Spark源码系列（六）Shuffle的过程解析
Spark大会上，所有的演讲嘉宾都认为shuffle是最影响性能的地方，但是又无可奈何。之前去百度面试hadoop的时候，也被问到了这个问题，直接回答了不知道。这篇文章主要是沿着下面几个问题来开展：shuffle过程的划分？shuffle的中间结果如何存储？shuffle的数据如何拉取过来？Spark的操作模型是基于RDD的，当调用RDD的reduceByKey、groupByKey等类似的操作的时候，就需要有shuffle了。再拿出reduceByKey这个来讲。reduceByKey的时候，我们可以手动设定reduce的个数，如果不指定的话，就可能不受控制了。1、如果自定义了分区函数par
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