Spark shuffle write:为什么随机写入数据比从hdfs读取的输入数据大得多？

Spark shuffle write是指在Spark计算框架中进行数据洗牌操作时，将数据从Map阶段的输出节点传输到Reduce阶段的输入节点的过程。在这个过程中，为了保证Reduce阶段能够正确地处理数据，需要将Map阶段输出的数据按照key进行分区和排序，然后写入磁盘或内存中，以便Reduce阶段能够按照key进行合并和处理。

随机写入数据比从HDFS读取的输入数据大得多的原因如下：

1. 数据复制：在Spark shuffle write过程中，为了提高容错性和性能，通常会对数据进行复制。默认情况下，每个Map任务的输出数据会复制到多个节点上，以便在节点故障时能够继续进行计算。而从HDFS读取的输入数据通常只需要读取一次，不需要进行复制。
2. 数据排序：在Spark shuffle write过程中，为了保证Reduce阶段能够按照key进行合并和处理，需要对数据进行排序。这个排序过程会导致数据量的增加，因为排序需要将数据重新组织和排列。
3. 数据压缩：在Spark shuffle write过程中，为了减少数据的传输和存储开销，通常会对数据进行压缩。压缩后的数据量通常会比原始数据大，因为压缩算法会引入一定的压缩头和元数据。

综上所述，Spark shuffle write过程中的随机写入数据比从HDFS读取的输入数据大得多，是由于数据复制、数据排序和数据压缩等因素导致的。这也是为了保证Spark计算框架能够高效地进行数据洗牌和Reduce阶段的计算。