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正常情况下都是走MegeSortShuffle流程，特别是预聚合类shuffle算子（比如reduceByKey），但是数据量多的情况下，整个排序过程较慢，导致整个shuffle过程较慢，并且因为底层用的是归并排序，中间会产生多个文件

如果满足①分区数量小于等于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold（默认值200）②不是预聚合类shuffle算子（比如groupByKey），会采用ByPass MegeSortShuffle(不经过排序的Shuffle),底层不用经过排序，用Hash对Task生成的文件进行初步分区，后面再写入到一个data文件和index文件中,效率明显提高.