Spark在DAG调度阶段会将一个Job划分为多个Stage，上游Stage做map工作，下游Stage做reduce工作，其本质上还是MapReduce计算框架。Shuffle是连接map和reduce之间的桥梁，它将map的输出对应到reduce输入中，涉及到序列化反序列化、跨节点网络IO以及磁盘读写IO等
Spark的Shuffle分为Write和Read两个阶段，分属于两个不同的Stage，前者是Parent Stage的最后一步，后者是Child Stage的第一步
shuffle的执行
执行Shuffle的主体是Stage中的并发任务，这些任务分ShuffleMapTask和ResultTask两种，ShuffleMapTask要进行Shuffle，ResultTask负责返回计算结果，一个Job中只有最后的Stage采用ResultTask，其他的均为ShuffleMapTask
ShuffleManager
ShuffleManager是负责shuffle过程的执行、计算和处理的组件，也叫shuffle管理器；有HashShuffleManager和SortShuffleManager两种实现方式；相应地也有Hash Shuffle和Sort Shuffle两种Shuffle方式
两种manager地对比：
在Spark 1.2以前，默认的shuffle计算引擎是HashShuffleManager。而HashShuffleManager有着一个非常严重的弊端，就是会产生大量的中间磁盘文件，进而由大量的磁盘IO操作影响了性能
在Spark 1.2以后的版本中，默认的ShuffleManager改成了SortShuffleManager；SortShuffleManager虽然也会产生较多的临时磁盘文件，但是最后会将所有的临时文件合并(merge)成一个磁盘文件，因此每个Task就只有一个磁盘文件。在下一个stage的shuffle read task拉取自己的数据时，只要根据索引读取每个磁盘文件中的部分数据即可
Hash Shuffle
阶段划分：
- shuffle write：mapper阶段，上一个stage得到最后的结果写出
- shuffle read ：reduce阶段，下一个stage拉取上一个stage进行合并
未经优化的hashShuffleManager
根据task的计算结果的key值的hashcode%ReduceTask来决定放入哪一个区分分区，这样保证相同的数据一定放入一个分区
根据下游的task决定生成几个文件，先生成缓冲区文件在写入磁盘文件，再将block文件进行合并
经过优化的hashShuffleManager
使用shuffleFileGroup：不在根据下游task的数量决定生成文件的数量；每个shuffleFileGroup会对应一批磁盘文件，每一个Group磁盘文件的数量与下游stage的task数量是相同的； 而一个executor对应一个shuffleFileGroup
这样可以减少shuffle write阶段产生的磁盘文件的数量
比较两种方式
未经优化：
上游的task数量：m
下游的task数量：n
上游的executor数量：k (m>=k)
总共的磁盘文件：m*n
优化之后的：
上游的task数量：m
下游的task数量：n
上游的executor数量：k (m>=k)
总共的磁盘文件：k*n
Sort Shuffle Manager
SortShuffleManager的运行机制主要分成两种，一种是普通运行机制，另一种是bypass运行机制。当shuffle write task的数量小于等于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数的值时(默认为200)，就会启用bypass机制
普通运行机制流程：
（1）写入内存：数据会先写入一个内存数据结构中(默认5M)，此时根据不同的shuffle算子，可能选用不同的数据结构。如果是reduceByKey这种聚合类的shuffle算子，那么会选用Map数据结构，一边通过Map进行聚合，一边写入内存;如果是join这种普通的shuffle算子，那么会选用Array数据结构，直接写入内存。
（2）内存->磁盘：每写一条数据进入内存数据结构之后，就会判断一下，是否达到了某个临界阈值。如果达到临界阈值的话，那么就会尝试将内存数据结构中的数据溢写到磁盘，然后清空内存数据结构。
（3）排序：在溢写到磁盘文件之前，会先根据key对内存数据结构中已有的数据进行排序。
（4）溢写：排序过后，会分批将数据写入磁盘文件。默认的batch数量是10000条，也就是说，排序好的数据，会以每批1万条数据的形式分批写入磁盘文件。
（5）merge：一个task将所有数据写入内存数据结构的过程中，会发生多次磁盘溢写操作，也就会产生多个临时文件。最后会将之前所有的临时磁盘文件都进行合并成1个磁盘文件，这就是merge过程。由于一个task就只对应一个磁盘文件，也就意味着该task为Reduce端的stage的task准备的数据都在这一个文件中，因此还会单独写一份索引文件，其中标识了下游各个task的数据在文件中的start offset与end offset
bypass运行机制的触发条件：
- shuffle map task数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold=200参数的值
- 不是map combine聚合的shuffle算子(比如reduceByKey有map combie）
bypass运行机制流程：
- Spark 首先会对数据进行 Shuffle 操作，将数据按照 key 进行分区，并将每个分区的数据写入多个文件中。这个过程类似于普通的 Sort Shuffle。
- 在写入文件之前，Spark 会检查每个分区中的数据是否已经在同一个文件中。如果是，那么就不需要再进行排序和写入文件的操作了。这个检查的过程可以通过一些统计信息来进行，例如每个分区中数据的分布情况、key 的分布情况等。
- 如果可以确定某些 key 的数据已经在同一个文件中，那么就会使用一个叫做 "bypass" 的技术来避免排序和写入文件的操作。具体来说，Spark 会将这些 key 的数据捆绑在一起，然后直接写入一个单独的文件中。这样可以减少数据的移动和排序次数，提高性能。
- 如果无法确定某些 key 的数据是否已经在同一个文件中，那么就需要进行普通的 Sort Shuffle 操作，将数据按照 key 进行排序，并将排序后的数据写入多个文件中。
