有什么方法可以解决Hadoop MapReduce和早期Spark在shuffle过程中的问题？

1) 将map任务给每个partition的reduce任务输出的bucket合并到同一个文件中，这解决了bucket数量很多，但是本身数据体积不大时，造成shuffle很频繁，磁盘I/O成为性能瓶颈的问题；

2) map任务逐条输出计算结果，而不是一次性输出到内存，并使用AppendOnlyMap缓存及其聚合算法对中间结果进行聚合，这大大减小了中间结果所占的内存大小；

3) 对SizeTrackingAppendOnlyMap和SizeTrackingPairBuffer等缓存进行溢出判断，当超出myMemoryThreshold的大小时，将数据写入磁盘，防止内存溢出；

4) reduce任务对拉取到的map任务中间结果逐条读取，而不是一次性读入内存，并在内存中进行聚合和排序(其本质上也使用了AppendOnlyMap缓存)，这也大大减小了数据占用的内存；

5) reduce任务将要拉取的Block按照BlockManager地址划分，然后将同一BlockMananger地址中的Block累积为少量网络请求，减少网络I/O。