面试官：说说你对大数据的Spark Shuffle理解吧

Shuffle，中文的意思就是洗牌。之所以需要Shuffle，是因为具有某种共同特征的一类数据需要最终汇聚（aggregate）到一个计算节点上进行计算。这些数据分布在各个存储节点上并且由不同节点的计算单元处理。以最简单的Word Count为例，其中数据保存在Node1、Node2和Node3；经过处理后，这些数据最终会汇聚到Nodea、Nodeb处理，如下图所示。

这个数据重新打乱然后汇聚到不同节点的过程就是Shuffle。但是实际上，Shuffle过程可能会非常复杂：

1）数据量会很大，比如单位为TB或PB的数据分散到几百甚至数千、数万台机器上。

2）为了将这个数据汇聚到正确的节点，需要将这些数据放入正确的Partition，因为数据大小已经大于节点的内存，因此这个过程中可能会发生多次硬盘续写。

3）为了节省带宽，这个数据可能需要压缩，如何在压缩率和压缩解压时间中间做一个比较好的选择？

4）数据需要通过网络传输，因此数据的序列化和发序列化也变得相对复杂。

一般来说，每个Task处理的数据可以完全载入内存（如果不能，可以减小每个Partition的大小），因此Task可以做到在内存中计算。除非非常复杂的计算逻辑，否则为了容错而持久化中间的数据是没有太大收益的，毕竟中间某个过程出错了可以从头开始计算。但是对于Shuffle来说，如果不持久化这个中间结果，一旦数据丢失，就需要重新计算依赖的全部RDD，因此有必要持久化这个中间结果。

一句话总结：Shuffle就是对数据进行重组，由于分布式计算的特性和要求，在实现细节上更加繁琐和复杂。

在DAG调度的过程中，Stage阶段的划分是根据是否有shuffle过程，也就是存在Shuffle Dependency宽依赖的时候，需要进行shuffle，这时候会将作业job划分成多个Stage；并且在划分Stage的时候，构建Shuffle Dependency的时候进行shuffle注册，获取后续数据读取所需要的Shuffle Handle，最终每一个job提交后都会生