第36课：kaishi 彻底解密Spark 2.1.X中Sort Shuffle中Reducer端源码内幕
本文根据家林大神系列课程编写 http://weibo.com/ilovepains
本课讲解Spark 2.1.X中Sort Shuffle中Reducer端的源码内幕，Spark是MapReduce思想的一种实现，相对于Hadoop的MapRedcue，Spark作业job根据算子的依赖关系，当是宽依赖的时候会产生Shuffle，这个时候划分成不同的Stage，前面的Stage是后面Stage的Mapper，后面Stage是前面Stage的Redcuer。研究的核心是Map Reduce以及中间网络传输的过程。从Redcue的角度讲，肯定有拉取数据的过程，这个跟原始的大数据分布式思想是完全一致的。在Hadoop的MapRedcue中是链式的，Map，Redcue，接着Map，Redcue，从Hadoop的角度讲，前面是Map，Map，Map...后面是Redcue，Hadoop借助于Oozie工具来实现多个Map/Reduce作业连接到一起。而Spark基于DAG的模型天然可迭代的。
Spark研究Reducer端的Stage的时候，从ShuffledRDD去谈。从RDD的运行角度讲，Shuffled的RDD是RDD的具体实现，因此关键是分析compute方法。
