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hash
hash算法是指对于key计算出hash值，基于hash值识别相同key，从而进行归类、聚合等操作。
内存hash
类似于JAVA HashMap的实现方式，处理hash碰撞的多种算法等。
此类算法要求所有数据都位于内存当中，所以适用于小数据量的场景。
external hash
算法思想：1. 先基于hash函数h1，遍历所有的数据进行hash分区。每个分区具有一个缓冲区，满则溢写到磁盘上。2. 遍历所有分区，对于一个分区，加载其对应的所有文件，基于hash函数h2，执行普通hash算法，输出结果。
算法要求每个分区的所有数据可以保存在内存当中。第一步的hash分区保证了相同key的数据肯定位于一个分区，所以每个分区可以独立的处理。此类算法可以处理海量数据的hash运算。
sort
内存sort
快速排序、归并排序等算法。
此类算法要求所有数据都位于内存当中，所以适用于小数据量的场景。
external sort
算法思路：1. 遍历所有的数据，插入一个内存缓冲区，满则对缓冲区中的数据进行排序，并溢写到磁盘上。2. 对磁盘上所有的排序文件进行顺序加载，执行归并排序。
此类算法可以处理海量数据的sort运算。
shuffle
注意shuffle指的是分区的实现方式，分区按照实现效果可分为hash分区和range分区。
hash shuffle
hash shuffle即是基于external hash的思想进行shuffle。
算法实现：1. 为每个分区设置一个缓冲区。遍历所有数据按照hash值插入对应缓冲区。缓存区满则溢写到磁盘上。2. 按照分区合并磁盘上的所有文件，生成一个总数据文件和一个分区索引文件或者多个分区数据文件。
根据数据hash值生成的方式可以实现hash分区以及range分区。如果按照数据key的范围大小生成的hash值则最终可生成range分区。按照普通hash函数生成hash值，则生成hash分区。
sort shuffle
sort shuffle即是基于external sort的思想进行shuffle。
算法实现：（1）设置一个缓冲区，遍历所有数据插入缓冲区。缓存区满则溢写到磁盘上，溢写之前对数据进行排序。（2）执行归并排序算法，合并磁盘上的所有文件，生成一个排序数据文件和分区索引文件。
根据数据排序的方式可以实现hash分区以及range分区。如果按照数据key的hash值对应的分区id排序，则最终可生成hash分区；如果按照数据key的大小进行排序，则最终可生成range分区。
综上，sort shuffle只使用一个内存缓冲区，更简单且对内存的控制更精确，是更好的选择。
分布式sort首先进行range分区，再进行分区局部排序。
aggregate
hash aggregate
hash aggregate即是基于hash算法进行聚合操作。
既可以使用基于全内存的哈希表实现，也可以基于external hash算法处理海量数据的的聚合。
sort aggregate
sort aggregate即是基于排序算法，先对数据进行排序，再进行聚合操作。数据排序之后，key相同的数据排在一起，则只需要依次遍历排序之后的数据即可进行聚合。
排序算法既可以使用普通内存的排序算法，也可以使用external sort。
对于海量数据，external sort aggregate要比external hash aggregate效果更好，所以sort aggregate更经常用于处理大数据量的agg，hash aggregate用于小数据量的agg。
分布式aggregate
首先进行进行分区，各分区上再进行hash aggregate或者sort aggregate。
join
nested loop join
算法思路：双重循环，遍历outer table的每条记录，查找inner table对应的记录。
优化算法：Block Nested Loop Join、Index Nested Loop Join
hash join
算法思路：（1）遍历较小的表的所有记录，基于join key构建哈希表，放置于内存中。（2）遍历较大的表的所有记录，查找哈希表有无对应的记录，有则输出join row。
hash join即可以基于内存的hash算法，也先基于external hash算法。
基于external hash算法：（1）先对两个数据表进行hash分区 （2）对每一个分区的数据，执行上述算法流程。
sort merge join
算法思路：（1）对两个数据集按照join key进行排序。（2）遍历两个排序数据集，类似于归并排序的方式，寻找key相同的记录对。
sort算法可以使用内存排序算法，也可以使用external sort。
对于海量数据，sort merge join的效果好于hash join。
分布式join
首先进行进行分区，各分区上再进行hash join或者sort merge join。
或者使用brocast join。
总结
- sort和hash是多个算法中的重要组成部分。两者均具有纯内存的算法和内存+磁盘的算法。且面对大数据量的场景下，sort的性能更有优势。
- 基于内存+磁盘的sort和hash算法，对应了hash shuffle和sort shuffle的方法。spark shuffle时必须将数据写入文件，因为spark的调度基于stage，所以必须保存上一阶段的数据。这既保证数据的不丢失，且提高了资源的利用率（不需要耗费内存保存数据，且下一stage的任务可延迟调度）。
- aggregate和join均可以基于hash和sort两种方式实现，且基于external的算法，均可处理大数据量的场景。
- 分布式aggregate和join的原理实际上和基于external的实现基本相似。因为基于external的实现的第一步实际上就是分区，单机的算法是一次处理每个分区的数据，分布式算法是并行的处理每个分区的数据。
