spark HashShuffleManager调优

shuffle调优概述

大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环 节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调优。但是也 必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、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。因此大家务必把握住调优的基本原则，千万不要舍本逐末。下面我们就给大家详细讲解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以前，默认的shuffle计算引擎是HashShuffleManager。该ShuffleManager而HashShuffleManager有着一个非常严重的弊端，就是会产生大量的中间磁盘文件，进而由大量的磁盘IO操作影响了性能。

因此在Spark 1.2以后的版本中，默认的ShuffleManager改成了SortShuffleManager。SortShuffleManager相较于 HashShuffleManager来说，有了一定的改进。主要就在于，每个Task在进行shuffle操作时，虽然也会产生较多的临时磁盘文件，但 是最后会将所有的临时文件合并（merge）成一个磁盘文件，因此每个Task就只有一个磁盘文件。在下一个stage的shuffle read task拉取自己的数据时，只要根据索引读取每个磁盘文件中的部分数据即可。

未优化的HashShuffleManager



图说明了未经优化的HashShuffleManager的原理。这里我们先明确一个假设前提：每个Executor只有1个CPU core，也就是说，无论这个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“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。

那么每个执行shuffle write的task，要为下一个stage创建多少个磁盘文件呢？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，则总共会建立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。

shuffle read：shuffle read，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，task给下游stage的每个task都创建了一个磁盘文件，因此shuffle read的过程中，每个task只要从上游stage的所有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。

优化后的HashShuffleManager



图说明了优化后的HashShuffleManager的原理。这里说的优化是指我们可以设置一个参数，spark.shuffle.consolidateFiles=true。该参数默认值为false，通常来说如果我们使用HashShuffleManager，那么都建议开启这个选项。

开启consolidate机制之后，在shuffle write过程中，task不会为下游stage的每个task创建一个磁盘文件，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。

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。

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，总共还是有10个Executor（CPU核心数），每个Executor执行5个task。

未经优化的HashShuffleManager：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。

每个Executor创建的磁盘文件： 单个Executor执行task数 * 下一个stage的task数量 （5*100）

所有Executor创建的磁盘文件： 当前stage的task数 * 下一个stage的task数量 （50*100）

优化之后的HashShuffleManager： 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。

每个Executor创建的磁盘文件：单个Executor CPU核心数量 * 下一个stage的task数量 （1*100）

所有 Executor创建的磁盘文件: 所有Executor CPU核心数量 * 下一个stage的task数量（10*100）