10 shuffle调优原理概述-性能优化

什么的情况下会发生shuffle？

在spark中，最主要是以下几个算子：groupByKey，reduceByKey，countByKey ,join等

什么是shuffle？

groupBykey ，把分布在集群各个节点上的数据中，同一个key,对应的values，都给集中到一块，集中到集群中的同一个节点，更严密的一点说，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算子函数去对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，然后进行计数，统计总共有多少个value。

join操作RDD,Rdd只要是两个rdd中，key相同，对应2个value，能到一个节点的executor的task中，给我们进行处理。

每一个shuffle的前半部分stage的task，每一个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，那么当前的stage每个task都会创建100份文件；会将同一个key对应的values,一定是写入同一个文件中的；不同节点上的task，也一定会将同一个key对应的values写入下一个stage，同一个task对应的文件中

shuffle的后半部分stage的task，每个task都会从各个节点上的task写的属于自己的那一份文件中，拉去key,value对，然后task会有一个内存缓冲区，然后利用hashmap，进行key,value的汇聚，生成（key,value）的对，task会用我们自己定义的聚合函数，比如reduceByKey(_+_)，把所有的value进行一对一的累加，聚合出来最终的值，完成了shuffle。

shuffle一定是分为两个stage完成的，因为这其实是一个逆向过程，不是stage决定shuffle，是shuffle决定stage。

reduceByKey(_+_)在某个action触发job的时候，DAGScheduler会负责划分job为多个stage，划分的依据就是如果发现会有触发shuffle操作的算子，比如reduceByKey，就将这个操作的前半部分以及之前所有rdd的transformation操作划分为一个stage；shuffle操作的后半部分以及后面的transformation，直到shuffle算子或者action划分为另一个stage。

shuffle前半部分的task在写入数据到磁盘文件之前，都会先输入到内存缓存中，内存缓存溢满之后，在spill溢写到磁盘文件中。

2018/03/12 13:31