双倍提升Apache Spark排序性能

曾经终败给现在 2022-08-06 12:18 206阅读 0赞

allowtransparency="true" frameborder="0" scrolling="no" src="http://hits.sinajs.cn/A1/weiboshare.html?url=http%3A%2F%2Fwww.csdn.net%2Farticle%2F2015-01-23%2F2823682&type=3&count=&appkey=&title=Cloudera%E5%92%8C%E8%8B%B1%E7%89%B9%E5%B0%94%E5%85%AC%E5%8F%B8%E7%9A%84%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E4%BB%AC%E6%AD%A3%E5%9C%A8%E9%80%9A%E5%8A%9B%E5%90%88%E4%BD%9C%EF%BC%8C%E6%97%A8%E5%9C%A8%E4%BD%BFSpark%20shuffle%E9%98%B6%E6%AE%B5%E5%85%B7%E6%9C%89%E6%9B%B4%E9%AB%98%E7%9A%84%E5%8F%AF%E6%89%A9%E5%B1%95%E6%80%A7%E5%92%8C%E7%A8%B3%E5%AE%9A%E6%80%A7%E3%80%82%E6%9C%AC%E6%96%87%E5%AF%B9%E7%9B%B8%E5%85%B3%E6%96%B9%E6%B3%95%E7%9A%84%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E4%BA%86%E8%AF%A6%E7%BB%86%E6%8F%8F%E8%BF%B0%E3%80%82&pic=&ralateUid=&language=zh\_cn&rnd=1422012490184" width="22" height="16"> **摘要：**Cloudera和英特尔公司的工程师们正在通力合作，旨在使Spark shuffle阶段具有更高的可扩展性和稳定性。本文对相关方法的设计进行了详细描述。

区别常见的Embarrassingly Parallel系统，类似MapReduce和Apache Spark（Apache Hadoop的下一代数据处理引擎）这样的计算引擎主要区别在于对“all-to-all” 操作的支持上。和许多分布式引擎一样，MapReduce和Spark的操作通常针对的是被分片数据集的子分片，很多操作每次只处理单个数据节点，同时这些操作所涉及到的数据往往都只存在于这个数据片内。all-to-all操作必须将数据集看作一个整体，而每个输出结果都可以总结自不同分片上的记录。Spark的groupByKey、sortByKey，还有reduceByKey这些shuffle功能都属于这方面常见的操作。

在这些分布式计算引擎中，shuffle指的是在一个all-to-all操作中将数据再分割和聚合的操作。显而易见，在实践生产中，我们在Spark部署时所发现的大多性能、可扩展性及稳定性问题都是在shuffle过程中产生的。

Cloudera和英特尔的工程师们正通力合作以扩展Spark的shuffle，使得shuffle可以更加快速与稳定地处理大量的数据集。Spark在很多方面相较MapReduce有更多优势，同时又在稳定性与可扩展性上相差无几。在此，我们从久经考验的MapReduce shuffle部署中吸取经验，以提高排序数据输出的shuffle性能。

在本文中，我们将会逐层解析——介绍目前Spark shuffle的运作实现模式，提出修改建议，并对性能的提高方式进行分析。更多的工作进展可以于正在进行中的SPARK-2926发现。

### Spark目前的运作实现模式 ###

一个shuffle包含两组任务：1. 产生shuffle数据的阶段；2.使用shuffle数据的阶段。鉴于历史原因，写入数据的任务被称做“map task”，而读取数据的任务被称做“reduce tasks”，但是以上角色分配只局限于单个job的某个具体shuffle过程中。在一个shuffle中扮演reduce的task，在另一个shuffle中可能就是map了，因为它在前者里面执行的是读取操作，而在后者中执行的是数据写入任务，并在随后的阶段中被消费。

MapReduce和Spark的shuffle都使用到了“pull”模式。在每个map任务中，数据被写入本地磁盘，然后在reduce任务中会远程请求读取这些数据。由于shuffle使用的是all-to-all模式，任何map任务输出的记录组都可能用于任意reduce。一个job在map时的shuffle操作基于以下原则：所有用于同一个reduce操作的结果都会被写入到相邻的组别中，以便获取数据时更为简单。

Spark默认的shuffle实现（即hash-based shuffle）是map阶段为每个reduce任务单独打开一个文件，这种操作胜在简单，但实际中却有一些问题，比如说实现时Spark必须维持大量的内存消耗，或者造成大量的随机磁盘I/O。此外，如果M和R分别代表着一个shuffle操作中的map和reduce数量，则hash-based shuffle需要产生总共M\*R个数量的临时文件，Shuffle consolidation将这个数量减至C\*R个（这里的C代表的是同时能够运行的map任务数量），但即便是经过这样的修改之后，在运行的reducer数量过多时还是经常会出现“文件打开过多”的限制。

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Hash-based shuffle中单个map任务

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Sort-based shuffle中单个map任务

为了进一步提高shuffle的稳定性与性能，从1.1版本开始，Spark引入了“sort-based shuffle”实现，其功能与MapReduce使用的map方式十分类似。在部署时，每个任务的map输出结果都会被储存在内存里（直到可用内存耗尽），然后在reduce任务中进行排序，之后再spill到一个单独的文件。如果在单个任务中该操作发生了多次，那么这个任务的输出将被合并。

在reduced的过程中，一组线程负责抓取远程的map输出blocks。当数据进入后，它们会被反序列化，再转化成一个适用于执行all-to-all操作的数据结构。在类似groupByKey、reduceByKey，还有aggregateByKey之类的聚合操作中，其结果会变成一个ExternalAppendOnlyMap（本质上是一个内存溢出时会spill到硬盘的哈希map）。在类似sortByKey的排序操作中，输出结果会变成一个ExternalSorter（将结果分类后可能会spill到硬盘，并在对结果进行排序后返回一个迭代程序）。

### **完全Sort-based Shuffle** ###

上文所描述的方式有两个弊端：

*  每个Spark reduce的任务都需要同时打开大量的反序列化记录，从而导致内存的大量消耗，而大量的Java对象对JVM的垃圾收集（garbage collection）产生压力，会造成系统变慢和卡顿，同时由于这个版本较之序列化的版本内存消耗更为巨大，因而Spark必须更早更频繁的spill，造成硬盘I/O也更为频繁。此外，由于判断反序列化对象的内存占用情况时难以达到100%的准确率，因此保持大量的反序列化对象会加剧内存不足的可能性。
 *  在引导需要在分片内的排序操作时，我们需要进行两次排序：mapper时按分片排序，reducer时按Key排序。

我们修改了map时在分片内按Key对结果进行排序，这样在reduce时我们只要合并每个map任务排序后的吧blocks即可。我们可以按照序列化的模式将每个block存到内存中，然后在合并时逐一地将结果反序列化。这样任何时候，内存中反序列化记录的最大数量就是已经合并的blocks总量。

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完全sort-based shuffle中的单个map任务

单个reduce任务可以接收来自数以千计map任务的blocks，为了使得这个多路归并更加高效，尤其是在数据超过可用内存的情况下，我们引入了分层合并（ tiered merger）的概念。如果需要合并许多保存在磁盘上的blocks，这样做可以最小化磁盘寻道数量。分层合并同样适用于ExternalAppendOnlyMap以及ExternalSorter的内部合并步骤，但是暂时我们还没有进行修改。

### **高性能合并** ###

每个任务中有一组线程是负责同步抓取shuffle数据的，每个任务对应的内存池有48MB，用来存放相应的数据。

我们引入了SortShuffleReader，先从内存池中获取到blocks，然后\[key, value\]的方式向用户代码中返回迭代器对象。

Spark有一个所有任务共享的shuffle内存区域，默认大小是完整executor heap的20%。当blocks进入时，SortShuffleReader会尝试从该主区域中调用shuffle所需的内存，直至内存塞满调用失败为止，然后我们需要将数据spill到硬盘上以释放内存。SortShuffleReader将所有（好吧，并非所有的，有时候只会spill一小部分）内存中的数据块写入一个单独的文件中并存入硬盘。随着blocks被存入硬盘，一个后台线程会对其进行监视，并在必要时将这些文件合并为更大一些的磁盘blogs。“final merge”会将所有最终硬盘与内存中的blocks全部合并起来。

如何确定是时候进行一个临时的“磁盘到磁盘”合并？

spark.shuffle.maxMergeFactor（默认为100）控制着一次可以合并的硬盘blocks数量的最大值，当硬盘blocks的数量超过限制时，后台线程会运行一次合并以降低这个数量（但是不会马上奏效，详情请查看代码）。在确定需要合并多少blocks时，线程首先会将需要执行合并的blocks数量设定为最小值，并将这个值作为合并数量的上限，以期尽可能减少blocks的合并次数。因此，如果spark.shuffle.maxMergeFactor是100，而磁盘blocks的最终数量为110，这样只需总共进行11个blocks的合并，就可将最终磁盘blocks的数量保持在恰好100。想要再合并哪怕一个blocks，都会需要再一次的额外合并，而可能导致不必要的磁盘I/O。

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maxMergeWidth为4的分层合并。每个矩形代表一个segment，其中三个合并为一个，然后最终有四个segment被合并到一个迭代器中，以备下一次操作使用。

### 与sortByKey的性能对比 ###

我们测试了使用SparkPerf进行sortbykey时，在相应的修改后，性能有何变化。在其中我们选择了两个不同大小的数据集，以比较我们的改动在内存足以支持所有shuffle数据时，和不足以支持的情况下对于性能的增益情况。

Spark的sortByKey变化导致两个job和三个stage。

*  Sample stage：进行数据取样以创建一个分区范围，分区大小相等。
 *  Map阶段：写入为reduce阶段准备的shuffle bucket。
 *  Reduce阶段：得到相关的shuffle结果，按特定的数据集分区进行合并/分类。

引入一个6节点集群的基准，每个executor包含24个core和36GB的内存，大数据集有200亿条记录，压缩后在HDFS上占409.8GB。小数据集有20亿条记录，压缩后在HDFS上占15.9GB。每条记录都包含一对10个字符串的键值对，在两个case中，我们在超过1000个分片中测试了排序，每个stage的运行时间表以及总共的job如下图显示：

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大数据集（越低则越好）

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小数据集（越低则越好）

取样阶段耗时相同，因为此阶段并不涉及shuffle过程；在map阶段，在我们的改进下，每个分片中按Key对数据进行排序，导致这个阶段的运行时间增加了（大数据集增加了37%，小数据集则是27%）。但是增加的时间在reduce阶段得到了更大的补偿，由于现在只需合并排序后的数据，Reduce阶段的两个数据集的耗时共减少了66%，从而使得大数据集加速27%，小数据集加速17%。

### 下面还有什么？ ###

SPARK-2926是Spark shuffle的几个改进计划的成果之一，在这个版本中很多方面上shuffle可以更好地管理内存：

*  SPARK-4550 用内存缓冲中的map输出数据作为原始数据，取代Java对象。map输出数据的空间消耗更少，从而使得spill更少，在原始数据的对比上更快。
 *  SPARK-4452 更详细地追踪不同shuffle数据结构的内存分配，同时将无需消耗的内存尽早返还。
 *  SPARK-3461 追踪agroupBy后出现的特定Key值相应字符串或者节点，而不是一次将其全部loading入内存。

**作者简介：Sandy Ryza是Cloudera公司的数据科学家、Hadoop提交者，同时也是Spark的贡献者之一。他还是Advanced Analytics with Spark一书的作者之一。**

**Saisai（Jerry）Shao是一名英特尔公司的软件工程师，同时也是Spark的贡献者之一。**

原文链接：[Improving Sort Performance in Apache Spark: It’s a Double][Improving Sort Performance in Apache Spark_ It_s a Double]（译者：孙薇 责编/仲浩）

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[Improving Sort Performance in Apache Spark_ It_s a Double]: http://blog.cloudera.com/blog/2015/01/improving-sort-performance-in-apache-spark-its-a-double/