spark系列8：RDD的分区和shuffle使用介绍

冷不防 2022-10-22 10:50 100阅读 0赞

## 1.RDD 的 Shuffle 和分区 ##

目标

1.  RDD 的分区操作
2.  Shuffle 的原理

分区的作用

RDD 使用分区来分布式并行处理数据, 并且要做到尽量少的在不同的 Executor 之间使用网络交换数据, 所以当使用 RDD 读取数据的时候, 会尽量的在物理上靠近数据源, 比如说在读取 Cassandra 或者 HDFS 中数据的时候, 会尽量的保持 RDD 的分区和数据源的分区数, 分区模式等一一对应

分区和 Shuffle 的关系

分区的主要作用是用来实现并行计算, 本质上和 Shuffle 没什么关系, 但是往往在进行数据处理的时候, 例如\`reduceByKey\`, \`groupByKey\`等聚合操作, 需要把 Key 相同的 Value 拉取到一起进行计算, 这个时候因为这些 Key 相同的 Value 可能会坐落于不同的分区, 于是理解分区才能理解 Shuffle 的根本原理

Spark 中的 Shuffle 操作的特点

*  只有 `Key-Value` 型的 RDD 才会有 Shuffle 操作, 例如 `RDD[(K, V)]`, 但是有一个特例, 就是 `repartition` 算子可以对任何数据类型 Shuffle
 *  早期版本 Spark 的 Shuffle 算法是 `Hash base shuffle`, 后来改为 `Sort base shuffle`, 更适合大吞吐量的场景

### 1.1. RDD 的分区操作 ###

查看分区数

scala> sc.parallelize(1 to 100).count
    res0: Long = 100

![873af6194db362a1ab5432372aa8bd21][]

之所以会有 8 个 Tasks, 是因为在启动的时候指定的命令是 `spark-shell --master local[8]`, 这样会生成 1 个 Executors, 这个 Executors 有 8 个 Cores, 所以默认会有 8 个 Tasks, 每个 Cores 对应一个分区, 每个分区对应一个 Tasks, 可以通过 `rdd.partitions.size` 来查看分区数量

![a41901e5af14f37c88b3f1ea9b97fbfb][]

同时也可以通过 spark-shell 的 WebUI 来查看 Executors 的情况

![24b2646308923d7549a7758f7550e0a8][]

默认的分区数量是和 Cores 的数量有关的, 也可以通过如下三种方式修改或者重新指定分区数量

创建 RDD 时指定分区数

scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 100, 6)
    rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[1] at parallelize at <console>:24
    
    scala> rdd1.partitions.size
    res1: Int = 6
    
    scala> val rdd2 = sc.textFile("hdfs:///dataset/wordcount.txt", 6)
    rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = hdfs:///dataset/wordcount.txt MapPartitionsRDD[3] at textFile at <console>:24
    
    scala> rdd2.partitions.size
    res2: Int = 7

rdd1 是通过本地集合创建的, 创建的时候通过第二个参数指定了分区数量. rdd2 是通过读取 HDFS 中文件创建的, 同样通过第二个参数指定了分区数, 因为是从 HDFS 中读取文件, 所以最终的分区数是由 Hadoop 的 InputFormat 来指定的, 所以比指定的分区数大了一个.

通过\`coalesce\` 算子指定

coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T]

numPartitions

新生成的 RDD 的分区数

shuffle

是否 Shuffle

scala> val source = sc.parallelize(1 to 100, 6)
    source: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24
    
    scala> source.partitions.size
    res0: Int = 6
    
    scala> val noShuffleRdd = source.coalesce(numPartitions=8, shuffle=false)
    noShuffleRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = CoalescedRDD[1] at coalesce at <console>:26
    
    scala> noShuffleRdd.toDebugString 
    res1: String =
    (6) CoalescedRDD[1] at coalesce at <console>:26 []
     |  ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24 []
    
     scala> val noShuffleRdd = source.coalesce(numPartitions=8, shuffle=false)
     noShuffleRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = CoalescedRDD[1] at coalesce at <console>:26
    
    scala> shuffleRdd.toDebugString 
    res3: String =
    (8) MapPartitionsRDD[5] at coalesce at <console>:26 []
     |  CoalescedRDD[4] at coalesce at <console>:26 []
     |  ShuffledRDD[3] at coalesce at <console>:26 []
     +-(6) MapPartitionsRDD[2] at coalesce at <console>:26 []
        |  ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24 []
    
    scala> noShuffleRdd.partitions.size     
    res4: Int = 6
    
    scala> shuffleRdd.partitions.size
    res5: Int = 8

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>如果&nbsp;<code>shuffle</code>&nbsp;参数指定为&nbsp;<code>false</code>, 运行计划中确实没有&nbsp;<code>ShuffledRDD</code>, 没有&nbsp;<code>shuffled</code>&nbsp;这个过程</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>如果&nbsp;<code>shuffle</code>&nbsp;参数指定为&nbsp;<code>true</code>, 运行计划中有一个&nbsp;<code>ShuffledRDD</code>, 有一个明确的显式的&nbsp;<code>shuffled</code>&nbsp;过程</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>如果&nbsp;<code>shuffle</code>&nbsp;参数指定为&nbsp;<code>false</code>&nbsp;却增加了分区数, 分区数并不会发生改变, 这是因为增加分区是一个宽依赖, 没有&nbsp;<code>shuffled</code>&nbsp;过程无法做到, 后续会详细解释宽依赖的概念</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

通过 `repartition` 算子指定

repartition(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T]

`repartition` 算子本质上就是 `coalesce(numPartitions, shuffle = true)`

![45d7a2b6e9e2727504e9cf28adbe6c49][]

scala> val source = sc.parallelize(1 to 100, 6)
    source: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[7] at parallelize at <console>:24
    
    scala> source.partitions.size
    res7: Int = 6
    
    scala> source.repartition(100).partitions.size 
    res8: Int = 100
    
    scala> source.repartition(1).partitions.size 
    res9: Int = 1

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>增加分区有效</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>减少分区有效</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

`repartition` 算子无论是增加还是减少分区都是有效的, 因为本质上 `repartition` 会通过 `shuffle` 操作把数据分发给新的 RDD 的不同的分区, 只有 `shuffle` 操作才可能做到增大分区数, 默认情况下, 分区函数是 `RoundRobin`, 如果希望改变分区函数, 也就是数据分布的方式, 可以通过自定义分区函数来实现

![b1181258789202436ca6d2d92e604d59][]

### 1.2. RDD 的 Shuffle 是什么 ###

val sourceRdd = sc.textFile("hdfs://node01:9020/dataset/wordcount.txt")
    val flattenCountRdd = sourceRdd.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1))
    val aggCountRdd = flattenCountRdd.reduceByKey(_ + _)
    val result = aggCountRdd.collect

![23377ac4a368fc94b6f8f3117af67154][]

![10b536c17409ec37fa1f1b308b2b521e][]

`reduceByKey` 这个算子本质上就是先按照 Key 分组, 后对每一组数据进行 `reduce`, 所面临的挑战就是 Key 相同的所有数据可能分布在不同的 Partition 分区中, 甚至可能在不同的节点中, 但是它们必须被共同计算.

为了让来自相同 Key 的所有数据都在 `reduceByKey` 的同一个 `reduce` 中处理, 需要执行一个 `all-to-all` 的操作, 需要在不同的节点(不同的分区)之间拷贝数据, 必须跨分区聚集相同 Key 的所有数据, 这个过程叫做 `Shuffle`.

### 1.3. RDD 的 Shuffle 原理 ###

Spark 的 Shuffle 发展大致有两个阶段: `Hash base shuffle` 和 `Sort base shuffle`

Hash base shuffle

![2daf43cc1750fffab62ae5e16fab54c2][]

大致的原理是分桶, 假设 Reducer 的个数为 R, 那么每个 Mapper 有 R 个桶, 按照 Key 的 Hash 将数据映射到不同的桶中, Reduce 找到每一个 Mapper 中对应自己的桶拉取数据.

假设 Mapper 的个数为 M, 整个集群的文件数量是 `M * R`, 如果有 1,000 个 Mapper 和 Reducer, 则会生成 1,000,000 个文件, 这个量非常大了.

过多的文件会导致文件系统打开过多的文件描述符, 占用系统资源. 所以这种方式并不适合大规模数据的处理, 只适合中等规模和小规模的数据处理, 在 Spark 1.2 版本中废弃了这种方式.

Sort base shuffle

![94f038994f8553dd32370ae78878d038][]

对于 Sort base shuffle 来说, 每个 Map 侧的分区只有一个输出文件, Reduce 侧的 Task 来拉取, 大致流程如下

1.  Map 侧将数据全部放入一个叫做 AppendOnlyMap 的组件中, 同时可以在这个特殊的数据结构中做聚合操作
2.  然后通过一个类似于 MergeSort 的排序算法 TimSort 对 AppendOnlyMap 底层的 Array 排序
    
     *  先按照 Partition ID 排序, 后按照 Key 的 HashCode 排序
3.  最终每个 Map Task 生成一个 输出文件, Reduce Task 来拉取自己对应的数据

从上面可以得到结论, Sort base shuffle 确实可以大幅度减少所产生的中间文件, 从而能够更好的应对大吞吐量的场景, 在 Spark 1.2 以后, 已经默认采用这种方式.

但是需要大家知道的是, Spark 的 Shuffle 算法并不只是这一种, 即使是在最新版本, 也有三种 Shuffle 算法, 这三种算法对每个 Map 都只产生一个临时文件, 但是产生文件的方式不同, 一种是类似 Hash 的方式, 一种是刚才所说的 Sort, 一种是对 Sort 的一种优化(使用 Unsafe API 直接申请堆外内存)

[873af6194db362a1ab5432372aa8bd21]: /images/20221022/29a240729bb74eb6b3ae367cc2d22e5b.png
[a41901e5af14f37c88b3f1ea9b97fbfb]: /images/20221022/614763f0e69c473aa29bc1fd4f1df580.png
[24b2646308923d7549a7758f7550e0a8]: /images/20221022/7c33dc83c1de4916ac1027ab26ef9868.png
[45d7a2b6e9e2727504e9cf28adbe6c49]: /images/20221022/ea660ac8369f4fc6b83577fec0d275c3.png
[b1181258789202436ca6d2d92e604d59]: /images/20221022/cd915dd9dd684ace9e1604881f4cb5a2.png
[23377ac4a368fc94b6f8f3117af67154]: /images/20221022/4a47179560cf45abb3684b5006c9862a.png
[10b536c17409ec37fa1f1b308b2b521e]: /images/20221022/eede5769defe4be3bc0a3dfb52593afa.png
[2daf43cc1750fffab62ae5e16fab54c2]: /images/20221022/58c718a9c8004f02908d03ebdf48acf9.png
[94f038994f8553dd32370ae78878d038]: /images/20221022/ba1de7114f384bc2a95d23abaf1907b9.png