Shuffle 概述

影响Spark性能的大BOSS就是shuffle,因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。

因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对 shuffle 过程进行调优。

当然,影响 Spark 性能的还有代码开发、参数设置数以及数据倾斜的解决等,甚至这部分才是大头,shuffle 调优只能在整个 Spark 的性能调优中占到一小部分而已。

所以写好一个优秀高效的代码才是关键。

shuffle 调优 只是锦上添花而已。


未经优化的HashShuffleManager

这是spark1.2版本之前,最早使用的shuffle方法,这种shuffle方法不要使用,只是用来对比改进后的shuffle方法。

上游每个task 都输出下游task个数的结果文件,下游每个task去上游task输出的结果文件中获取对应自己的文件。

缺点:生成文件个数过多,生成和传输文件数量等于 上游task数量 * 下游task数量 个文件。

对应spark参数如下:

参数
spark.shuffle.manager hash
spark.shuffle.consolidateFiles false

经过优化以后的HashShufferManager

上游1个Executor所有task顺序输出下游task个数的结果文件,下游每个task去上游task输出的结果文件中获取对应自己的。

这个过程中有一个shuffleFileGroup 的概念,每个 shuffleFileGroup 会对应一批磁盘文件,磁盘文件的数量与下游 stage 的 task 数量是相同的。

一个 Executor 上有多少个 CPU core,就可以并行执行多少个task。而第一批并行执行的每个 task 都会创建一个shuffleFileGroup,并将数据写入对应的磁盘文件内。

结合下图可知,优化后的HashShufferManager减少了中间文件输出,生成和传输 上游executor_num * 下游task数量 个文件

对应spark参数如下:

参数
spark.shuffle.manager hash
spark.shuffle.consolidateFiles true


SortShuffleManager 运行原理

SortShuffleManager 有两种的运行机制:

普通运行机制

bypass运行机制

当 shuffle read task 的数量大于 spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold 参数的值时(默认 200),启用 bypass 机制。

普通运行机制

触发条件:shuffle read task 的数量大于 spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold(默认200)

原理及流程:

  1. 数据会先写入一个内存数据结构中,此时根据不同的 shuffle 算子,可能选用不同的数据结构(Map or Array )。
  2. 如果是 reduceByKey 这种聚合类的 shuffle 算子,那么会选用 Map 数据结构,一边通过 Map进行聚合,一边写入内存(这也是为什么某些情况下聚合类算子选用reduceByKey 替换groupbykey);
  3. 如果是普通的 shuffle算子如join,count等,那么会选用Array数据结构,直接写入内存。
  4. 然后,每写一条数据进入内存数据结构之后如果达到了某个临界阈值,那么就会尝试将内存数据结构中的数据溢写到磁盘,然后清空内存数据结构。
  5. 在溢写到磁盘文件之前,会先根据 key对内存数据结构中已有的数据进行排序。
  6. 排序过后,会分批将数据写入磁盘文件。默认的 batch数量是10000条,也就是说,排序好的数据,会以每批 1万条数据的形式通过 Java 的 BufferedOutputStream写入磁盘文件。
  7. 一个 task 将所有数据写入内存数据结构的过程中,会发生多次磁盘溢写操作,产生多个临时文件。最后会将之前所有的临时磁盘文件都进行合并,这就是 merge 过程,此时会将之前所有临时磁盘文件中的数据读取出来,生成 1个文件+索引文件(标识了下游各个 task 的数据在文件中的 start offset 与 end offset)。

注:BufferedOutputStream 是 Java的缓冲输出流,首先会将数据缓冲在内存中,当内存缓冲满溢之后再一次写入磁盘文件中,这样可以减少磁盘 IO 次数,提升性能。

最终产生的文件数量等于上游task的数量,如上游task 有100个,下有task200个,也只会产生100个文件

对应spark参数如下:

参数
spark.shuffle.manager sort
spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold 默认200

bypass 运行机制

触发条件如下:

  1. 没有map端聚合(比如 reduceByKey)。
  2. 最多有spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold reduce分区。

原理及流程:

  1. 上游task 会为每个下游 task 都创建一个内存缓冲,并根据 key 的 hash 值写入对应的缓冲区。
  2. 缓冲区满之后溢写到磁盘文件的。
  3. 最后,将所有临时磁盘文件都合并成一个磁盘文件,并创建一个单独的索引文件。

对比未经优化的 HashShuffleManager:

其实前面的步骤和未经优化的 HashShuffleManager是一摸一样额,只是最后多了一了merge的操作,产生的文件包括一个盘文件和一个索引文件。

最终磁盘文件的数量等于上游task的数量


shuffle 相关参数调优

参数来源:spark 官方文档

此处只选择部分参数解析

spark.shuffle.file.buffer:32k

释义:在shuffle write task 通过 BufferedOutputStream将数据写到磁盘文件之前,会先写入 buffer 缓冲中,待缓冲写满之后,才会溢写到磁盘。次参数控制改缓冲区的大小。

建议:资源允许的情况下,可以设置的大一点,可以减少减少磁盘 IO 次数,提升性能。

spark.reducer.maxSizeInFlight:48m

释义:从每个reduce任务同时获取的map输出的最大大小,由于每个输出都需要创建一个缓冲区来接收它,因此每个reduce任务的内存开销都是固定的,所以要保持较小的内存,除非您有大量的内存。。

建议:资源允许的情况下,可以设置的大一点,可以减少网络传输的次数,提升性能。

spark.shuffle.io.maxRetries:3

释义:(Netty only)shuffle read task 从 shuffle write task 所在节点拉取属于自己的数据时,如果因为网络异常导致拉取失败,是会自动进行重试的,如果设置为非零值n,则会自动重试n次由于io相关异常而失败的获取。

这种重试逻辑有助于在面对长时间GC暂停或瞬态网络连接问题时稳定大型改组。

建议:对于超大型的任务,建议调大该参数(比如30+)

spark.shuffle.io.retryWait:5s

释义:(Netty only)两次读取重试之间需要等待多长时间。默认情况下,重试导致的最大延迟为15秒,计算为maxRetries * retryWait。

建议:加大间隔时长(比如 60s),以增加 shuffle 操作的稳定性,对应的可能回导致任务执行时间加长。

spark.memory.useLegacyMode:false

释义:是否启用Spark 1.5及以前使用的遗留内存管理模式。遗留模式严格地将堆空间划分为固定大小的区域,如果应用程序没有进行调优,可能会导致过度溢出。

只有设置为true,会读取下列三个已废弃的内存部分配置:

spark.shuffle.memoryFraction
spark.storage.memoryFraction
spark.storage.unrollFraction

spark.shuffle.memoryFraction:0.2

释义:(不推荐)在spark.memory.useLegacyMode=true时才会启用,shuffle期间Executor 内存中用于聚合和组合的Java堆所占的比例,在任何给定时间,用于shuffle的所有内存映射的集合大小都受此限制,超过此限制,内容将开始溢出到磁盘。

建议:内存充足情况下,而且很少使用持久化操作,且溢出到磁盘频繁,建议调高这个比例,给 shuffle read 的聚合操作更多内存,以避免由于内存不足导致聚合过程中频繁读写磁盘。

spark.shuffle.manager:sort

释义:该参数用于设置 ShuffleManager 的类型。Spark 1.5以后,有三个可选项:hash、sort 和tungsten-sort(这个就是所谓的钨丝计划,貌似出了很多bug,玩脱了,至少我没怎么用)。HashShuffleManager 是 Spark 1.2 以前的默认选项,但是 Spark 1.2以及之后的版本默认都是 SortShuffleManager 了。

建议:维持原样,通过后面的两个参数控制是否排序。

spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold:200

释义:(高级)在基于排序的shuffle manager 中,如果没有map端聚合并且最多有这么多reduce分区,则避免合并排序数据。

建议:如果shuffle 的确不需要排序操作,可以将这个参数调大一些,大于 shuffle read task 的数量。会自动启用 bypass 机制,map-side就不会进行排序了,减少了排序的性能开销。但是这种方式下,依然会产生大量的磁盘文件(貌似不排序也没少多少...但是时间会比排序少很多就是了)。

spark.shuffle.consolidateFiles:false

释义:如果设置为 true,那么就会开启 consolidate 机制,会大幅度合并 shuffle write 的输出文件,对于 shuffle read task数量特别多的情况下,这种方法可以极大地减少磁盘 IO 开销,提升性能。

建议:如果确实不需要排序排序机制,那么设置spark.shffle.manager=hash,测试发现性能比开启了 bypass 机制的 SortShuffleManager要高(猜测可能是多了merge,和索引部分的操作,不过没有验证过),


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