. HashShuffleManager
shuffle write 阶段，主要就是在一个 stage 结束计算之后，为了下一个 stage 可以执行 shuffle 类的算子（比如 reduceByKey），而将每个 task 处理的数据按 key 进行“划分”。所谓“划分”，就是对相同的 key 执行 hash 算法，从而将相同 key 都写入同一个磁盘文件中，而每一个磁盘文件都只属于下游 stage 的一个 task。在将数据写入磁盘之前，会先将数据写入内存缓冲中，当内存缓冲填满之后，才会溢写到磁盘文件中去。
下一个 stage 的 task 有多少个，当前 stage 的每个 task 就要创建多少份磁盘文件。比如下一个 stage 总共有 100 个 task，那么当前 stage 的每个 task 都要创建 100 份磁盘文件。如果当前 stage 有 50 个 task，总共有 10 个 Executor，每个 Executor 执行 5 个 task，那么每个 Executor 上总共就要创建 500 个磁盘文件，所有 Executor 上会创建 5000 个磁盘文件。由此可见，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。
shuffle read 阶段，通常就是一个 stage 刚开始时要做的事情。此时该 stage 的每一个 task 就需要将上一个 stage 的计算结果中的所有相同 key，从各个节点上通过网络都拉取到自己所在的节点上，然后进行 key 的聚合或连接等操作。由于 shuffle write 的过程中，map task 给下游 stage 的每个 reduce task 都创建了一个磁盘文件，因此 shuffle read 的过程中，每个 reduce task 只要从上游 stage 的所有 map task 所在节点上，拉取属于自己的那一个磁盘文件即可。
shuffle read 的拉取过程是一边拉取一边进行聚合的。每个 shuffle read task 都会有一个自己的 buffer 缓冲，每次都只能拉取与 buffer 缓冲相同大小的数据，然后通过内存中的一个 Map 进行聚合等操作。聚合完一批数据后，再拉取下一批数据，并放到 buffer 缓冲中进行聚合操作。以此类推，直到最后将所有数据到拉取完，并得到最终的结果。
HashShuffleManager 工作原理如下图所示：
未优化的HashShuffleManager工作原理
2. 优化的 HashShuffleManager
为了优化 HashShuffleManager 我们可以设置一个参数：
spark.shuffle.consolidateFiles，该参数默认值为 false，将其设置为 true 即可开启优化机制，通常来说，如果我们使用 HashShuffleManager，那么都建议开启这个选项。
开启 consolidate 机制之后，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，磁盘文件的数量与下游 stage 的 task 数量是相同的。一个 Executor 上有多少个 cpu core，就可以并行执行多少个 task。而第一批并行执行的每个 task 都会创建一个 shuffleFileGroup，并将数据写入对应的磁盘文件内。
当 Executor 的 cpu core 执行完一批 task，接着执行下一批 task 时，下一批 task 就会复用之前已有的 shuffleFileGroup，包括其中的磁盘文件，也就是说，此时 task 会将数据写入已有的磁盘文件中，而不会写入新的磁盘文件中。因此，consolidate 机制允许不同的 task 复用同一批磁盘文件，这样就可以有效将多个 task 的磁盘文件进行一定程度上的合并，从而大幅度减少磁盘文件的数量，进而提升 shuffle write 的性能。
假设第二个 stage 有 100 个 task，第一个 stage 有 50 个 task，总共还是有 10 个 Executor（Executor CPU 个数为 1），每个 Executor 执行 5 个 task。那么原本使用未经优化的 HashShuffleManager 时，每个 Executor 会产生 500 个磁盘文件，所有 Executor 会产生 5000 个磁盘文件的。但是此时经过优化之后，每个 Executor 创建的磁盘文件的数量的计算公式为：cpu core的数量 * 下一个stage的task数量，也就是说，每个 Executor 此时只会创建 100 个磁盘文件，所有 Executor 只会创建 1000 个磁盘文件。
这个功能优点明显，但为什么 Spark 一直没有在基于 Hash Shuffle 的实现中将功能设置为默认选项呢，官方给出的说法是这个功能还欠稳定。
优化后的 HashShuffleManager 工作原理如下图所示
优化后的HashShuffleManager工作原理
