1）
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spark中只有特定的算子会触发shuffle，shuffle会在不同的分区间重新分配数据！
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如果出现了shuffle，会造成需要跨机器和executor传输数据，这样会导致 低效和额外的资源消耗！
2）
和Hadoop的shuffle不同的时，数据分到哪些区是确定的，但是在区内的顺序不一定有序！
Hadoop 的shuffle ：
MapTask : map------- sort -------- merge
ReduceTask: copy ---- sort ----- reduce
shuffle阶段 : sort -------- merge ----- copy ---- sort
Spark的shuffle：
第一种表现： MapTask端也不排序，ReduceTask一定不排序！
第二种表现： MapTask端可以排序，ReduceTask一定不排序！
如果希望shuffle后的数据有序，可以以下操作：
a) 调用mapPartitions,对每个分区的数据，进行手动排序！
b)repartitionAndSortWithinPartitions
c)sortBy
3）
什么操作会导致shuffle
a）重新分区的算子 ： reparition, collase
b) xxxBykey类型的算子，除了 count(统计)ByKey
c）join类型的算子，例如cogroup and join.
4）
在Spark中，shuffle会带来性能消耗，主要涉及 磁盘IO,网络IO，对象的序列化和反序列化！
总结：
①Spark的shuffle和Hadoop的shuffle目的都是为了 在不同的task交换数据！
② Spark的shuffle借鉴了hadoop的shuffle，但是在细节上略有不同
hadoop的shuffle： 在到达ReduceTask端时，会进行排序！
在Spark中，数据在ReduceTask端一定不排序，在MapTask端，可以根据设置进行排序或不排！
③shuffle会消耗性能，因此能避免就避免，避免不了，采取一些优化的策略！