源文件放在github，隨着理解的深入，不斷更新，如有謬誤之處，歡迎指正。原文鏈接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/sort-shuffle.md 正如你所知，spark實現了多種shuffle方法 ...

Shuffle過程是MapReduce的核心，描述着數據從map task輸出到reduce task輸入的這段過程。 Hadoop的集群環境，大部分的map task和reduce task是執行在不同的節點上的，那么reduce就要取map的輸出結果。那么集群中運行多個Job時，task的正常 ...

Hadoop的shuffle過程就是從map端輸出到reduce端輸入之間的過程，這一段應該是Hadoop中最核心的部分，因為涉及到Hadoop中最珍貴的網絡資源，所以shuffle過程中會有很多可以調節的參數，也有很多策略可以研究。這里沒有對shuffle做深入的分析，也沒有讀源代碼 ...

　　hadoop的核心思想是MapReduce，但shuffle又是MapReduce的核心。shuffle的主要工作是從Map結束到Reduce開始之間的過程。首先看下這張圖，就能了解shuffle所處的位置。圖中的partitions、copy phase、sort phase所代表 ...

1.什么是Shuffle機制 1.1）在Hadoop中數據從Map階段傳遞給Reduce階段的過程就叫Shuffle，Shuffle機制是整個MapReduce框架中最核心的部分。 1.2）Shuffle翻譯成中文的意思為：洗牌、發牌（核心機制：數據分區、排序、緩存) 2.Shuffle ...

轉自：http://langyu.iteye.com/blog/992916，多謝分享，學習Hadopp性能調優的可以多關注一下 Shuffle過程是MapReduce的核心，也被稱為奇跡發生的地方，Shuffle的正常意思是洗牌或弄亂，可能大家更熟悉的是Java API里 ...

　　組成部分 　　　　Shuffle階段分為兩部分:Map端和Reduce端。 　　　　Sort階段就是對Map端輸出的key進行排序。 　　　　 　　第一部分:Map端Shuffle 　　　　對於輸入文件，會進行分片，對於一個split，有一個map任務進行處理，每個Map在內存中都 ...

1） spark中只有特定的算子會觸發shuffle，shuffle會在不同的分區間重新分配數據！ 如果出現了shuffle，會造成需要跨機器和executor傳輸數據，這樣會導致 低效和額外的資源消耗！ 2） 和Hadoop的shuffle不同的時，數據 ...