7.1　概述

在MapReduce框架中，Shuffle階段是連接Map和Reduce之間的橋梁，Map階段通過Shuffle過程將數據輸出到Reduce階段中。由于Shuffle涉及磁盤的讀寫和網絡I/O，因此Shuffle性能的高低直接影響整個程序的性能。Spark本質上也是一種MapReduce框架，因此也會有自己的Shuffle過程實現。

在學習Shuffle的過程中，通常都會引用HadoopMapReduce框架中的Shuffle過程作為入門或比較，同時也會引用在Hadoop MapReduce框架中的Shuffle過程中常用的術語。下面是網絡上描述該過程的經典的框架圖，如圖7-1所示。

圖7-1　Hadoop MapReduce框架中的Shuffle框架

其中，Shuffle是MapReduce框架中的一個特定的階段，介于Map階段和Reduce階段之間。Map階段負責準備數據，Reduce階段則讀取Map階段準備的數據，然后進一步對數據進行處理，即Map階段實現Shuffle過程中的數據持久化（即數據寫），而Reduce階段實現Shuffle過程中的數據讀取。

在圖7-1中，Mapper端與Reduce端之間的數據交互通常都伴隨著一定的網絡I/O，因此對應數據的序列化與壓縮等技術也是Shuffle中必不可少的一部分。可以根據特定場景選取合適的序列化方式與壓縮算法進行調優，在此僅給出相關的配置屬性的簡單描述，具體見表7-1所示。

表7-1　Shuffle序列化方式與壓縮算法的配置屬性

可以基于圖7-1，抽象地去理解Shuffle階段的實現過程，但在具體實現上，不同的Shuffle設計會有不同的實現細節。