Flink Remote Shuffle 是一种批场景下利用外部服务完成任务间数据交换的 Shuffle 实现，本文后续将详细介绍 Flink Remote Shuffle 研发的背景，以及 Flink Remote Shuffle 的设计与使用。
重要特性
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存储计算分离：存储计算分离使计算资源与存储资源可以独立伸缩，计算资源可以在计算完成后立即释放，Shuffle 稳定性不再受计算稳定性影响。
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支持多种部署模式：支持 Kubernetes、Yarn 以及 Standalone 环境下部署。
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采用了类似 Flink Credit-Based 流量控制机制，实现了零拷贝数据传输，最大限度的使用受管理的内存 (managed memory) 以避免 OOM，提高了系统稳定性与性能。
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实现了包括负载均衡、磁盘 IO 优化、数据压缩、连接复用、小包合并等诸多优化，实现了优秀的性能与稳定性表现。
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支持 Shuffle 数据正确性校验，能够容忍 Shuffle 进程乃至物理节点重启。
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结合 FLIP-187: Flink Adaptive Batch Job Scheduler[11] 可支持动态执行优化，如动态决定算子并发度。
设计思路与原理介绍
参阅此文章：https://www.oschina.net/news/171564/flink-remote-shuffle-open-source
