简述 Spark中的 Shuffle

痛定思痛。 2024-04-07 14:11 35阅读 0赞

#### Spark中的 Shuffle ####

*   *  1. Hash Shuffle
     *   *   *  （一）未优化的Hash Shuffle
             *  （二）优化的Hash Shuffle
     *  2. Sort Shuffle
     *   *   *  （一）普通 Sort Shuffle
             *  （二）bypass SortShuffle

Shuffle，中文的意思就是洗牌。  
将所有分区的数据重新打散，然后根据某种特征 汇聚到不同节点的过程就是Shuffle；

如reduceByKey时，需要根据key对不同分区的数据重新聚合；  
![在这里插入图片描述][03aa3b1b70594e2bb310af02544817be.png]

Spark Shuffle 分为两种：一种是基于 Hash 的 Shuffle；另一种是基于 Sort 的 Shuffle。

### 1. Hash Shuffle ###

##### （一）未优化的Hash Shuffle #####

假设前提：每个 Executor 只有 1 个 CPU core，也就是说，无论这个 Executor 上分配多少个 task 线程，同一时间都只能执行一个 task 线程（并发）；

如下图中有 3 个 Reducer，从 Task 开始那边各自把自己进行 Hash 计算(分区器：hash/numreduce 取模)，分类出 3 个不同的类别，  
**每个 Task 都分别有对应reduce个数的数据，对应reduce个数的本地文件，然后 Reducer 会在每个 Task 中把属于自己类别的数据收集过来，汇聚成一个同类别的大集合；**  
即每 1 个 Task 输出 3 份本地文件对应3个reduce！

这里有 4 个Mapper Tasks，所以总共输出了 4 个 Tasks x 3 个分类文件 = 12 个本地小文件。  
![在这里插入图片描述][905d0110c1eb483381075e07019cfa96.png]  
**缺点**：每个Task对都有每种类型的文件，小文件太多，效率低；

##### （二）优化的Hash Shuffle #####

优化的 HashShuffle 过程就是启用**合并机制**，合并机制就是**复用 buffer**；开启合并机制的配置是 spark.shuffle.consolidateFiles。该参数默认值为 false，将其设置为 true 即可开启优化机制；

在同一个进程中，**无论是有多少个 Task，都会把同样的Key的数据 放在同一个 Buffer 里，然后把 Buffer 中的数据写入【以 Core 数量为单位】的本地文件中**，(一个 Core 只有一种类型的Key 的数据)，

每 1 个Task 所在的进程中，分别写入共同进程中的 3 份本地文件，这里有 4 个 Mapper Tasks，  
所以总共输出是 2 个Cores x 3 个分类文件 = 6 个本地小文件。  
![在这里插入图片描述][e1dc63e62d894365a562d80d91758dcb.png]  
**缺点**：但任务过多，核数过多，依然有很多小文件！

总结Hash Shuffle  
优点：  
可以省略不必要的排序开销；避免了排序所需的内存开销。

缺点：  
生产的文件过多，会对文件系统造成压力。

### 2. Sort Shuffle ###

##### （一）普通 Sort Shuffle #####

1.  **会先将数据先写入一个【内存中的】数据结构Map**，一边通过 Map 局部聚合，一遍写入内存，**当达到阀值就将数据溢写到磁盘，清空内存中数据结构**；（类似hadoop）
2.  **【在溢写磁盘前】，先根据 key 进行排序，然后`分批`写入到磁盘文件中**，默认一批是10000条数据；每一批溢写都会产生一个 **磁盘文件**，也就是说一个Task 过程会产生多个**临时文件**。
3.  最后 **【在每个 Task 中】，将所有的临时文件merge合并**（即一个Task对应一个文件），此过程将所有临时文件读取出来，**一次写入到最终文件**；同时写一份**索引文件**，标识下游各个Task 的数据在文件中的索引，`start offset` 和`end offset`。  
    ![在这里插入图片描述][91b81f4d268f4dfabeb6b8338fc2ce7a.png]  
    对应Task 输出 3个文件；

##### （二）bypass SortShuffle #####

bypass 运行机制的触发条件如下：  
1）shuffle reduce task 数量小于等于 spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold 参数的值，默认为 200。  
2）**不是聚合类的 shuffle 算子**（比如 reduceByKey）。

1.  **此时每个task 都会为每种reduce 都创建一个临时磁盘文件**，并将数据按 key 进行hash 然后根据 key 的 hash 值，将数据 写入对应的磁盘文件之中；（类似未优化的Hash Shuffle，小文件非常多）
2.  最后，同样会将所有临时磁盘文件都**合并**成一个**磁盘文件**，并创建一个单独的**索引文件**。

bypass SortShuffle 类似未优化的Hash Shuffle，只是最后将临时文件合成了大文件并创建索引文件；  
bypass SortShuffle 与普通 SortShuffleManager 运行机制的不同在于`不会进行排序`，所以节省了排序的性能开销；  
![在这里插入图片描述][51d3a9c2f0cd4d55b8c76a25c5eed6ad.png]

Sort 的 Shuffle 机制的优缺点  
优点：  
1.小文件的数量大量减少，Mapper 端的内存占用变少；

缺点：  
1.普通的Sort Shuffle需要排序，有排序的开销；

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