Spark的shuffle流程

1、shuffle流程演变

• Spark 0.8及以前 Hash Based Shuffle
• Spark 0.8.1 为Hash Based Shuffle引入File Consolidation机制
• Spark 1.1 引入Sort Based Shuffle，但默认仍为Hash Based Shuffle
• Spark 1.2 默认的Shuffle方式改为Sort Based Shuffle
• Spark 2.0 Hash Based Shuffle退出历史舞台

2、Hash Based Shuffle

• 未引入Consolidation前
  • 从MapTask到ReduceTask，每个MapTask会产生和reduce任务数量相等的小文件，也就是小文件的数量等同于 m*r，这种方式会产生大量的小文件，对文件系统压力很大，而且也不利于IO吞吐量
• 引入Consolidation后
  • 把同一个core中运行的Map任务生成的文件合并到一个文件中，生成小文件的数量变为 core*r
  • 同一个core中先后输出的文件，对应到同一个文件中不同的segment上，合并在一起称为FileSegment，形成一个ShuffleBlockFile

3、Sort Based Shuffle

• map端的任务会根据分区id和key进行对数据进行排序，然后讲所有数据写入到一个文件中，并生成一个索引文件

4、Shuffle Writer的三种方式

• Shuffle Writer有ByPassMergeSortShuffleWriter、UnSafeShuffleWriter、SortShuffleWriter
• 三种Shuffle Writer的选择方式：
  • 1、首先判断map端是否开启mapSideCombiner，并且判断分区数量是否小于spark.shuffle.sort.byPassMerge.Threshold（默认为200），如果条件满足，使用ByPassMergeSortShuffleWriter
  • 2、如果不满足上述两个条件的任意一个，判断serializer是否支持relocation，并且判断是否十四用aggregator和分区数是否小于16777215，如果条件都满足，使用UnSafeShuffleWriter，否则使用SortShuffleWriter