Spark Shuffle原理浅解析

一、Shuffle的核心定义与作用

Shuffle 是Spark中跨节点数据重分区的过程，通常由宽依赖操作（如groupByKey、join）触发。其核心目的是将相同Key的数据分发到同一个节点，以便进行聚合或连接操作。

• 重要性：
  1. 数据分区：确保后续计算（如Reduce阶段）能按Key正确处理数据。
  2. 性能瓶颈：涉及大量磁盘I/O、网络传输及序列化，是Spark作业优化的关键点。
  3. Stage划分依据：Shuffle操作将DAG切分为多个Stage，上游为Map阶段，下游为Reduce阶段。

二、Shuffle的核心流程

1. Shuffle Write（Map端处理）

• 分区与排序：
  Map任务根据Key的哈希值或范围将数据划分为多个分区，每个分区对应下游的一个Reduce任务。数据在内存中排序后写入本地磁盘。
• 文件生成：
  • Hash Shuffle：每个Map任务为每个Reduce任务生成独立文件，导致文件数爆炸࿰