如果有可能的话，尽量避免使用shuffle类算子。因为Spark作业运行过程中，最消耗性能的地方就是shuffle过程。shuffle过程，就是将分布在集群中多个节点上的同一个key，拉取到同一个节点上，进行聚合或join等操作。比如reduceByKey、join等算子，都会触发shuffle操作。
shuffle过程中，各个节点上的相同key都会先写入本地磁盘文件中，然后其他节点需要通过网络传输拉取各个节点上的磁盘文件中的相同key。而且相同key都拉取到同一个节点进行聚合操作时，还有可能会因为一个节点上处理的key过多，导致内存不够存放，进而溢写到磁盘文件中。因此在shuffle过程中，可能会发生大量的磁盘文件读写的IO操作，以及数据的网络传输操作。会引起大量磁盘IO和网络数据传输也是shuffle性能较差的主要原因。
因此在生产环境开发过程中，能避免则尽可能避免使用reduceByKey、join、distinct、repartition等会进行shuffle的算子，尽量使用map类的非shuffle算子。这样的话，没有shuffle操作或者仅有较少shuffle操作的Spark作业，可以大大减少性能开销。
spark中会导致shuffle操作的有以下几种算子：
- repartition类的操作：
比如repartition、repartitionAndSortWithinPartitions、coalesce等。重分区一般会shuffle，因为需要在整个集群中，对之前所有的分区的数据进行随机，均匀的打乱，然后把数据放入下游新的指定数量的分区内。
- byKey类的操作：
比如reduceByKey、groupByKey、sortByKey等。byKey类的操作要对一个key，进行聚合操作，那么肯定要保证集群中，所有节点上的相同的key，移动到同一个节点上进行处理。
- join类的操作：
比如join、cogroup等。两个rdd进行join，就必须将相同join key的数据，shuffle到同一个节点上，然后进行相同key的两个rdd数据的笛卡尔乘积。