本文来源于知乎上一大牛的回答作者：Lijie Xu
1. 是否需要对key提前进行排序。
从逻辑角度来讲，Shuffle 过程就是一个 GroupByKey 的过程，两者没有本质区别。只是 MapReduce 为了方便 GroupBy 存在于不同 partition 中的 key/value records，就提前对 key 进行排序。Spark 认为很多应用不需要对 key 排序，就默认没有在 GroupBy 的过程中对 key 排序。
2.DAG数据流的优势。
从数据流角度讲，两者有差别。MapReduce 只能从一个 Map Stage shuffle 数据，Spark 可以从多个 Map Stages shuffle 数据（这是 DAG 型数据流的优势，可以表达复杂的数据流操作，参见 CoGroup(), join() 等操作的数据流图 SparkInternals/4-shuffleDetails.md at master · JerryLead/SparkInternals · GitHub**。
3. Shuffle write/read 实现上有一些区别。
以前对 shuffle write/read 的分类是 sort-based 和 hash-based。MapReduce 可以说是 sort-based，shuffle write 和 shuffle read 过程都是基于key sorting 的 (buffering records + in-memory sort + on-disk external sorting)。早期的 Spark 是 hash-based，shuffle write 和 shuffle read 都使用 HashMap-like 的数据结构进行 aggregate (without key sorting)。但目前的 Spark 是两者的结合体，shuffle write 可以是 sort-based (only sort partition id, without key sorting)，shuffle read 阶段可以是 hash-based。因此，目前 sort-based 和 hash-based 已经“你中有我，我中有你”，界限已经不那么清晰。
4. 从数据 fetch 与数据计算的重叠粒度来讲，两者有细微区别。
MapReduce 是粗粒度，reducer fetch 到的 records 先被放到 shuffle buffer 中休息，当 shuffle buffer 快满时，才对它们进行 combine()。而 Spark 是细粒度，可以即时将 fetch 到的 record 与 HashMap 中相同 key 的 record 进行 aggregate。
5. 从性能优化角度来讲，Spark考虑的更全面。
MapReduce 的 shuffle 方式单一。Spark 针对不同类型的操作、不同类型的参数，会使用不同的 shuffle write 方式。比如 Shuffle write 有三种实现方式：
其中 Serialized sorting 方式既可以使用堆内内存，也可以使用堆外内存。更多的细节就不详述了，感兴趣可以看相关的实现类。
