在spark中，什么情况下会发生shuffle？
reduceByKey，groupByKey，sortByKey，countByKey，join，cogroup等操作。
默认的shuffle操作的原理剖析
假设有一个节点上面运行了4个 ShuffleMapTask，然后这个节点上只有2个 cpu core。假如有另外一台节点，上面也运行了4个ResultTask，现在呢，正等着要去 ShuffleMapTask 的输出数据来完成比如 reduceByKey 等操作。
每个 ShuffleMapTask 都会为 ReduceTask 创建一份 bucket 缓存，以及对应的 ShuffleBlockFile 磁盘文件。
ShuffleMapTask 的输出会作为 MapStatus，发送到 DAGScheduler 的 MapOutputTrackerMaster 中。MapStatus 包含了每个 ResultTask 要拉取的数据的大小。
每个 ResultTask 会用 BlockStoreShuffleFetcher 去 MapOutputTrackerMaster 获取自己要拉取数据的信息，然后底层通过 BlockManager 将数据拉取过来。
每个 ResultTask 拉取过来的数据，其实就会组成一个内部的RDD，叫ShuffleRDD；优先放入内存，其次内存不够，那么写入磁盘。
然后每个ResultTask针对数据进行聚合，最后生成MapPartitionsRDD，也就是我们执行reduceByKey等操作希望获得的那个RDD。map端的数据，可以理解为Shuffle的第一个RDD，MapPartitionsRDD。所以假设如果有100个map task ，100个 reduce task，本地磁盘要产生10000个文件，磁盘IO过多，影响性能。
Spark Shuffle操作的两个特点
第一个特点，就是说，在 Spark 早期版本中，那个 bucket 缓存是非常重要的；因为需要将一个 ShuffleMapTask 所有的数据都写入内存缓存之后，才会刷新到磁盘。但是这就有一个问题，如果map side 数据过多，那么很容易造成内存溢出。所以spark在新版本中。优化了默认那个内存缓存是100kb,然后呢，写入一点数据达到刷新的阈值之后，就会将数据一点一点地刷新到磁盘。
这种操作的优点是不容易发生内存溢出。缺点在于，如果内存缓存过小的话，那么可能发生过多的磁盘 io 操作。所以，这里的内存缓存大小，是可以根据实际的业务情况进行优化的。
第二个特点，与MapReduce完全不一样的是，MapReduce 它必须将所有的数据都写入本地磁盘文件以后，才能启动reduce 操作，来拉取数据。为什么？因为mapreduce 要实现默认的根据key 排序！所以要排序，肯定得写完所有数据，才能排序，然后reduce来拉取。
但spark不需要,spark默认的情况下，是不会对数据进行排序的。因此ShuffleMapTask 每写入一点数据，ResultTask 就可以拉取一点数据，然后在本地执行我们定义的聚合函数和算子，进行计算。
spark这种机制的好处在于，速度比mapreduce 快多了。但是也有一个问题，mapreduce 提供的reduce，是可以处理每个key 对应的 value上的，很方便。但是spark 中，由于这种实时拉取的机制，因此提供不了直接处理 key 对应的 value 的算子， 只能通过 groupByKey，先shuffle，有一个MapPartitionsRDD，然后用map 算子来处理每个 key 对应的 values。就没有maprece 的计算模型那么方便。