Spark性能优化(shuffle调优).doc

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1、Spark性能优化：shuffle调优shuffle调优调优概述   大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，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。但是也必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜，shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已。因此大家务必把握住调优的基本原则，千万不要舍本逐末。下面我们就给大家详

2、细讲解shuffle的原理，以及相关参数的说明，同时给出各个参数的调优建议。ShuffleManager发展概述    在Spark的源码中，负责shuffle过程的执行、计算和处理的组件主要就是ShuffleManager，也即shuffle管理器。而随着Spark的版本的发展，ShuffleManager也在不断迭代，变得越来越先进。    在Spark1.2以前，默认的shuffle计算引擎是HashShuffleManager。该ShuffleManager而HashShuffleMana

3、ger有着一个非常严重的弊端，就是会产生大量的中间磁盘文件，进而由大量的磁盘IO操作影响了性能。    因此在Spark1.2以后的版本中，默认的ShuffleManager改成了SortShuffleManager。SortShuffleManager相较于HashShuffleManager来说，有了一定的改进。主要就在于，每个Task在进行shuffle操作时，虽然也会产生较多的临时磁盘文件，但是最后会将所有的临时文件合并（merge）成一个磁盘文件，因此每个Task就只有一个磁盘文件。在下

4、一个stage的shufflereadtask拉取自己的数据时，只要根据索引读取每个磁盘文件中的部分数据即可。    下面我们详细分析一下HashShuffleManager和SortShuffleManager的原理。HashShuffleManager运行原理未经优化的HashShuffleManager    下图说明了未经优化的HashShuffleManager的原理。这里我们先明确一个假设前提：每个Executor只有1个CPUcore，也就是说，无论这个Executor上分配多少个t

5、ask线程，同一时间都只能执行一个task线程。    我们先从shufflewrite开始说起。shufflewrite阶段，主要就是在一个stage结束计算之后，为了下一个stage可以执行shuffle类的算子（比如reduceByKey），而将每个task处理的数据按key进行“分类”。所谓“分类”，就是对相同的key执行hash算法，从而将相同key都写入同一个磁盘文件中，而每一个磁盘文件都只属于下游stage的一个task。在将数据写入磁盘之前，会先将数据写入内存缓冲中，当内存缓冲填满

6、之后，才会溢写到磁盘文件中去。    那么每个执行shufflewrite的task，要为下一个stage创建多少个磁盘文件呢？很简单，下一个stage的task有多少个，当前stage的每个task就要创建多少份磁盘文件。比如下一个stage总共有100个task，那么当前stage的每个task都要创建100份磁盘文件。如果当前stage有50个task，总共有10个Executor，每个Executor执行5个Task，那么每个Executor上总共就要创建500个磁盘文件，所有Execut

7、or上会创建5000个磁盘文件。由此可见，未经优化的shufflewrite操作所产生的磁盘文件的数量是极其惊人的。    接着我们来说说shuffleread。shuffleread，通常就是一个stage刚开始时要做的事情。此时该stage的每一个task就需要将上一个stage的计算结果中的所有相同key，从各个节点上通过网络都拉取到自己所在的节点上，然后进行key的聚合或连接等操作。由于shufflewrite的过程中，task给下游stage的每个task都创建了一个磁盘文件，因此shu

8、ffleread的过程中，每个task只要从上游stage的所有task所在节点上，拉取属于自己的那一个磁盘文件即可。    shuffleread的拉取过程是一边拉取一边进行聚合的。每个shufflereadtask都会有一个自己的buffer缓冲，每次都只能拉取与buffer缓冲相同大小的数据，然后通过内存中的一个Map进行聚合等操作。聚合完一批数据后，再拉取下一批数据，并放到buffer缓冲中进行聚合操作。以此类推，直到最后将所有数据到拉取完，并得到最终的结果。优化后的Has