一 Shuffle机制
运行在不同stage、不同节点上的task如何进行数据传递？这个数据传递过程通常被称为Shuffle机制。
该机制除了数据传递，还负进行各种类型的计算（如聚合、排序等），并且数据量一般会很大。
二 Shuffle面临的一些问题
2.1 map()端数据分区问题
如何确认数据分区个数？
用户可以自定义分区个数。
用户没定义的话，默认分个数是parent RDD的分区个数的最大值。
如何对map()端的输出数据进行分区？
map task输出的每个<K,V>记录，都根据Key值计算起partitionId。
2.2 reduce()端数据聚合问题
利用HashMap数据结构实现，并采用在线聚合方式。
2.3 map()端combine问题
本质上，map()端combine问题与reduce()端数据聚合问题是相似的，不同的是，reduce()端聚合的是所有map task输出的数据，而map()端聚合的是来自单一task输出的数据。
2.4 sort问题
在哪里执行？
reduce()端必须要执行。
如果map()端进行了排序，可以减少reduce()端排序的复杂度。
执行顺序是怎样的？
先聚合再排序。
2.5 内存不足问题
使用内存+磁盘混合存储方案。
先在内存中执行聚合，当内存不够时，将结果spill到磁盘上，空闲出来的内存可以继续处理新数据。
但spill到磁盘上的数据是部分聚合结果，所以为了得到完整的聚合结果，在下一步数据操作前，对磁盘和内存中的数据再次进行聚合，也称为“全局聚合”。为了加快全局聚合，需要将spill到磁盘上的数据进行排序，这样在全局聚合时，才能够按顺序读取spill到磁盘上的数据，从而减少磁盘I/O。
三 Shuffle框架设计
四 Shuffle中涉及到的一些数据结构
五 Shuffle相关的性能调优
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