源文件放在github，随着理解的深入，不断更新，如有谬误之处，欢迎指正。原文链接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/sort-shuffle.md 正如你所知，spark实现了多种shuffle方法 ...

Shuffle过程是MapReduce的核心，描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。 Hadoop的集群环境，大部分的map task和reduce task是执行在不同的节点上的，那么reduce就要取map的输出结果。那么集群中运行多个Job时，task的正常 ...

Hadoop的shuffle过程就是从map端输出到reduce端输入之间的过程，这一段应该是Hadoop中最核心的部分，因为涉及到Hadoop中最珍贵的网络资源，所以shuffle过程中会有很多可以调节的参数，也有很多策略可以研究。这里没有对shuffle做深入的分析，也没有读源代码 ...

　　hadoop的核心思想是MapReduce，但shuffle又是MapReduce的核心。shuffle的主要工作是从Map结束到Reduce开始之间的过程。首先看下这张图，就能了解shuffle所处的位置。图中的partitions、copy phase、sort phase所代表 ...

1.什么是Shuffle机制 1.1）在Hadoop中数据从Map阶段传递给Reduce阶段的过程就叫Shuffle，Shuffle机制是整个MapReduce框架中最核心的部分。 1.2）Shuffle翻译成中文的意思为：洗牌、发牌（核心机制：数据分区、排序、缓存) 2.Shuffle ...

转自：http://langyu.iteye.com/blog/992916，多谢分享，学习Hadopp性能调优的可以多关注一下 Shuffle过程是MapReduce的核心，也被称为奇迹发生的地方，Shuffle的正常意思是洗牌或弄乱，可能大家更熟悉的是Java API里 ...

　　组成部分 　　　　Shuffle阶段分为两部分:Map端和Reduce端。 　　　　Sort阶段就是对Map端输出的key进行排序。 　　　　 　　第一部分:Map端Shuffle 　　　　对于输入文件，会进行分片，对于一个split，有一个map任务进行处理，每个Map在内存中都 ...

1） spark中只有特定的算子会触发shuffle，shuffle会在不同的分区间重新分配数据！ 如果出现了shuffle，会造成需要跨机器和executor传输数据，这样会导致 低效和额外的资源消耗！ 2） 和Hadoop的shuffle不同的时，数据 ...