一、Shuffle的作用是什麼？
Shuffle的中文解釋為“洗牌操作”，可以了解成将叢集中所有節點上的資料進行重新整合分類的過程。其思想來源于hadoop的mapReduce,Shuffle是連接配接map階段和reduce階段的橋梁。由于分布式計算中，每個階段的各個計算節點隻處理任務的一部分資料，若下一個階段需要依賴前面階段的所有計算結果時，則需要對前面階段的所有計算結果進行重新整合和分類，這就需要經曆shuffle過程。
在spark中，RDD之間的關系包含窄依賴和寬依賴，其中寬依賴涉及shuffle操作。是以在spark程式的每個job中，都是根據是否有shuffle操作進行階段（stage）劃分，每個stage都是一系列的RDD map操作。
二、shuffle操作為什麼耗時？
shuffle操作需要将資料進行重新聚合和劃分，然後配置設定到叢集的各個節點上進行下一個stage操作，這裡會涉及叢集不同節點間的大量資料交換。由于不同節點間的資料通過網絡進行傳輸時需要先将資料寫入磁盤，是以叢集中每個節點均有大量的檔案讀寫操作，進而導緻shuffle操作十分耗時（相對于map操作）。
三、Spark目前的ShuffleManage模式及處理機制
Spark程式中的Shuffle操作是通過shuffleManage對象進行管理。Spark目前支援的ShuffleMange模式主要有兩種：HashShuffleMagnage 和SortShuffleManage
Shuffle操作包含目前階段的Shuffle Write（存盤）和下一階段的Shuffle Read（fetch）,兩種模式的主要差異是在Shuffle Write階段，下面将着重介紹。
1、HashShuffleMagnage
HashShuffleMagnage是Spark1.2之前版本的預設模式，在叢集中的每個executor上，其具體流程如下圖所示：
從圖中可知，在executor中處理每個task後的結果均會通過buffler緩存的方式寫入到多個磁盤檔案中，其中檔案的個數由shuffle算子的numPartition參數指定（圖中partition為3）。是以Shuffle Write 階段會産生大量的磁盤檔案，整個Shuffle Write 階段的檔案總數為： Write階段的task數目* Read階段的task數目。
由于HashShuffleManage方式會産生很多的磁盤檔案，Spark對其進行了優化，具體優化點為：
（1）executor處理多個task的時候隻會根據Read階段的task數目（設為m）生成對應的檔案數，具體做法是：處理第一個task時生成m個檔案，後續task的結果追加到對應的m個檔案中。
（2）考慮到executor的并行計算能力（core數量），處理任務的每個core均會生成m個檔案。
是以，優化後的HashShuffleManage最終的總檔案數：Write階段的core數量* Read階段的task數目。
2、SortShuffleManage
SortShuffleManage是Spark1.2及以上版本預設的ShuffleManage模式，具體包含普通模式和bypass模式。
1、普通模式
在叢集中的每個executor上，其普通模式的具體流程如下圖所示：
從圖中可知，SortShuffleManage在資料寫入磁盤檔案前有兩個重要操作：
（1）資料聚合，針對可聚合的shuffle操作（比如reduceBykey()）,會基于key值進行資料的聚合操作,以此減少資料量。
（2）資料聚合之後會對資料進行排序操作。
（問題：基于key排序？排序的目的是什麼？），
最後對每個task生成的檔案進行合并，通過索引檔案标注key值在檔案中的位置。
是以，SortShuffleManage産生的總檔案數為：Writer 階段的task數*2
2、bypass模式
bypass模式與HashShuffleMagnage基本一緻，隻是Shuffle Write 階段在最後有一個檔案合并的過程，最終輸出的檔案個數為：Writer階段的task數目*2
spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold預設值為200，即Read階段的task數目小于等于該門檻值時以及Write端是非聚合操作（比如join），會啟用bypass模式，其他情況下采用普通機制。
四、Spark 程式的shuffle調優
Shuffle階段需要将資料寫入磁盤，這其中涉及大量的讀寫檔案操作和檔案傳輸操作，是以對節點的系統IO有比較大的影響，是以可通過調整參數，減少shuffle階段的檔案數和IO讀寫次數來提高性能，具體參數主要有以下幾個：
1）spark.shuffle.manager
設定Spark任務的shuffleManage模式，1.2以上版本的預設方式是sort,即shuffle write階段會進行排序，每個executor上生成的檔案會合并成兩個檔案（包含一個索引檔案）。
2）spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold
設定啟用bypass機制的門檻值（預設為200），若Shuffle Read階段的task數小于等于該值，則Shuffle Write階段啟用bypass機制。
3）spark.shuffle.file.buffer （預設32M）
設定Shuffle Write階段寫檔案時buffer的大小，若記憶體比較充足的話，可以将其值調大一些（比如64M），這樣能減少executor的IO讀寫次數。
4）spark.shuffle.io.maxRetries （預設3次）
設定Shuffle Read階段fetches資料時的重試次數，若shuffle階段的資料量很大，可以适當調大一些。