spark shuffle全过程

Spark的Shuffle是指在数据处理过程中，将数据重新分区和排序的过程。下面是Spark Shuffle的全过程：

1. Map阶段：在Map阶段，每个Task会根据指定的分区规则将数据进行分区，并将分区后的数据写入临时磁盘文件中。

2. Shuffle阶段：在Shuffle阶段，每个Task会将自己的临时磁盘文件发送给对应的Reduce Task。这个过程中，数据会通过网络进行传输。

3. Reduce阶段：在Reduce阶段，每个Reduce Task会接收到来自不同Map Task的数据，并根据指定的分区规则进行合并和排序。最终，每个Reduce Task会生成一个或多个输出文件。

在Spark中，有两种Shuffle实现方式：HashShuffleManager和SortShuffleManager。

- HashShuffleManager：在Spark 1.2之前的版本中，默认的ShuffleManager是HashShuffleManager。它的特点是每个Task在进行Shuffle操作时会产生多个临时磁盘文件，但最后会将所有临时文件合并成一个磁盘文件。在下一个Stage的Shuffle Read Task拉取数据时，只需要根据索引读取每个磁盘文件中的部分数据即可。

- SortShuffleManager：从Spark 1.2版本开始，默认的ShuffleManager改为了SortShuffleManager。相较于HashShuffleManager，SortShuffleManager进行了一定的改进。每个Task在进行Shuffle操作时会产生较多的临时磁盘文件，但最后会将所有临时文件合并成一个磁盘文件。在下一个Stage的Shuffle Read Task拉取数据时，只需要根据索引读取每个磁盘文件中的部分数据即可。