mapreduce和spark的shuffle都是做什么的

MapReduce和Spark中的shuffle都是用来进行数据的重新分区和数据的聚合操作的。

在MapReduce中，shuffle是将map阶段产生的中间结果按照key进行分组，将相同key的value归为同一个组，然后将这些组按照key进行排序，最后送到reduce阶段进行聚合操作。

在Spark中，shuffle是将RDD中的数据按照key进行分组，将相同key的value归为同一个组，然后将这些组按照key进行排序，最后送到reduceByKey等聚合算子中进行聚合操作。

总的来说，MapReduce和Spark中的shuffle都是将数据按照key进行分组、排序和聚合的过程，是两种分布式计算框架中非常重要的一个阶段，对于提高计算效率和减少数据倾斜都有非常重要的作用。