Spark 的两种 Shuffle-蒲公英云

文章目录

- 1. HashShuffle
- - - 1. 优化前
    - 1. 优化后
- 1. SortShuffle
- - - 1. 普通运行机制
    - 1. bypass运行机制

1. HashShuffle

1. 优化前

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1. shuffle write阶段，主要就是在一个stage结束计算之后，为了下一个stage可以执行shuffle类的算子（比如reduceByKey），
而将每个task处理的数据按key进行“划分”。所谓“划分”，就是对相同的key执行hash算法，从而将相同key都写入同
一个磁盘文件中，而每一个磁盘文件都只属于下游stage的一个task。在将数据写入磁盘之前，会先将数据写入内存缓冲
中，当内存缓冲填满之后，才会溢写到磁盘文件中去。
2. 下一个stage的task有多少个，当前stage的每个task就要创建多少份磁盘文件。比如下一个stage总共有100个task，
那么当前stage的每个task都要创建100份磁盘文件。如果当前stage有50个task，总共有10个Executor，每个
Executor执行5个task，那么每个Executor上总共就要创建500个磁盘文件，所有Executor上会创建5000个磁盘文件。
由此可见，未经优化的shuffle write操作所产生的磁盘文件的数量是极其惊人的。
3. shuffle read阶段，通常就是一个stage刚开始时要做的事情。此时该stage的每一个task就需要将上一个stage的计算
结果中的所有相同key，从各个节点上通过网络都拉取到自己所在的节点上，然后进行key的聚合或连接等操作。由于shuffle 
write的过程中，map task给下游stage的每个reduce task都创建了一个磁盘文件，因此shuffle read的过程中，每
个reduce task只要从上游stage的所有map task所在节点上，拉取属于自己的那一个磁盘文件即可。
shuffle read的拉取过程是一边拉取一边进行聚合的。每个shuffle read task都会有一个自己的buffer缓冲，每次都
只能拉取与buffer缓冲相同大小的数据，然后通过内存中的一个Map进行聚合等操作。聚合完一批数据后，再拉取下一批数
据，并放到buffer缓冲中进行聚合操作。以此类推，直到最后将所有数据到拉取完，并得到最终的结果。

2. 优化后

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1. 为了优化HashShuffleManager我们可以设置一个参数，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，通常来说，如果我们使用HashShuffleManager，那么都建议开启这个选项。
2. 开启consolidate机制之后，在shuffle write过程中，task就不是为下游stage的每个task创建一个磁盘文件了，
此时会出现shuffleFileGroup的概念，每个shuffleFileGroup会对应一批磁盘文件，磁盘文件的数量与下游stage的
task数量是相同的。一个Executor上有多少个CPU core，就可以并行执行多少个task。而第一批并行执行的每个task都
会创建一个shuffleFileGroup，并将数据写入对应的磁盘文件内。
3. 当Executor的CPU core执行完一批task，接着执行下一批task时，下一批task就会复用之前已有的shuffleFileGroup，
包括其中的磁盘文件，也就是说，此时task会将数据写入已有的磁盘文件中，而不会写入新的磁盘文件中。因此，
consolidate机制允许不同的task复用同一批磁盘文件，这样就可以有效将多个task的磁盘文件进行一定程度上的合并，
从而大幅度减少磁盘文件的数量，进而提升shuffle write的性能。
4. 假设第二个stage有100个task，第一个stage有50个task，总共还是有10个Executor（Executor CPU个数为1），
每个Executor执行5个task。那么原本使用未经优化的HashShuffleManager时，每个Executor会产生500个磁盘文件，
所有Executor会产生5000个磁盘文件的。但是此时经过优化之后，每个Executor创建的磁盘文件的数量的计算公式为：
CPU core的数量 * 下一个stage的task数量，也就是说，每个Executor此时只会创建100个磁盘文件，所有Executor
只会创建1000个磁盘文件。

2. SortShuffle

SortShuffleManager的运行机制主要分成两种，一种是普通运行机制，另一种是bypass运行机制。当shuffle read task的数量小于等于spark.shuffle.sort. bypassMergeThreshold参数的值时（默认为200），就会启用bypass机制。

1. 普通运行机制

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1. 在该模式下，数据会先写入一个内存数据结构中，此时根据不同的shuffle算子，可能选用不同的数据结构。如果是
reduceByKey这种聚合类的shuffle算子，那么会选用Map数据结构，一边通过Map进行聚合，一边写入内存；如果是join
这种普通的shuffle算子，那么会选用Array数据结构，直接写入内存。接着，每写一条数据进入内存数据结构之后，就会判
断一下，是否达到了某个临界阈值。如果达到临界阈值的话，那么就会尝试将内存数据结构中的数据溢写到磁盘，然后清空内存
数据结构。
2. 在溢写到磁盘文件之前，会先根据key对内存数据结构中已有的数据进行排序。排序过后，会分批将数据写入磁盘文件。默
认的batch数量是10000条，也就是说，排序好的数据，会以每批1万条数据的形式分批写入磁盘文件。写入磁盘文件是通过
Java的BufferedOutputStream实现的。BufferedOutputStream是Java的缓冲输出流，首先会将数据缓冲在内存中，
当内存缓冲满溢之后再一次写入磁盘文件中，这样可以减少磁盘IO次数，提升性能。
3. 一个task将所有数据写入内存数据结构的过程中，会发生多次磁盘溢写操作，也就会产生多个临时文件。最后会将之前所
有的临时磁盘文件都进行合并，这就是merge过程，此时会将之前所有临时磁盘文件中的数据读取出来，然后依次写入最终的
磁盘文件之中。此外，由于一个task就只对应一个磁盘文件，也就意味着该task为下游stage的task准备的数据都在这一个
文件中，因此还会单独写一份索引文件，其中标识了下游各个task的数据在文件中的start offset与end offset。
4. SortShuffleManager由于有一个磁盘文件merge的过程，因此大大减少了文件数量。比如第一个stage有50个task，
总共有10个Executor，每个Executor执行5个task，而第二个stage有100个task。由于每个task最终只有一个磁盘文
件，因此此时每个Executor上只有5个磁盘文件，所有Executor只有50个磁盘文件。

2. bypass运行机制

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bypass运行机制的触发条件如下：

shuffle map task数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数的值。
不是聚合类的shuffle算子。
1. 此时，每个task会为每个下游task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key写入
  对应的磁盘文件之中。当然，写入磁盘文件时也是先写入内存缓冲，缓冲写满之后再溢写到磁盘文件的。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。
2. 该过程的磁盘写机制其实跟未经优化的HashShuffleManager是一模一样的，因为都要创建数量惊人的磁盘文件，只是在最后
  会做一个磁盘文件的合并而已。因此少量的最终磁盘文件，也让该机制相对未经优化的HashShuffleManager来说，
  shuffle read的性能会更好。
3. 而该机制与普通SortShuffleManager运行机制的不同在于：第一，磁盘写机制不同；第二，不会进行排序。也就是说，启用
  该机制的最大好处在于，shuffle write过程中，不需要进行数据的排序操作，也就节省掉了这部分的性能开销。