不论MapReduce还是RDD，shuffle都是非常重要的一环，也是影响整个程序执行效率的主要环节，但是在这两个编程模型里面shuffle却有很大的异同。

shuffle的目的是对数据进行混洗，将各个节点的同一类数据汇集到某一个节点进行计算，为了就是分布式计算的可扩展性。

可能大家多MR的shuffle比较清楚，相对来说MR的shuffle是比较清晰和粗暴的。shuffle阶段是介于Map和Reduce的一个中间阶段。

具体详情见：

高威：MapReduce编程模型?zhuanlan.zhihu.com

而Spark的shuffle过程时出现在ShuffleMapTask过程中，和MR的map端shuffle以及reduce端shuffle类似，spark由于是一条链路不落盘的RDD开发模式，所以Spark的shuffle分为shuffle的读操作和shuffle的写操作。

区别

MR的shuffle分为：

1. Map端的shuffle，主要是Partition、Collector、Sort、Spill、Merge几个阶段；
2. Reduce端的shuffle，主要是Copy、Merge、Reduce几个阶段。

但是MR的shuffle有一个很重要的特点：全局排序。

MR的shuffle过程中在Map端会进行一个Sort，也会在Reduce端对Map的结果在进行一次排序。这样子最后就变成了有多个溢出文件（单个溢出文件是有序的，但是整体上是无序的），那么最后在merge成一个输出文件时还需再排序一次，同时，reduce在进行merge的时候同样需要再次排序（因为它从多个map处拉数据）

注意：这个有序是指Key值有序，对于value依旧是无序的，如果想对value进行排序，需要借鉴二次排序的算法。
二次排序的理论是利用MR的全局排序的功能，将value和key值合并，作为一个新的Key值，然后由MR的机制进行Key的排序，这个方法类似于在处理数据倾斜的时候在Key值上加随机数的方法。

这个是排序的一种思想----合并排序。先进行小范围排序，最后再大范围排序。最后的复杂度为O（nlog(n)）,比普通排序复杂度O（n的平方）快。

但是问题是，排序是一个很耗资源的一种操作，而且很多的业务场景，是不需要进行排序的。所以MR的全局排序在很多的业务场景中是一个非常耗资源而且无用的操作。

Spark的shuffle（对排序和合并进行了优化）：

为了避免不必要的排序，Spark提供了基于Hash的、基于排序和自定义的shuffleManager操作。

1、shuffle的读写操作

• 基于Hash的shuffle的写操作（一种是普通运行机制，另一种是合并的运行机制）。

1. Mapper根据Reduce的数量创建相应的bucket（类似于MR的分区），bucket是一个抽象的概念，数量为M*R；
2. Mapper生成的结果会根据设置的partition算法填充到每个bucket中；
3. Reduce启动的时候，Mapper优先从本地或者然后远端（数据的本地性）取相应的bucket作为Reduce的输入进行处理
4. Spark不在reduce端不做merge和sort，而是使用聚合（aggregator）。聚合是一个HashMap，将shuffle读到的每一个健值对更新或者插入到HashMap中，这样就不需要把所有的健值对进行merge sort，而是来一个插入一个。

基于Hash的shuffle会出现一个问题：文件个数是M*R个，对于文件系统是一个负担，同时在shuffle的数据量不大的情况下，文件个数过多，随机写入会严重降低I/O的性能。同时如果后续任务很大的情况下，这些小文件所占用的缓存也是一个很大的开销。
后续HashShuffle优化合并的运行机制，避免大量文件产生，把同一个core上的多个Mapper文件输出到同一个文件里面，这样文件个数就变成了R。
在Spark 1.2以后的版本中，默认的ShuffleManager改成了SortShuffleManager。

• 基于排序的shuffle的读写操作（spill和index）。

根据不同的shuffle算子（是否combine），可选择不同的数据结构。

如果不需要combine，会选择Array数据结构，直接写到内存，然后溢写到磁盘；

如果需要combine，则选择Map数据结构，一边对Map进行排序聚合，一边写到内存，然后溢写到磁盘，最后在合并聚合。

1. ShuffleMapTask不在为每个任务创建单独的文件，而是将所有的结果写到同一个文件中；
2. 生成index文件进行索引，通过索引避免大量的文件的产生。
3. 判断在Map端是否进行合并（combine），例如sortByKey等是需要排序的，但是HashMap是不会进行排序的，如果需要合并则在Map端进行聚合排序，如果不需要则HashMap；
4. 排序中的Map内存超过域值，则溢写到磁盘。当所有的数据处完后，通过merge将内存和磁盘上的文件进行合并。
5. 在下一个调度阶段，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。

SortShuffle数据会先写入一个内存数据结构中，此时根据不同的shuffle算子，可以选用不同的数据结构。如果是有聚合操作的shuffle算子，就是用map的数据结构（边聚合边写入内存），如果是join的算子，就使用array的数据结构（直接写入内存）。接着，每写一条数据进入内存数据结构之后，就会判断是否达到了某个临界值，如果达到了临界值的话，就会尝试的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。

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，排序之后，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，会以每批次1万条数据的形式分批写入磁盘文件，写入磁盘文件是通过Java的BufferedOutputStream实现的。BufferedOutputStream是Java的缓冲输出流，首先会将数据缓冲在内存中，当内存缓冲满溢之后再一次写入磁盘文件中，这样可以减少磁盘IO次数，提升性能。

此时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，会产生多个临时文件，最后会将之前所有的临时文件都进行合并，最后会合并成为一个大文件。最终只剩下两个文件，一个是合并之后的数据文件，一个是索引文件（标识了下游各个task的数据在文件中的start offset与end offset）。最终再由下游的task根据索引文件读取相应的数据文件。

当非聚合的情况下，同时分区数少于设定的阈值，会启动ByPass 机制，bypass的就是不排序，还是用hash去为key分磁盘文件，分完之后再合并，形成一个索引文件和一个合并后的key hash文件。省掉了排序的性能。

总结

1. 功能上，MR的shuffle和Spark的shuffle是没啥区别的，都是对Map端的数据进行分区，要么聚合排序，要么不聚合排序，然后Reduce端或者下一个调度阶段进行拉取数据，完成map端到reduce端的数据传输功能。
2. 方案上，有很大的区别，MR的shuffle是基于合并排序的思想，在数据进入reduce端之前，都会进行sort，为了方便后续的reduce端的全局排序，而Spark的shuffle是可选择的聚合，特别是1.2之后，需要通过调用特定的算子才会触发排序聚合的功能。
3. 流程上，MR的Map端和Reduce区分非常明显，两块涉及到操作也是各司其职，而Spark的RDD是内存级的数据转换，不落盘，所以没有明确的划分，只是区分不同的调度阶段，不同的算子模型。
4. 数据拉取，MR的reduce是直接拉去Map端的分区数据，而Spark是根据索引读取，而且是在action触发的时候才会拉去数据。
5. HashShuffle，虽然MR和shuffle读都会进行HashShuffle，但是如果在shuffle读没有combine操作的时候同时分区数少于设定的阈值，则不会在HashMap的时候预先对分区中所有的健值对进行merge和sort，从而省下了排序过程。