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Spark2.x中Shuffle演进历程及Shuffle两阶段划分是这样的，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
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一、概述
我自己也去看了Spark2.2.0的源码，在Spark-env初始化中只保留了两种Shuffle：Sort、Tungsten-Sort，下面是源码截图：
由于Spark Shuffle是Spark的核心之核心，为了对Spark Shuffle有更全面的认识，这里先来讲解一下Spark的技术演进历程及Shuffle阶段换分。
二、Spark Shuffle技术演进历程
1.Spark0.8以前，都是采用的HashShuffle，这是最开始的Shuffle，会存在生成很多小文件的问题,文件数M*R，其中M表示ShuffleMapTask个数，R表示Result个数；
2.Spark0.8.1中，引入了Consolidation优化机制，减少了小文件的生产，文件数变成了E*(C/T)*R，其中E表示Executor个数，C表示每个Executor中可用Core的个数，T表示Task所分配的Core的个数（默认值为1）。
3.Spark 0.9 中，引入ExternalAppendOnlyMap，combine的时候，可以将数据spill到磁盘，然后通过堆排序merge；
4.Spark 1.1 引入Sort Based Shuffle，但默认仍为Hash Based Shuffle，稍后会详解这种机制；
5.Spark 1.2 默认的Shuffle方式改为Sort Based Shuffle；
6.Spark 1.4 引入Tungsten-Sort Based Shuffle，将数据记录用序列化的二进制方式存储，把排序转化成指针数组的排序，引入堆外内存空间和新的内存管理模型，这些技术决定了使用Tungsten-Sort要符合一些严格的限制，比如Shuffle dependency不能带有aggregation、输出不能排序等。由于堆外内存的管理基于JDK Sun Unsafe API，故Tungsten-Sort Based Shuffle也被称为Unsafe Shuffle；
7.Spark 1.6 Tungsten-sort并入Sort Based Shuffle；
8.Spark 2.0 Hash Based Shuffle被启用，Sort Based Shuffle成为默认Shuffle机制。
三、Spark Shuffle的两阶段
Spark中有宽依赖、窄依赖两种，宽依赖会触发Stage的划分，这时候需要进行Shuffle，需要对RDD中的每个Paritioon数据进行重新分区，Spark Shuffle主要分成了两个阶段：Shuffle Write、Shuffle Read，两个阶段分属两个人Stage,前者属于父Stage,后者属于子Stage。
结合上篇文章的图我这里给他用不同颜色进行了标识，上面的部分是stage1中的ShuffleWrite负责Shuffle阶段数据写，下面就是stage0的中的ShuffleWrite负责Shuffle阶段数据读，如图所示：
这里有一点需要说明一下：如果要按照map端和reduce端来分析的话，ShuffleMapTask可以即是map端任务，又是reduce端任务，因为Spark中的Shuffle是可以串行的；ResultTask则只能充当reduce端任务的角色。
Shuffle Write阶段
shuffle write阶段，主要就是在一个stage结束计算之后，为了下一个stage可以执行shuffle类的算子（比如reduceByKey），而将每个task处理的数据按key进行“分类”。所谓“分类”，就是对相同的key执行hash算法，从而将相同key都写入同一个磁盘文件中，而每一个磁盘文件都只属于下游stage的一个task。在将数据写入磁盘之前，会先将数据写入内存缓冲中，当内存缓冲填满之后，才会溢写到磁盘文件中去。
Shuffle Read阶段
shuffle read，通常就是一个stage刚开始时要做的事情。此时该stage的每一个task就需要将上一个stage的计算结果中的所有相同key，从各个节点上通过网络都拉取到自己所在的节点上，然后进行key的聚合或连接等操作。由于shuffle write的过程中，task为下游stage的每个task都创建了一个磁盘文件，因此shuffle read的过程中，每个task只要从上游stage的所有task所在节点上，拉取属于自己的那一个磁盘文件即可。
shuffle read的拉取过程是一边拉取一边进行聚合的。每个shuffle read task都会有一个自己的buffer缓冲，每次都只能拉取与buffer缓冲相同大小的数据，然后通过内存中的一个Map进行聚合等操作。聚合完一批数据后，再拉取下一批数据，并放到buffer缓冲中进行聚合操作。以此类推，直到最后将所有数据到拉取完，并得到最终的结果。
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