SparkShuffle机制
在早期版本的Spark中，shuffle过程没有磁盘读写操作，是纯内存操作，后来发现效率较低，且极易引发OOME，较新版本的Shuffle操作都加入了磁盘读写进行了改进。
1、未经优化的HashShuffleManager：上一个stage中每一个task会对下一个stage的每一个task写一份数据文件，假定上一个stage有N个task，下一个stage有M个task，此时由上到下形成N个1对M的映射关系，总共产生【N * M】个文件。这种方式的优点是思路简单，数据文件的逻辑隔离性更强。缺点是在磁盘上产生的文件个数太多，每个文件的读写都需要建立管道等操作，过多的文件势必增加额外的开销，效率较低。【同将多个小文件打包为一个大文件再拷贝，比直接拷贝多个小文件更快，一个道理】
2、优化过的HashShuffleManager：上一个stage中每一个task共同写下一个stage的每一个task独有的数据文件，假定上一个stage有N个task，下一个stage有M个task，此时由上到下形成M个N对1的映射关系，总共产生M个文件（文件数量只取决于下一个stage的task数量）。由于文件数量的减少，性能得到了一定的提升。
3、SortShuffleManager：这是当前版本中使用的方式，进一步减少数据文件个数，阶段之间只通过2个文件来传递数据【索引文件、数据文件】。在上一个阶段中，每个task都将数据在内存中进行排序生成文件（如果内存不够用就溢写到磁盘），将多个排序后的文件合并到同一个数据文件中，配合索引文件，下游task就能高效的完成读取操作。
由于排序操作是一个相对低效的操作，所以在小数据量时可以使用Hash算法来达到快速定位的目的。此时就轮到bypass机制，其内容是当shuffle-map-task数量小于bypassMergeThreshold（默认200个）时或者不是聚合类shuffle，就不采用排序而换为Hash操作。