Shuffle技术简介

Shuffle也称为“洗牌”，从字面含义上理解，就是对数据进行重组。在Master调度机制的实现源代码中，也可以看到Shuffle在数据重组上的一个应用场景，代码如下。

其中第4行代码就是使用了随机洗牌的方式对数据进行重组，重新整理数据的顺序来实现调度均衡的需求。此处的数据重组仅仅是顺序上的，而对应在MR框架中，本质上是将不同的数据重新组织到拆分的小数据块中（所以在某些场景下（协同分区），如果可以避免数据重组，或避免在迭代中多次不必要的数据重组，在构建RDD时，可以避免使用宽依赖来进行优化），只是重组数据的过程往往伴随着磁盘I/O与网络I/O等开销。

对应在Hadoop MapReduce框架或Spark框架中，Shuffle阶段本质上也是对数据进行重组，只是由于分布式计算的特性和要求，在实现的细节上会更加复杂。

在MapReduce框架中，Shuffle阶段是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map阶段通过Shuffle过程将数据输出到Reduce阶段中。由于Shuffle涉及磁盘的读写和网络I/O，因此Shuffle性能的高低直接影响整个程序的性能。Spark本质上也是一种MapReduce框架，因此也会有自己的Shuffle过程实现。

在学习Shuffle的过程中，通常都会引用Hadoop MapReduce框架中的Shuffle过程作为入门或比较，同时也会引用Hadoop MapReduce框架的Shuffle过程中常用的术语，下面参考网络上描述该过程经典的框架图，如图7-1所示。

(www.xing528.com)

图7-1 Hadoop MapReduce框架中的Shuffle框架

其中，Shuffle是MapReduce框架中的一个特定阶段，介于Map阶段和Reduce阶段之间。Map阶段负责准备数据，Reduce阶段则读取Map阶段所准备的数据，然后进一步对数据进行处理。即Map阶段实现Shuffle过程中的数据持久化（即数据写入），而Reduce阶段实现Shuffle过程中的数据读取。

在图7-1中，Mapper端与Reduce端之间的数据交互通常都伴随着一定的网络I/O，因此对应数据的序列化与压缩等技术也是Shuffle中必不可少的一部分。可以根据特定场景选取合适的序列化方式与压缩算法进行调优，在此仅给出相关的配置属性的简单描述，具体如表7-1所示。

表7-1 Shuffle序列化方式与压缩算法的配置属性

可以基于图7-1所示的框架，抽象地理解Shuffle阶段的实现过程，但在具体的实现上，不同的Shuffle设计会有不同的实现细节。