5.2 HashShuffle 解析
Spark-1.6 之前默认的shuffle方式是hash. 在 spark-1.6版本之后使用Sort-Base Shuffle，因为HashShuffle存在的不足所以就替换了HashShuffle. Spark2.0之后, 从源码中完全移除了HashShuffle.
本节 HashShuffle做个了解
未优化的HashShuffle
为了方便分析假设前提：每个 Executor 只有 1 个CPU core，也就是说，无论这个 Executor 上分配多少个 task 线程，同一时间都只能执行一个 task 线程。
如下图中有 3个 Reducer，从 Task 开始那边各自把自己进行 Hash 计算(分区器：hash/numreduce取模)，分类出3个不同的类别，每个 Task 都分成3种类别的数据，想把不同的数据汇聚然后计算出最终的结果，所以Reducer 会在每个 Task 中把属于自己类别的数据收集过来，汇聚成一个同类别的大集合，每1个 Task 输出3份本地文件，这里有4个 Mapper Tasks，所以总共输出了4个 Tasks x 3个分类文件 = 12个本地小文件。
缺点:
map 任务的中间结果首先存入内存(缓存), 然后才写入磁盘. 这对于内存的开销很大, 当一个节点上 map 任务的输出结果集很大时, 很容易导致内存紧张, 发送 OOM
生成很多的小文件. 假设有 M 个 MapTask, 有 N 个 ReduceTask, 则会创建 M * n 个小文件, 磁盘 I/O 将成为性能瓶颈.
优化的HashShuffle
优化的 HashShuffle 过程就是启用合并机制，合并机制就是复用buffer，开启合并机制的配置是spark.shuffle.consolidateFiles。该参数默认值为false，将其设置为true即可开启优化机制。通常来说，如果我们使用HashShuffleManager，那么都建议开启这个选项。
这里还是有 4 个Tasks，数据类别还是分成 3 种类型，因为Hash算法会根据你的 Key 进行分类，在同一个进程中，无论是有多少过Task，都会把同样的Key放在同一个Buffer里，然后把Buffer中的数据写入以Core数量为单位的本地文件中，(一个Core只有一种类型的Key的数据)，每1个Task所在的进程中，分别写入共同进程中的3份本地文件，这里有4个Mapper Tasks，所以总共输出是 2个Cores x 3个分类文件 = 6个本地小文件。