spark HashShuffleManager调优

HashShuffle调优概述

        大多数Spark做业的性能主要就是消耗在了shuffle环 节，由于该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操做。所以，若是要让做业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调优。可是也 必须提醒你们的是，影响一个Spark做业性能的因素，主要仍是代码开发、资源参数以及数据倾斜，shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占 到一小部分而已。所以你们务必把握住调优的基本原则，千万不要舍本逐末。下面咱们就给你们详细讲解shuffle的原理，以及相关参数的说明，同时给出各 个参数的调优建议。

ShuffleManager发展概述

        在Spark的源码中，负责shuffle过程的执行、计算和处理的组件主要就是ShuffleManager，也即shuffle管理器。

        在Spark 1.2之前，默认的shuffle计算引擎是HashShuffleManager。该ShuffleManager而HashShuffleManager有着一个很是严重的弊端，就是会产生大量的中间磁盘文件，进而由大量的磁盘IO操做影响了性能。

        所以在Spark 1.2之后的版本中，默认的ShuffleManager改为了SortShuffleManager。SortShuffleManager相较于 HashShuffleManager来讲，有了必定的改进。主要就在于，每一个Task在进行shuffle操做时，虽然也会产生较多的临时磁盘文件，但 是最后会将全部的临时文件合并（merge）成一个磁盘文件，所以每一个Task就只有一个磁盘文件。在下一个stage的shuffle read task拉取本身的数据时，只要根据索引读取每一个磁盘文件中的部分数据便可。

未优化的HashShuffleManager

图说明了未经优化的HashShuffleManager的原理。这里咱们先明确一个假设前提：每一个Executor只有1个CPU core，也就是说，不管这个Executor上分配多少个task线程，同一时间都只能执行一个task线程。

shuffle write：shuffle write阶段就是在一个stage结束计算以后，为了下一个stage能够执行shuffle类的算子（好比reduceByKey），而将每一个 task处理的数据按key进行“分类”。也就是对相同的key执行hash算法，从而将相同key都写入同一个磁盘文件中，而每个磁盘文件都只属于下游stage的一个task。在将数据写入磁盘以前，会先将数据写入内存缓冲中，当内存缓冲填满以后，才会溢写到磁盘文件中去。

        那么每一个执行shuffle write的task，要为下一个stage建立多少个磁盘文件呢？下一个stage的task有多少个，当前stage的每一个task就要建立多少份磁盘文件。好比下一个stage总共有100个task，那么当前stage的每一个task都要建立100份磁盘文件。若是当前stage有50个 task，则总共会创建5000个磁盘文件。因而可知，未经优化的shuffle write操做所产生的磁盘文件的数量是极其惊人的。

shuffle read：shuffle read，一般就是一个stage刚开始时要作的事情。此时该stage的每个task就须要将上一个stage的计算结果中的全部相同key，从各个 节点上经过网络都拉取到本身所在的节点上，而后进行key的聚合或链接等操做。因为shuffle write的过程当中，task给下游stage的每一个task都建立了一个磁盘文件，所以shuffle read的过程当中，每一个task只要从上游stage的全部task所在节点上，拉取属于本身的那一个磁盘文件便可。

        shuffle read的拉取过程是一边拉取一边进行聚合的。每一个shuffle read task都会有一个本身的buffer缓冲，每次都只能拉取与buffer缓冲相同大小的数据，而后经过内存中的一个Map进行聚合等操做。聚合完一批数 据后，再拉取下一批数据，并放到buffer缓冲中进行聚合操做。以此类推，直到最后将全部数据到拉取完，并获得最终的结果。

优化后的HashShuffleManager

图说明了优化后的HashShuffleManager的原理。这里说的优化是指咱们能够设置一个参数，spark.shuffle.consolidateFiles=true。该参数默认值为false，一般来讲若是咱们使用HashShuffleManager，那么都建议开启这个选项。

        开启consolidate机制以后，在shuffle write过程当中，task不会为下游stage的每一个task建立一个磁盘文件，此时会出现shuffleFileGroup的概念，每一个 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，就能够并行执行多少个task。而第一批并行执行的每一个task都会建立一个shuffleFileGroup，并将数据写入对应的磁盘文件内。

        当Executor的CPU core执行完一批task，接着执行下一批task时，下一批task就会复用以前已有的shuffleFileGroup，包括其中的磁盘文件。也就是说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。 这样就能够有效将多个task的磁盘文件进行必定程度上的合并，从而大幅度减小磁盘文件的数量，进而提高shuffle write的性能。

优化与未优化对比

 假设第一个stage有 50个task， 第二个stage有100个task，总共仍是有10个Executor（CPU核心数），每一个Executor执行5个task。

未经优化的HashShuffleManager：每一个Executor会产生500个磁盘文件，全部Executor会产生5000个磁盘文件的。

         每一个Executor建立的磁盘文件： 单个Executor执行task数 *  下一个stage的task数量 （5*100）

        全部Executor建立的磁盘文件： 当前stage的task数 * 下一个stage的task数量 （50*100）

优化以后的HashShuffleManager： 每一个Executor此时只会建立100个磁盘文件，全部Executor只会建立1000个磁盘文件。

        每一个Executor建立的磁盘文件：单个Executor CPU核心数量 * 下一个stage的task数量  （1*100）

        全部 Executor建立的磁盘文件: 全部Executor CPU核心数量 * 下一个stage的task数量（10*100）

SortShuffle概述

普通机制：

       a) map task 的计算结果会写入到一个内存数据结构里面，内存数据结构默认是5M

       b) 在shuffle的时候会有一个定时器，不按期的去估算这个内存结构的大小，当内存结构中的数据超过5M时，好比如今内存结构中的数据为5.01M，那么他会申请5.01*2-5=5.02M内存给内存数据结构。

       c) 若是申请成功不会进行溢写，若是申请不成功，这时候会发生溢写磁盘。

       d) 在溢写以前内存结构中的数据会进行排序分区

       e) 而后开始溢写磁盘，写磁盘是以batch的形式去写，一个batch是1万条数据，

       f) map task执行完成后，会将这些磁盘小文件合并成一个大的磁盘文件（有序），同时生成一个索引文件。

      g) reduce task去map端拉取数据的时候，首先解析索引文件，根据索引文件再去拉取对应的数据。

产生磁盘小文件的个数： 2*M（map task的个数）索引文件-和磁盘文件

bypass机制：

          a) bypass运行机制的触发条件以下：

                shuffle reduce task的数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold的参数值。这个值默认是200。

          b）产生的磁盘小文件为：2*M（map task的个数）