Spark 性能调优 shuffle调优第一篇

一些会触发shuffle的算子

groupByKey

把分布在集群各个节点上的数据中的同一个key，对应的values，都给集中到一块儿，集中到集群中同一个节点上，更严密一点说，就是集中到一个节点的一个executor的一个task中。然后呢，集中一个key对应的values之后，才能交给我们来进行处理

reduceByKey

函数对values集合进行reduce操作，最后变成一个value

countByKey

需要在一个task中 获取到一个key对应的所有value，然后计数， 统计多少个value

join

RDD，RDD，只要是两个RDD中，key相同对应的2个value，都能到一个节点的executor的task中

reduceByKey shuffle聚合示意图

 

reduceByKey(_+_)  ，同一个单词，比如说（hello,1）,可能都是散落在不同的节点上；如果对每个单词进行累加计数，就必须让所有单词都跑到一个节点的一个task中，给一个task来处理。

shuffle stage划分

shuffle stage一定是划分为两个部分；因为这是个逆向过程，不是stage决定shuffle，是shuffle决定stage

shuffle算子，在某个action触发job的时候，DAGScheduler，会负责划分job多个stage。划分依据就是，如果发现有触发shuffle操作算子，就比如reduceByKey ，就会将这个操作的前半部分，以及之前所有的RDD和transformation 操作，划分为一个stage,

shuffle操作的后半部分，以及后面的，直到action为止的RDD和transformation操作，划分为另外一个stage.

 

shuffle 前后两部分 task任务

shuffle前半部分（属于stage0）

每一个shuffle的前半部分task，都会创建下一个stage的task数量相同的文件，比如下一个stage会有100个task,那么当前stage每个task都会创建100份文件；会将同一个key对应的values,写入同一个文件中（先入磁盘文件前，会先写入内存缓冲，内存缓冲满溢以后，再Spill溢写到磁盘文件中）；不同节点上的task,也一定会将同一个key对应的values,写入同一个key对应的values,写入下一个stage，同一个task对应的文件中

shuffle后半部分(属于stage1)

shuffle的后半部分stage的task，每个task都会从各个节点上的task 所写的那份属于自己的那份文件中，拉取key，value值；然后task会有一个内存缓冲区，用hashMap，进行key,values的汇聚，（key,values）