本文主要是介绍Hadoop中的Shuffle 与 Spark中的Shuffle的区别与联系，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
MapReduce过程、Spark和Hadoop以Shuffle为中心的对比分析mapreduce与Spark的map-Shuffle-reduce过程
mapreduce过程解析（mapreduce采用的是sort-based shuffle）
将获取到的数据分片partition进行解析，获得k/v对，之后交由map()进行处理.
map函数处理完成之后，进入collect阶段，对处理后的k/v对进行收集，存储在内存的环形缓冲区中。
当环形缓冲区中的数据达到阀值之后（也可能一直没有达到阀值，也一样要将内存中的数据写入磁盘），将内存缓冲区中的数据通过SpillThread线程转移到磁盘上。需要注意的是，转移之前，首先利用快排对记录数据进行排序（原则是先按照分区编号，再按照key进行排序，注意，排序是在写入磁盘之前的）。之后按照partition编号，获取上述排序之后的数据并将其写入Spill.out文件中（一个Spill.out文件中可能会有多个分区的数据--因为一次map操作会有多次的spill的过程），需要注意的是，如果人为设置了combiner，在写入文件之前，需要对每个分区中的数据进行聚集操作。该文件同时又对应SpillRecord结构（Spill.out文件索引）。
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