怎么分析spark中的shuffle模块，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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一、Basic shuffle writer实现解析
在Executor上执行shuffle Map Task时，最终会调用shuffleMapTask的runTask，核心逻辑如下：
1.从sparkEnv中获得shuffleManager；
2.从manager中获得writer
3.调用RDD开始计算，运算结果通过writer进行持久化，持久化之前通过Aggregator来确定是否需要进行Map端聚合，然后将结果通过FileShuffleManager#forMapTask的方法写入，写入完成后，会将元数据信息写入MapStatus，然后下游的Task可以通过这个MapStatus取得需要处理的数据。
这样writer通过ShuffleDependency#partitioner来获得下游partition的数量，下游的每个partition都会对应一个文件，文件名字的格式为：“shuffle_”+shuffledId+"_"+mapId+"_"+reduceId。
由于每个shuffle Map Task需要为每个下游的Task创建一个单独的文件，因此文件的数量就是number(shuffle_map_task)*number(following_task)。这样会导致创建和打开许多文件。
后来Spark又引入Shuffle Consolidate Writer，原理是core上的第一个Task创建一个文件，该core上的后面的Task的shuffle操作都追加写入改文件，这样文件数量number(core)*number(following_task) 。
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