20.Shuffle是什么？以reduceByKey用来统计词频为例，来描述shuffle过程以及shuffle的缺点？

Shuffle是Spark中的一个重要操作，它是指将数据根据某种规则重新分区的过程。在Spark中，Shuffle是一个开销较大的操作，它会导致数据的重分区、网络传输和磁盘IO等开销，因此应该尽量避免过多的Shuffle操作。

在使用reduceByKey统计词频时，Shuffle的过程主要包含以下几个步骤：

1.首先，对RDD中的每一个元素进行map操作，将每个单词作为key，将其出现的次数作为value，生成一个新的RDD。这个过程不涉及Shuffle操作。

2.然后，对新生成的RDD进行reduceByKey操作，将相同key的value进行累加。这个过程也不涉及Shuffle操作。

3.最后，对结果进行collect操作，将结果返回给driver端。这个过程也不涉及Shuffle操作。

可以看到，上述过程中，只有在reduceByKey操作时才会涉及Shuffle过程。具体来说，Shuffle的过程包含了以下步骤：

1.将map操作生成的每个key-value对按照key进行分组，将相同key的value放到同一个分区中。

2.对每个分区内的数据进行聚合操作，将相同key的value进行累加等操作。

3.将聚合结果写入磁盘，并按照key进行排序。

4.将数据从磁盘读取到内存中，并根据key的hash值重新分区。

5.将分区好的数据发送到各个节点上，供下一步操作使用。

可以看到，Shuffle的过程会涉及到磁盘IO、网络传输和数据重新排序等开销，因此对于大规模的数据集来说，Shuffle的开销是非常大的。因此，在实际的Spark开发中，应该尽量避免过多的Shuffle操作，比如尽量使用reduceByKey来替代groupByKey等操作，或者通过调整分区数等方式来减少Shuffle的开销。