Spark中什么情况下会发生shuffle操作？

当调用一些需要重新组合数据的操作时，例如groupByKey、reduceByKey、sortByKey等。
当在Spark应用程序中使用窄依赖关系时，例如在单个map操作之后立即进行reduceByKey操作。在这种情况下，Spark需要将结果重新分配并组合，以便在不同的任务之间共享数据。
总之，Shuffle操作是Spark中非常重要的操作，用于在大规模数据集上执行聚合和重组操作。理解Shuffle操作的工作原理可以帮助您优化Spark应用程序性能，并避免因Shuffle操作导致的网络I/O瓶颈。