Spark Core里的ShuffleRDD在阶段划分时会生成两个Stage，以下面的WordCount为例，这两个Stage的任务类型分别为ShuffleMapTask和ResultTask：

// 创建 Spark 运行配置对象
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("WordCount")
// 创建 Spark 上下文环境对象（连接对象）
val sc = new SparkContext(sparkConf)
// 读取文件数据
val fileRDD = sc.textFile("input")
// 将文件中的数据进行分词
val wordRDD = fileRDD.flatMap(_.split(" "))
// 转换数据结构 word => (word, 1)
val word2oneRDD = wordRDD.map((_, 1))
// 将转换结构后的数据按照相同的单词进行分组聚合
val word2CountRDD = word2OneRDD.reduceByKey(_ + _)
// 将数据聚合结果采集到内存中
val word2Count = word2CountRDD.collect()

下面将描述一下这两种类型Task的处理过程，目的在于对ShuffleRDD带来的计算成本有更清楚的认识，也能够学习Spark对于Shuffle过程是如何进行高效实现的。下面的描述针对的Spark版本为3.1.2，与之前版本的Spark有所不同，老版本的spark.shuffle.consolidateFiles配置已经不存在，默认进行了合并。

1、ShuffleMapTask

1个task只会生成1个data文件和1个indexfile，data文件存储下游多个partition的数据，而indexfile里存储的就是每个partition在这个文件的offset。示例里的ShuffleMapTask下游的ResultTask数量为2，也就是也就是indexfile存储了两个partition的offset。

index文件存储的两个parition的offset，分别为0x41(65)和0x8b(139)也就是每个partition数据的长度。 对应的data文件：

 可以看到第一个LZ4Block结束于第65个字节，第二个结束于第139个字节。

2、ResultTask

从ShuffleMapTask生成的数据文件中获取数据，这个也是通过netty来读取的，对应的通信方是ExceutorBackend的Endpoint（用于执行task的是这个进程里的Executor对象）。ResultTask的数量如果没有设置spark.default.parallelism，则由上游rdd的最大partitions决定。