在之前的文章中，留有很多的坑，本来是想如果有时间一点点的展开细说，但是现实的情况是时间是有限的。趁着现在也许还记得当时的思考点，就来从宏观上简单的回答下这些问题吧！
BypassMergeSortShuffleWriter和HashShuffle有什么区别？
其实BypassMergeSortShuffleWriter 和已经废弃的HashShuffleWriter是类似的，主要的区别是ByPass会将Map端的多个文件汇总为一个文件，这样大大减少了磁盘IO的能力。BypassMergeSortShuffleWriter的具体实现细节可以参考文件：[SPARK][CORE] 面试问题之 BypassMergeSortShuffleWriter的细节
为什么 Spark 中不保留 HashShuffleManager，而是将其作为 SortShuffleManager 的一个 Writer 实现？
统一性和一致性：将 HashShuffle 作为 SortShuffleManager 的一部分可以提升代码的一致性和可维护性。这样所有的 shuffle 操作都使用相同的框架和接口进行实现，减少了代码重复和维护的工作。
性能优化：SortShuffleManager 可以通过选择不同的 Writer 实现进行优化。BypassMergeSortShuffleWriter 作为一种优化策略，一般是在数据和分区较小的情况下执行来获得更好的性能。将其集成到 SortShuffleManager 中，可使 Spark 根据具体情况选择最佳的 ShuffleWriter 策略。
将 HashShuffle 作为 SortShuffleManager 的一个组件，可以为后续的扩展和优化提供更多的灵活性。如果有更好的 Shuffle 实现策略出现，可以很容易地替换或添加新的实现实现。