spark调优 shuffle调优

太过爱你忘了你带给我的痛 2022-05-19 00:57 420阅读 0赞

每一个shuffle的前半部分stage的task，每个task都会创建下一个stage的task数量相同的文件，比如下一个stage会有100个task,那么当前stage每个task都会创建100份文件，会将同一个key对应的values,一定是写入同一个文件中的，也一定会将同一个key对应的values写入下一个stage，同一个task对应的文件中。

shuffle的后半部分stage的task,每个task都会从各个节点上的task写的属于自己的那一份文件中，拉取key，value对；然后task会有一个内存缓存区，然后用hashMap然后进行key-values进行聚合（key,values）；

task 会用我们自己定义的聚合函数，进行聚合

shuffle，一定是分为俩个stage来完成的，因为这其实是个逆向的过程，不是stage决定shuffle,是shuffle决定stage

reduceByKey(\_ + \_) 在某个action触发job的时候，DAGScheduler，会负责划分job为多个stage.,划分的依据，就是发现有会触发shuffle操作的算子，比如reduceByKey,就将这个操作的前半部分，以及以前所有的RDD和transformation操作，划分为一个stage,

优化一：合并map端输出文件

new sparkConf().set("spark.shuffle.consolidateFiles","true")

开启shufflemap端输出文件合并的机制，默认是不开启的，就会发生下边大量map端输出文件的操作，消耗大量的性能

如果不合并map端输出文件的话，会怎么样？

问题来了，默认的这种shuffle行为，对性能有什么样的恶略影响呢?

实际生产环境的条件：

100个节点，每个节点100个executor,:100个executor

每个executor:2个cpu core

总共1000个task，每个executor平均10个task  每个task输出下个stage的task数量文件

每个节点，10个task,会输出多少分map端文件 10 \* 1000 = 1万个文件

总共有多少份map端输出文件？100 \* 10000 = 100 万

shuffle中的写磁盘的操作，基本上就是shuffle中性能消耗最为严重的部分。

通过上面的分析，一个普通的生产环境的spark job的一个shuffle环节，会写入磁盘100万个文件

磁盘IO对性能和spark作业执行速度的影响，是及其惊人和吓人的。

基本上，spark作业的性能，都消耗在shuffle中了，虽然不只是shuffle的map端输出文件这一个部分，但是这里也是非常大的一个性能消耗点

开启map端输出文件的合并机制后

第一个stage,同时就运行cpu core个task,比如cpu core是2个，那么就并行运行2个task;每个task都创建下一个stage的task数量个文件；

第一个stage，并行运行的俩个task，执行完以后就会执行另外俩个task，另外2个task不会再创建输出文件；而是复用之前的task创建的map端输出文件，将数据写入上一批task的输出文件中。

第二个stage,task在拉取数据的时候，就不会去拉取上一个stage每个task为自己创建的那份输出文件了，而是拉取少量的输出文件，每个输出文件中，可能包含了多个task给自己的map端输出。

提醒一下（map端输出文件合并）

只有并行执行的task回去创建新的输出文件；下一批 并行执行的task，就会去复用之前已有的输出文件，但是有一个例外，比如2个task并行在执行，此时又启动要执行2个task，就无法去复用刚才那俩个task创建的输出文件了，而是自己去创建新的输出文件

要实现输出文件合并的效果，必须是一批task先执行，然后下一批task再执行，才能复用之前的输出文件，否则多批task同时起来执行，还是做不到复用。

合并map端输出文件，对咱们的spark的性能有哪些方面的影响呢？

1. map task写入磁盘文件的IO,减少：100万 --> 20 万

2. 第二个stage,原来要拉取第一个stage的task数量份文件，1000个task，第二stage都要拉取1000份文件，要走网络传输

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