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spark实现了多种shuffle方法，通过 spark.shuffle.manager来确定。暂时总共有三种：hash shuffle、sort shuffle和tungsten-sort shuffle，从1.2.0开始默认为sort shuffle。

spark在1.2前默认为hash shuffle（spark.shuffle.manager = hash），但hash shuffle也经历了两个发展阶段。

 ##第一阶段

上图有 4 个 ShuffleMapTask 要在同一个 worker node 上运行，CPU core 数为 2，可以同时运行两个 task。每个 task 的执行结果（该 stage 的 finalRDD 中某个 partition 包含的 records）被逐一写到本地磁盘上。每个 task 包含 R 个缓冲区，R = reducer 个数（也就是下一个 stage 中 task 的个数），缓冲区被称为 bucket，其大小为spark.shuffle.file.buffer.kb ，默认是 32KB（Spark 1.1 版本以前是 100KB）。

##第二阶段 这样的实现很简单，但有几个问题：

1 产生的 FileSegment 过多。每个 ShuffleMapTask 产生 R（reducer 个数）个 FileSegment，M 个 ShuffleMapTask 就会产生 M * R 个文件。一般 Spark job 的 M 和 R 都很大，因此磁盘上会存在大量的数据文件。

2 缓冲区占用内存空间大。每个 ShuffleMapTask 需要开 R 个 bucket，M 个 ShuffleMapTask 就会产生 M * R 个 bucket。虽然一个 ShuffleMapTask 结束后，对应的缓冲区可以被回收，但一个 worker node 上同时存在的 bucket 个数可以达到 cores R 个（一般 worker 同时可以运行 cores 个 ShuffleMapTask），占用的内存空间也就达到了cores * R * 32 KB。对于 8 核 1000 个 reducer 来说，占用内存就是 256MB。

spark.shuffle.consolidateFiles默认为false，如果为true，shuffleMapTask输出文件可以被合并。如图

可以明显看出，在一个 core 上连续执行的 ShuffleMapTasks 可以共用一个输出文件 ShuffleFile。先执行完的 ShuffleMapTask 形成 ShuffleBlock i，后执行的 ShuffleMapTask 可以将输出数据直接追加到 ShuffleBlock i 后面，形成 ShuffleBlock i'，每个 ShuffleBlock 被称为 FileSegment。下一个 stage 的 reducer 只需要 fetch 整个 ShuffleFile 就行了。这样，每个 worker 持有的文件数降为 cores * R。但是缓存空间占用大还没有解决。

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