大数据学习(29)-Spark Shuffle

&&大数据学习&&

🔥系列专栏： 👑哲学语录: 承认自己的无知，乃是开启智慧的大门
💖如果觉得博主的文章还不错的话，请点赞👍+收藏⭐️+留言📝支持一下博主哦🤞

---

Spark Shuffle

Map 和 Reduce

在Shuffle过程中. 提供数据的称之为Map端(Shuffle Write) 接收数据的 称之为 Reduce端(Shuffle Read)

在Spark的两个阶段中, 总是前一个阶段产生 一批Map提供数据, 下一阶段产生一批Reduce接收数据。

Spark 提供2种Shuffle管理器:

• HashShuffleManager

• SortShuffleManager

优化后

基本和未优化的一致,不同点在于

1. 在一个Executor内, 不同Task是共享Buffer缓冲区

2. 这样减少了缓冲区乃至写入磁盘文件的数量, 提高性能

SortShuffleManager

SortShuffleManager的运行机制主要分成两种，一种是普通运行机制，另一种是bypass运行机制。

bypass 运行机制的触发条件如下：

1)shuffle map task 数量小于

spark.shuffle.sort.bypassMergeThre

shold=200 参数的值。

2) 不是聚合类的 shuffle 算子 ( 比如

reduceByKey) 。

同普通机制基本类同 , 区别在于 , 写入磁盘临时文件的时候不会在内 存中进行排序 而是直接写 , 最终合并为一个 task 一个最终文件

所以和普通模式 IDE 区别在于 :

第一，磁盘写机制不同;

第二，不会进行排序。也就是说，启用该机制的最大好处在于， shuffle write 过程中，不需要进行数据的排序操作，也就节省掉了 这部分的性能开销。

1. SortShuffle对比HashShuffle可以减少很多的磁盘 文件,以节省网络IO的开销

2. SortShuffle主要是对磁盘文件进行合并来进行文件 数量的减少, 同时两类Shuffle都需要经过内存缓冲区 溢写磁盘的场景。所以可以得知, 尽管Spark是内存迭 代计算框架, 但是内存迭代主要在窄依赖中. 在宽依赖(Shuffle)中磁盘交互还是一个无可避免的情况. 所 以, 我们要尽量减少Shuffle的出现, 不要进行无意义的Shuffle计算。