一 概述

Shuffle是对数据重新组合和分配

Shuffle就是对数据进行重组，由于分布式计算的特性和要求，在实现细节上更加繁琐和复杂

在MapReduce框架，Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map阶段通过shuffle读取数据并输出到对应的Reduce；而Reduce阶段负责从Map端拉取数据并进行计算。在整个shuffle过程中，往往伴随着大量的磁盘和网络I/O。所以shuffle性能的高低也直接决定了整个程序的性能高低，Spark也会有自己的shuffle实现过程。

hadoopMR的Shuffle过程：

 

在DAG调度的过程中，Stage阶段的划分是根据是否有shuffle过程，也就是存在ShuffleDependency宽依赖的时候，需要进行shuffle,这时候会将作业job划分成多个Stage；并且在划分Stage的时候，构建ShuffleDependency的时候进行shuffle注册，获取后续数据读取所需要的ShuffleHandle,最终每一个job提交后都会生成一个ResultStage和若干个ShuffleMapStage，其中ResultStage表示生成作业的最终结果所在的Stage. ResultStage与ShuffleMapStage中的task分别对应着ResultTask与ShuffleMapTask。一个作业，除了最终的ResultStage外，其他若干ShuffleMapStage中各个ShuffleMapTask都需要将最终的数据根据相应的Partitioner对数据进行分组，然后持久化分区的数据。

一 HashShuffle机制

1.1 HashShuffle概述

在spark-1.6版本之前，一直使用HashShuffle，在spark-1.6版本之后使用Sort-Base Shuffle，因为HashShuffle存在的不足所以就替换了HashShuffle.

我们知道，Spark的运行主要分为2部分：一部分是驱动程序，其核心是SparkContext；另一部分是Worker节点上Task,它是运行实际任务的。程序运行的时候，Driver和Executor进程相互交互：运行什么任务，即Driver会分配Task到Executor，Driver 跟 Executor 进行网络传输; 任务数据从哪儿获取，即Task要从 Driver 抓取其他上游的 Task 的数据结果，所以有这个过程中就不断的产生网络结果。其中，下一个 Stage 向上一个 Stage 要数据这个过程，我们就称之为 Shuffle。（简单理解）

1.2 没有优化之前的HashShuffle机制

在HashShuffle没有优化之前，每一个ShufflleMapTask会为每一个ReduceTask创建一个bucket缓存，并且会为每一个bucket创建一个文件。这个bucket存放的数据就是经过Partitioner操作(默认是HashPartitioner)之后找到对应的bucket然后放进去，最后将数据刷新bucket缓存的数据到磁盘上，即对应的block file.

然后ShuffleMapTask将输出作为MapStatus发送到DAGScheduler的MapOutputTrackerMaster，每一个MapStatus包含了每一个ResultTask要拉取的数据的位置和大小

ResultTask然后去利用BlockStoreShuffleFetcher向MapOutputTrackerMaster获取MapStatus，看哪一份数据是属于自己的，然后底层通过BlockManager将数据拉取过来

拉取过来的数据会组成一个内部的ShuffleRDD，优先放入内存，内存不够用则放入磁盘，然后ResulTask开始进行聚合，最后生成我们希望获取的那个MapPartitionRDD

缺点：

如上图所示：在这里有1个worker，2个executor，每一个executor运行2个ShuffleMapTask，有三个ReduceTask，所以总共就有4 * 3=12个bucket和12个block file。

# 如果数据量较大，将会生成M*R个小文件，比如ShuffleMapTask有100个，ResultTask有100个，这就会产生100*100=10000个小文件

# bucket缓存很重要，需要将ShuffleMapTask所有数据都写入bucket，才会刷到磁盘，那么如果Map端数据过多，这就很容易造成内存溢出，尽管后面有优化，bucket写入的数据达到刷新到磁盘的阀值之后，就会将数据一点一点的刷新到磁盘，但是这样磁盘I/O就多了

简单概括：

shuffle write：

1. stage结束之后，每个task处理的数据按key进行“分类”
2. 数据先写入内存缓冲区
3. 缓冲区满，溢出到磁盘文件
4. 最终，相同key被写入同一个磁盘文件

创建的磁盘文件数量 = 当前stagetask数量 * 下一个stage的task数量

shuffle read：

1. 从上游stage的所有task节点上拉取属于自己的磁盘文件
2. 每个read task会有自己的buffer缓冲，每次只能拉取与buffer缓冲相同大小的数据，然后聚合，聚合完一批后拉取下一批
3. 该拉取过程，边拉取边聚合

1.3 优化后的HashShuffle

 

每一个Executor进程根据核数，决定Task的并发数量，比如executor核数是2，就是可以并发运行两个task，如果是一个则只能运行一个task

假设executor核数是1，ShuffleMapTask数量是M,那么它依然会根据ResultTask的数量R，创建R个bucket缓存，然后对key进行hash，数据进入不同的bucket中，每一个bucket对应着一个block file,用于刷新bucket缓存里的数据

然后下一个task运行的时候，那么不会再创建新的bucket和block file，而是复用之前的task已经创建好的bucket和block file。即所谓同一个Executor进程里所有Task都会把相同的key放入相同的bucket缓冲区中

这样的话，生成文件的数量就是(本地worker的executor数量*executor的cores*ResultTask数量)如上图所示，即2 * 1* 3 = 6个文件，每一个Executor的shuffleMapTask数量100,ReduceTask数量为100，那么

未优化的HashShuffle的文件数是2 *1* 100*100 =20000，优化之后的数量是2*1*100 = 200文件，相当于少了100倍

缺点：如果 Reducer 端的并行任务或者是数据分片过多的话则 Core * Reducer Task 依旧过大，也会产生很多小文件。

简单概括：

spark.shuffle.consolidateFiles设置为true可开启优化机制（consolidate机制）

• 一个Executor上有多少个core，就可并行执行多少个task
• 第一批并行执行的每个task会创建shuffleFileGroup，数据写入对应磁盘文件中
• 第一批task执行完后，下一批task复用已有的shuffleFileGroup

磁盘文件数量 = core数量 * 下一个stage的task数量

 

二 Sort-Based Shuffle

2.1 Sort-Based Shuffle概述

HashShuffle回顾

HashShuffle写数据的时候，内存有一个bucket缓冲区，同时在本地磁盘有对应的本地文件，如果本地有文件，那么在内存应该也有文件句柄也是需要耗费内存的。也就是说，从内存的角度考虑，即有一部分存储数据，一部分管理文件句柄。如果Mapper分片数量为1000,Reduce分片数量为1000,那么总共就需要1000000个小文件。所以就会有很多内存消耗，频繁IO以及GC频繁或者出现内存溢出。

而且Reducer端读取Map端数据时，Mapper有这么多小文件，就需要打开很多网络通道读取，很容易造成Reducer（下一个stage）通过driver去拉取上一个stage数据的时候，说文件找不到，其实不是文件找不到而是程序不响应，因为正在GC.

2.2 Sorted-Based Shuffle介绍

为了缓解Shuffle过程产生文件数过多和Writer缓存开销过大的问题，spark引入了类似于hadoop Map-Reduce的shuffle机制。该机制每一个ShuffleMapTask不会为后续的任务创建单独的文件，而是会将所有的Task结果写入同一个文件，并且对应生成一个索引文件。以前的数据是放在内存缓存中，等到数据完了再刷到磁盘，现在为了减少内存的使用，在内存不够用的时候，可以将输出溢写到磁盘，结束的时候，再将这些不同的文件联合内存的数据一起进行归并，从而减少内存的使用量。一方面文件数量显著减少，另一方面减少Writer缓存所占用的内存大小，而且同时避免GC的风险和频率。

Sort-Based Shuffle有几种不同的策略：BypassMergeSortShuffleWriter、SortShuffleWriter和UnasfeSortShuffleWriter。

SortShuffleManager运行原理

普通运行机制

1. 数据先写入内存数据结构（reduceByKey—Map）
2. 每写一条数据，判断是否达到某个临界值，达到则根据key对数据排序，再溢出到磁盘
3. 写入磁盘通过java的BufferedOutputStream实现，先缓存到内存，满后一次写入磁盘文件
4. 合并所有临时磁盘文件（merge），归并排序，依次写入同一个磁盘文件
5. 单独写一份索引文件，标识下游各个task的数据在文件中的start and end

磁盘文件数量 = 上游stage的task数量

 

bypass运行机制

当reducer的task数量  < spark.sort.bypassMergeThreshold（200），shuffle write过程不排序，按未经优化的HashShuffleManager的方式write，最后将所有临时磁盘文件合并成一个，并创建索引文件

对于BypassMergeSortShuffleWriter，使用这个模式特点：

# 主要用于处理不需要排序和聚合的Shuffle操作，所以数据是直接写入文件，数据量较大的时候，网络I/O和内存负担较重

# 主要适合处理Reducer任务数量比较少的情况下

# 将每一个分区写入一个单独的文件，最后将这些文件合并,减少文件数量；但是这种方式需要并发打开多个文件，对内存消耗比较大

因为BypassMergeSortShuffleWriter这种方式比SortShuffleWriter更快，所以如果在Reducer数量不大，又不需要在map端聚合和排序，而且

Reducer的数目 <  spark.shuffle.sort.bypassMergeThrshold指定的阀值，就是用的是这种方式。

对于SortShuffleWriter,使用这个模式特点：

# 比较适合数据量很大的场景或者集群规模很大

# 引入了外部外部排序器，可以支持在Map端进行本地聚合或者不聚合

# 如果外部排序器enable了spill功能，如果内存不够，可以先将输出溢写到本地磁盘，最后将内存结果和本地磁盘的溢写文件进行合并

对于UnsafeShuffleWriter由于需要谨慎使用，我们暂不做分析。

另外这个Sort-Based Shuffle跟Executor核数没有关系，即跟并发度没有关系，它是每一个ShuffleMapTask都会产生一个data文件和index文件，所谓合并也只是将该ShuffleMapTask的各个partition对应的分区文件合并到data文件而已。所以这个就需要个Hash-BasedShuffle的consolidation机制区别开来。