SparkShuffle

• SparkShuffle概念

reduceByKey会将上一个RDD中的每一个key对应的所有value聚合成一个value，然后生成一个新的RDD，元素类型是<key,value>对的形式，这样每一个key对应一个聚合起来的value。

问题：聚合之前，每一个key对应的value不一定都是在一个partition中，也不太可能在同一个节点上，因为RDD是分布式的弹性的数据集，RDD的partition极有可能分布在各个节点上。

如何聚合？

– Shuffle Write：上一个stage的每个map task就必须保证将自己处理的当前分区的数据相同的key写入一个分区文件中，可能会写入多个不同的分区文件中。

 – Shuffle Read：reduce task就会从上一个stage的所有task所在的机器上寻找属于己的那些分区文件，这样就可以保证每一个key所对应的value都会汇聚到同一个节点上去处理和聚合。

Spark中有两种Shuffle管理类型，HashShufflManager和SortShuffleManager，Spark1.2之前是HashShuffleManager， Spark1.2引入SortShuffleManager,在Spark 2.0+版本中已经将HashShuffleManager丢弃。

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 HashShuffleManager

• 普通机制
• 普通机制示意图

 

• 执行流程

1. 每一个map task将不同结果写到不同的buffer中，每个buffer的大小为32K。buffer起到数据缓存的作用。
2. 每个buffer文件最后对应一个磁盘小文件。
3. reduce task来拉取对应的磁盘小文件。

• 总结

1. .map task的计算结果会根据分区器（默认是hashPartitioner）来决定写入到哪一个磁盘小文件中去。ReduceTask会去Map端拉取相应的磁盘小文件。
2. .产生的磁盘小文件的个数：

M（map task的个数）*R（reduce task的个数）

• 存在的问题

     产生的磁盘小文件过多，会导致以下问题：

1. 在Shuffle Write过程中会产生很多写磁盘小文件的对象。
2. 在Shuffle Read过程中会产生很多读取磁盘小文件的对象。
3. 在JVM堆内存中对象过多会造成频繁的gc,gc还无法解决运行所需要的内存 的话，就会OOM。
4. 在数据传输过程中会有频繁的网络通信，频繁的网络通信出现通信故障的可能性大大增加，一旦网络通信出现了故障会导致shuffle file cannot find 由于这个错误导致的task失败，TaskScheduler不负责重试，由DAGScheduler负责重试Stage。

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•   合并机制
• 合并机制示意图

• 总结

产生磁盘小文件的个数：C(core的个数)*R（reduce的个数）

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SortShuffleManager

• 普通机制
• 普通机制示意图

 

• 执行流程

1. map task 的计算结果会写入到一个内存数据结构里面，内存数据结构默认是5M
2. 在shuffle的时候会有一个定时器，不定期的去估算这个内存结构的大小，当内存结构中的数据超过5M时，比如现在内存结构中的数据为5.01M，那么他会申请5.01*2-5=5.02M内存给内存数据结构。
3. 如果申请成功不会进行溢写，如果申请不成功，这时候会发生溢写磁盘。
4. 在溢写之前内存结构中的数据会进行排序分区
5. 然后开始溢写磁盘，写磁盘是以batch的形式去写，一个batch是1万条数据，
6. map task执行完成后，会将这些磁盘小文件合并成一个大的磁盘文件，同时生成一个索引文件。
7. reduce task去map端拉取数据的时候，首先解析索引文件，根据索引文件再去拉取对应的数据。

• 总结

产生磁盘小文件的个数： 2*M（map task的个数）

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•  bypass机制
• bypass机制示意图

 

• 总结
• .bypass运行机制的触发条件如下：

            shuffle reduce task的数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold的参数值。这个值默认是200。

• .产生的磁盘小文件为：2*M（map task的个数）