7.1　概述

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HadoopMapReduce框架中的Shuffle过程作为入门或比较，同时也会引用在Hadoop MapReduce框架中的Shuffle过程中常用的术语。下面是网络上描述该过程的经典的框架图，如图7-1所示。

图7-1　Hadoop MapReduce框架中的Shuffle框架

其中，Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的阶段，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），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，具体见表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，抽象地去理解Shuffle阶段的实现过程，但在具体实现上，不同的Shuffle设计会有不同的实现细节。