MapReduce 的 shuffle 与 spark的 shuffle 有什么区别？

核心总结

• MapReduce Shuffle：可以看作是 “标准操作手册”。它非常稳定，但步骤固定、机械，每一步操作（Map, Spill, Merge, Fetch, Merge, Reduce）都涉及磁盘I/O，非常沉重（Heavy-weight）。
• Spark Shuffle：更像一个 “自适应优化引擎”。它提供了多种实现方式（Hash, Sort, Tungsten-Sort），并会尝试选择最优策略（如避免排序、使用堆外内存等），其核心目标是最大限度地减少磁盘I/O和网络I/O，因此更轻量（Light-weight） 和灵活。

详细对比表

流程详解

MapReduce Shuffle 流程（沉重但清晰）

1. Map 端：
• Map Task 将输出写入一个环形内存缓冲区。
• 缓冲区快满时（默认80%），会溢写 (Spill) 到磁盘文件。溢写前会对数据进行分区(Partition) 和**排序(Sort)**。
• 所有Map输出完成后，会将多个溢写文件合并(Merge) 成一个大的、已排序的分区文件。
2. Copy/Fetch 阶段：
• Reduce Task 启动Fetcher线程，通过HTTP从各个完成Map任务的节点上拉取(Fetch) 属于自己的分区数据。
3. Reduce 端：
• 先将拉取到的数据放入内存缓冲区，不够时溢写到磁盘。
• 当所有数据都拉取完毕后，会将所有数据（内存和磁盘的）进行一个**归并排序(Merge Sort)**，形成一个更大的、完全有序的数据文件。
• 最后，Reduce Task 处理这个有序文件。

关键点：每一步都有磁盘操作，非常“踏实”但也非常慢。

Spark Shuffle 流程（灵活且优化）

以默认的 SortShuffleManager
 为例：

1. Map 端（称为 Shuffle Write）：
• 数据不会立即写入磁盘。它使用一种高效的数据结构（如类似AppendOnlyMap的结构）在内存中进行聚合（如果需要）和排序。
• 当内存压力大时，会将内存中的数据溢写(Spill) 到磁盘文件。可能会产生多个溢写文件。
• Map Task 结束时，会将所有内存中的数据和溢写的文件进行合并，最终为每个分区生成两个文件：一个 .data
   文件（存储合并后的数据）和一个 .index
   文件（存储索引，记录每个Reduce分区数据的偏移量）。
2. Reduce 端（称为 Shuffle Read）：
• Reduce Task 首先会去读取各个Map Task生成的 .index
   文件，定位到需要拉取的数据位置。
• 然后通过网络拉取(Fetch) 属于自己的数据块。
• 拉取到的数据可以放入内存中进行聚合操作（如果定义了聚合函数如 reduceByKey
  ），Spark会使用高效的内存数据结构（如HashMap）进行运算，内存不足时也会溢写到磁盘。
• 最后将处理好的数据交给后续的计算操作。

关键点：内存优先，避免不必要的排序和磁盘I/O。.index
 文件的使用使得数据拉取非常高效，不再是盲目的全量拷贝。

总结与类比

• MapReduce Shuffle 就像是一个老式的图书馆：每本书（数据）必须先被分类、编号、上架（写磁盘）后，读者（Reduce任务）才能根据索书号来借阅。过程规范但耗时。
• Spark Shuffle 就像是一个现代化的智能仓库：货物（数据）进来后，机器人会尽量在移动中（内存中）就进行分拣和预处理。同时，它维护了一个精确的电子索引（.index
  文件）。取货员（Reduce任务）根据电子索引直接开车到货架前取走需要的货物，效率极高。

正是因为 Shuffle 阶段的巨大优化，以及内存计算的广泛使用，Spark 在迭代计算（如机器学习算法）和交互式查询上的性能通常远超 MapReduce。