问题分析：对hadoop和spark的shullfe过程理解不透彻

问题解答：
 mr的shuffle
mapShuffle
数据存到hdfs中是以块进行存储的，每一个块对应一个分片，maptask就是从分片中获取数据的
在某个节点上启动了mapTask,mapTask读取是通过k-v来读取的,读取的数据会放到环形缓存区，这样做的目的是为了防止IO的访问次数,然后环形缓存区的内存达到一定的阀值的
时候会把文件益写到磁盘，溢出的各种小文件会合并成一个大文件，这个合并的过程中会进行排序，这个排序叫做归并排序
map阶段会涉及到
1.sort排序(默认按字典排序)
2.合并(combiner合并)
3.文件合并(merage合并总共有三种，默认是内存到磁盘)
4.压缩（设置压缩就会执行）
reduceShuffle
归并排序完成后reduce端会拉取map端的数据，拉取的这个过程叫做copy过程，拉取的数据合并成一个文件，GroupComparator(默认,这个我们也可以自定义)是专门对文件夹里面的key进行分组
然后就形成k-List(v1,v2,v3)的形式，然后reduce经过业务处理，最终输出到hdfs，如果设置压缩就会执行，不设置则不执行
reduce阶段会涉及到：
1.sort排序
2.分组（将相同的key的value放到一个容器的过程）
3.merage文件合并
4.压缩
sparkshuffle的版本一
1.rdd中一个partition对应一个shufflemapTask任务，因为某个节点上可以有多个分区，所以可以有多个shufflemapTask
2.每一个shufflemapTask都会为每一个resultTask创建一个bucket缓存(内存)，bucket的数量=MxR,当内存达到一定值的时候会益写到shuffleblockfile文件中
3.shuffleMaptask会封装成一个叫mapStatus,这个mapstatus,里面包含了每一个resultTask拉取数据的大小
Mapstatus：是ShuffleMapTask返回调度器scheduler的对象，包括任务运行的块管理器地址和对应每个reducer的输出大小。
如果partitions的数量大于2000，则用HighlyCompressedMapStatus，否则用CompressedMapStatus。
4.每一个resultTask拉取过来的数据，就会在内部形成一个rdd,这个rdd叫做shuffleRdd,这个rdd的数据优先存放到内存中，内存中不够然后存到磁盘里
如果是groupByKey算子就结束了,下次执行ReduceByKey的时候，再进行相同key的聚合操作，这个时候会把shufflerdd进行聚合操作生成mapPartitionRdd,就是我们执行reduceByKey之后得到的那个rdd
sparkshuffle的版本二
版本一的缺点:版本一的shuffle方式中会产生大量的小文件，
版本二的优点:就是为了减少这么多小文件的生成
bucket的数量=cpu*resultTask的个数
版本二设计的原理:一个shuffleMapTask还是会写入resultTask对应个数的本地文件，但是当下一个shuffleMapTask运行的时候会直接把数据写到之前已经建立好的本地文件，这个文件可以复用，这种复用机制叫做consolidation机制
我们把这一组的shuffle文件称为shuffleGroup,每个文件中都存储了很多shuffleMapTask对应的数据，这个文件叫做segment,这个时候因为不同的shuffleMapTask都是存在一个文件中
所以建立索引文件，来标记shuffleMapTask在shuffleBlockFile的位置+偏移量，这样就可以在一个文件里面把不同的shuffleMaptask数据分出来
sparkshuffle的版本三
版本三的优点：是通过排序建立索引，相比较于版本二，它只有一个临时文件，不管有多少个resultTask都只有一个临时文件，
缺点:这个排序操作是一个消耗CPU的操作，代价是会消耗很多的cpu
版本二占用内存多，打开文件多，但不需排序，速度快。版本三占用内存少，打开文件少，速度相对慢。实践证明使用第二种方案的应用场景更多些。
shuffle的读流程
1.有一个类blockManager，封装了临时文件的位置信息,resultTask先通过blockManager,就知道我从哪个节点拿数据
如果是远程，它就是发起一次socket请求，创建一个socket链接。然后发起一次远程调用，告诉远程的读取程序，读取哪些数据。读到的内容再通过socket传过来。
2.一条条读数据和一块块读数据的优缺点？
如果是一条条读取的话，实时性好，性能低下
一块块读取的话性能高，但是实时性不好
Shuffle读由reduce这边发起，它需要先到临时文件中读，一般这个临时文件和reduce不在一台节点上，它需要跨网络去读。但也不排除在一台服务器。不论如何它需要知道临时文件的位置，
这个是谁来告诉它的呢？它有一个BlockManager的类。这里就知道将来是从本地文件中读取，还是需要从远程服务器上读取。
读进来后再做join或者combine的运算。
这些临时文件的位置就在就记录在Map结构中。
可以这样理解分区partition是RDD存储数据的地方，实际是个逻辑单位，真正要取数据时，它就调用BlockManage去读，它是以数据块的方式来读。
比如一次读取32k还是64k。它不是一条一条读，一条一条读肯定性能低。它读时首先是看本地还是远程，如果是本地就直接读这个文件了，