在mapreduce框架中，shuffle是連線map和reduce之間的橋梁，map的輸出要用到reduce中必須經過shuffle這個環節，shuffle的效能高低直接影響了整個程式的效能和吞吐量。spark作為mapreduce框架的一種實現，自然也實現了shuffle的邏輯。
shuffle是mapreduce框架中的乙個特定的phase，介於map phase和reduce phase之間，當map的輸出結果要被reduce使用時，輸出結果需要按key雜湊，並且分發到每乙個reducer上去，這個過程就是shuffle。由於shuffle涉及到了磁碟的讀寫和網路的傳輸，因此shuffle效能的高低直接影響到了整個程式的執行效率。
下面這幅圖清晰地描述了mapreduce演算法的整個流程，其中shuffle phase是介於map phase和reduce phase之間。
概念上shuffle就是乙個溝通資料連線的橋梁，那麼實際上shuffle（partition）這一部分是如何實現的的呢，下面我們就以spark為例講一下shuffle在spark中的實現。
先以圖為例簡單描述一下spark中shuffle的整乙個流程：
m×rm×r，其中
mm是map的個數，
rr是reduce的個數。
這裡的bucket是乙個抽象概念，在實現中每個bucket可以對應乙個檔案，可以對應檔案的一部分或是其他等。
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