8.1 Shuffle 工作机制

任务目的

• 理解 Shuffle 的概念和作用
• 理解 Map 端 Shuffle 的详细过程
• 理解 Reduce 端 Shuffle 的详细过程

任务清单

• 任务1：Shuffle 简介
• 任务2：Shuffle 主要流程
• 任务3：Map 端的 Shuffle 过程
• 任务4：Reduce 端的 Shuffle 过程

详细任务步骤

任务1：Shuffle 简介

　　在 Hadoop 中数据从 Map 阶段传递给 Reduce 阶段的过程就叫 Shuffle，Shuffle 机制是整个 MapReduce 框架中最核心的部分。

　　Shuffle的本义是洗牌、混洗，把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据，越随机越好。MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程，把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据。

　　MapReduce计算模型为什么需要 Shuffle 过程？

　　我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段：Map是映射，负责数据的过滤分发；Reduce是规约，负责数据的计算归并。Reduce的数据来源于Map，Map的输出即是Reduce的输入，Reduce需要通过Shuffle来获取数据。

　　具体来说：就是将 MapTask 输出的处理结果数据，分发给 ReduceTask，并在分发的过程中，对数据按 key 进行了分区和排序。

任务2：Shuffle 主要流程

　　Shuffle 描述的是数据从 Map 端到 Reduce 端的过程，大致分为排序（sort）、溢写（spill）、合并（merge）、拉取拷贝（Copy）、合并排序（merge sort）这几个过程，大体流程如下：

图1

　

　　Shuffle 是 MapReduce 处理流程中的一个过程，它的每一个处理步骤是分散在各个 MapTask 和 ReduceTask 节点上完成的，整体来看，分为 3个操作：

• Partition（分区，必要）
• Sort （根据 key 排序，必要）
• Combiner （进行局部 value 的合并，非必要）

任务3：Map 端的 Shuffle 过程

　　Map 端做了下图所示的操作：

图2

　

　　1. Collect （收集）阶段

　　MapTask 收集我们的 map() 方法输出的 kv 对，放到内存缓冲区Kvbuffer中。每一个 MapTask 都有一个环形内存缓冲区，用于存储任务的输出，默认大小100MB（ mapreduce.task.io.sort.mb属性）。

　　提问：什么是环形缓冲区？

　　每一个 MapTask 都有一个环形 Buffer，Map 将输出写入到这个环形缓冲区中。环形缓冲区是内存中的一种首尾相连的数据结构，专门用来存储 Key-Value 格式的数据，可以叫做Kvbuffer：

图4

　

　　举例来说，下图中总共涉及三个变量：kvstart、kvindex和kvend。kvstart表示当前已写的数据的开始位置，kvindex表示写一个下一个可写的位置，因此，从kvstart到（kvindex-1）这部分数据就是已经写的数据，另外一个线程来Spill的时候，读取的数据就是这一部分。而写线程仍然从kvindex位置开始，并不冲突（如果写得太快而读得太慢，追了一圈后可以通过变量值判断，也无需加锁，只是等待）。

　　最初往环形缓冲区中添加数据的时候kvend=kvstart，但kvindex递增；当触发Spill的时候，kvend=kvindex，Spill的值涵盖从kvstart到kvend-1区间的数据，kvindex不影响，继续按照进入的数据递增；当进行完Spill的时候，kvindex增加，kvstart移动到kvend处，在Spill这段时间，kvindex可能已经往前移动了，但并不影响数据的读取，因此，kvend实际上一般情况下不变，只有在要读取环形缓冲区中的数据时发生一次改变（即设置kvend=kvindex）：

图5

　

　　提问：为什么要用环形缓冲区？

　　使用环形缓冲区，便于写入缓冲区和写出缓冲区同时进行。

　　提问：为什么不等缓冲区满了再spill？

　　如果写满了才溢出到磁盘，那么在溢出磁盘的过程中不能写入，写就被阻塞了，但是如果到了一定程度就溢出磁盘，那么缓冲区就一直有剩余空间可以写，这样就可以设计成读写不冲突，提高吞吐量。

　　2. sort （排序）阶段

　　当内存中的数据量达到一定的阈值80%，即80MB（可通过 mapreduce.map.sort.spill.percent 配置），一个后台线程就会不断地将数据溢出（spill）到本地磁盘文件中，可能会溢出多个文件；但溢写之前会有一个 sort 操作，这个 sort 操作先把 Kvbuffer 中的数据按照 partition 值和 key 两个关键字来排序，移动的只是索引数据，排序结果是 Kvmeta 中数据按照 partition 为单位聚集在一起，同一 partition 内的按照 key 有序。如果有 Combiner，还要对排序后的数据进行 Combiner。

　　3. spill（溢写）阶段

　　当排序完成，便开始把数据刷到磁盘，刷磁盘的过程以分区为单位，一个分区写完，写下一个分区，分区内数据有序，最终实际上会多次溢写，然后生成多个溢出文件。

图8

　

　　4. merge（合并）阶段

　　每次溢写会在磁盘上生成一个溢写文件，如果 Map 的输出结果很大，有多次这样的溢写发生，磁盘上相应的就会有多个溢写文件存在。因为最终的文件只有一个，所以需要将这些溢写文件归并到一起，这个过程就叫做 Merge。Merge 的过程也是相同分区的合并成一个片段（segment），最终所有的 segment 组装成一个最终文件，那么合并过程就完成了。如下图所示：

图3

　

　　至此，Map 的操作就已经完成，Reduce 端操作即将登场。

任务4：Reduce 端的 Shuffle 过程

图6

　

　　1. fetch copy（拉取拷贝） 阶段

　　Reduce 端默认有5个数据复制线程从 Map 端复制数据，其通过 Http 方式得到 Map 对应分区的输出文件。每个 MapTask 的完成时间可能不同，因此只要有一个任务完成，ReduceTask 就开始复制（copy）其输出。这些数据默认会保存在内存的缓冲区中，当内存的缓冲区达到一定的阈值的时候，就会将数据写到磁盘之上。

　　2. merge sort（合并排序）阶段

　　接下来就是sort阶段，也称为merge阶段。因为这个阶段的主要工作是执行了归并排序。

　　在 ReduceTask 远程复制数据的同时，会在后台开启2个线程（一个是内存到磁盘的合并，一个是磁盘到磁盘的合并）对内存中和本地磁盘中的数据文件进行合并操作，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。

　　在对数据进行合并的同时，会进行排序操作，由于MapTask 阶段已经对数据进行了局部的排序，因此，ReduceTask 只需对所有数据进行一次归并排序即可。

　　3. Reduce 阶段

　　当Reduce的输入文件确定后，整个Shuffle操作才最终结束。之后就是Reduce的执行了，reduce()函数将计算结果写到 HDFS 上。

　　至此整个 Shuffle 过程完成，最后总结几点：
　　1. Map 阶段的输出是写入本地磁盘而不是 HDFS，但是一开始数据并不是直接写入磁盘而是缓冲在内存中。
　　2. 缓存的好处就是减少磁盘 I/O 的开销，提高合并和排序的速度。
　　3. 内存缓冲区的大小默认是 100M（原则上说，缓冲区越大，磁盘 io 的次数越少，执行速度就越快。缓冲区的大小可以通过 mapreduce.task.io.sort.mb 参数调整），所以在编写 map 函数的时候要尽量减少内存的使用，为 Shuffle 过程预留更多的内存，因为该过程是最耗时的过程。