大数据之 Spark Shuffle 和 Hadoop MapReduce Shuffle的区别

Spark Shuffle 和 Hadoop MapReduce Shuffle 是分布式计算框架中处理中间结果的关键阶段，它们的主要区别在于设计原理、执行效率和资源利用率：

Hadoop MapReduce Shuffle

1. Sort-based：Hadoop MapReduce 的 Shuffle 过程基于排序。在 Map 阶段结束后，每个 Mapper 会将不同 key 对应的 value 按照 key 进行排序，并且通常会对数据进行分区（partitioning），然后写入本地磁盘。Reducer 在拉取数据前，Mapper 已经完成了排序和分区工作。

2. Disk-intensive：由于 Map 阶段产生的中间数据会被写入磁盘，并且在 Reduce 阶段开始之前，这些数据需要从各个 Mapper 节点上读取到 Reducer 节点，这涉及到大量的磁盘 I/O 操作。

3. Secondary Sort：MapReduce 支持 secondary sort，可以对 value 进行二次排序，适合于需要全局排序的应用场景。

4. Pipeline Breaker：Shuffle 阶段是 Map 和 Reduce 之间的瓶颈，因为它会导致流水线操作的中断，即 Map 阶段完成后必须等待 Shuffle 完成才能启动 Reduce 阶段。

Spark Shuffle

1. Hash-based：Spark Shuffle 默认使用哈希方式进行分区，而不是基于排序，但也可以选择启用排序 shuffle。它根据 partitioner 的逻辑把数据分发到不同的 reduce task 中，而不是预先在每个 mapper 上排序所有 key。

2. Memory-centric with Disk Backup：Spark Shuffle 更侧重于内存操作，尽量减少磁盘 I/O。它采用了一种称为“shuffle write buffer”的机制，尝试在内存中缓存尽可能多的数据，当内存不足时再溢出到磁盘上的临时文件中。

3. Dynamic Resource Allocation：Spark 的 Shuffle 支持动态资源分配，可以根据 Shuffle 数据量的大小动态调整并行度，并通过反压机制避免网络拥塞和数据倾斜问题。

4. Pipeline and Combiner：Spark 提供了更灵活的管道式操作和 Combine（reduce-side）功能，在 Shuffle 过程中就可进行部分聚合，从而减少传输的数据量和后续计算压力。

5. Sort-Based Shuffle Option：Spark 也支持基于排序的 shuffle，例如在需要进行全局排序或者满足特定需求时。

综上所述，Spark Shuffle 相对于 Hadoop MapReduce Shuffle 更加灵活高效，减少了不必要的磁盘读写，并提供了更多优化手段来提升整体性能。然而，在某些需要全局排序的任务中，MapReduce 的排序 shuffle 可能更加直观和适应场景要求。随着技术发展，Spark 不断改进其 Shuffle 实现，如引入了更高效的 Shuffle Manager 策略等，以进一步提高性能。