在分布式系统中，数据分布在不同的节点上，每一个节点计算一部份数据，如果不对各个节点上独立的部份进行汇聚的话，我们计算不到最终的结果。我们需要利用分布式来发挥Spark本身并行计算的能力，而后续又需要计算各节点上最终的结果，所以需要把数据汇聚集中，这就会导致Shuffle，这也是说为什么Shuffle 是分布式不可避免的命运。因为Shuffle 的过程中会产生大量的磁盘 IO、网络 IO、以及压缩、解压缩、序列化和反序列化的操作，这一系列的操作对性能都是一个很大的负担。
调优是一个动态的过程，需要根据业务数据的特性还有硬件设备的条件，经过不断的测试，才能达到一个最优化的水平。以下是一些Spark参数的介绍，以及一些调优的最佳实战，参数调优是其中一个减少Shuffle所带来的性能负担的方法。
Spark.Shuffle.manager默认值：Sort
参数说明：该参数用于设置ShuffleManager的类型。Spark 1.5以后，有三个可选项：Hash、Sort和Tungsten-Sort。HashShuffleManager是Spark 1.2以前的默认选项，但是Spark 1.2以及之后的版本默认都是SortShuffleManager了。Tungsten-Sort与Sort类似，但是使用了Tungsten计划中的堆外内存管理机制，内存使用效率更高。
调优建议：由于SortShuffleManager默认会对数据进行排序，因此如果你的业务逻辑中需要该排序机制的话，则使用默认的SortShuffleManager就可以；而如果你的业务逻辑不需要对数据进行排序，那么建议参考后面的几
段智华 认证博客专家 Spark AI 企业级AI技术 本人从事大数据人工智能开发和运维工作十余年，码龄5年，深入研究Spark源码，参与王家林大咖主编出版Spark+AI系列图书5本，清华大学出版社最新出版2本新书《Spark大数据商业实战三部曲：内核解密|商业案例|性能调优》第二版、《企业级AI技术内幕：深度学习框架开发+机器学习案例实战+Alluxio解密》，《企业级AI技术内幕》新书分为盘古人工智能框架开发专题篇、机器学习案例实战篇、分布式内存管理系统Alluxio解密篇。Spark新书第二版以数据智能为灵魂，包括内核解密篇，商业案例篇，性能调优篇和Spark+AI解密篇。从2015年开始撰写博文，累计原创1059篇，博客阅读量达155万次