shuffle是spark中一个很重要的概念，它表示的是上游分区的数据打散到下游分区中。一般来说，shuffle类的算子比如reducebykey会发生shuffle，但是并不是一定会产生。 比如，前面已经经过groupbykey进行分组了，现在再次调用shuffle类算子 ...

依据Spark 1.4版 在哪里会用到它 ExternalSorter是Spark的sort形式的shuffle实现的关键。SortShuffleWriter使用它，把RDD分区中的数据写入文件。 ExternalSorter的注释 这个类的注释提供了关于它的设计的很多信息 ...

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 在MapReduce框架中，shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节，shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。Spark作为MapReduce框架的一种实现，也实现了shuffle ...

　　MapReduce确保每个reducer的输入都按键排序。系统执行排序的过程——将map输出作为输入传给reducer——称为shuffle。shuffle属于不断被优化和改进的代码库的一部分，从许多方面来看，shuffle是MapReduce的“心脏”，是奇迹发生的地方。事实上 ...

介绍 不论MapReduce还是RDD，shuffle都是非常重要的一环，也是影响整个程序执行效率的主要环节，但是在这两个编程模型里面shuffle却有很大的异同。 shuffle的目的是对数据进行混洗，将各个节点的同一类数据汇集到某一个节点进行计算，为了就是分布式计算 ...

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 ...

1、spark shuffle：spark 的 shuffle 主要发生在 DAG 视图中的 stage 和 stage 之间，也就是RDD之间是宽依赖的时候，会发生 shuffle。 补充：spark shuffle在很多地方也会参照mapreduce一样，将它分成两个阶段map阶段 ...