Spark的Shuffle

0. Shuffle概述

　　要理解什么是Shuffle，首先介绍大数据与分布式。我们知道大数据的存储是分布式存储，大数据的计算框架是分布式的计算框架。分布式必然存在数据的交互传输，简言之Shuffle就是分布式中数据交互传输的过程。 

　　如下图所示，Stage 0的输出数据需要经过shuffle Writer写出到Block中，Stage 1的输入数据需要从Block中读入，这一中间结果的写出读入过程就是一次Shuffle。

　　图1

　　那么问题来了，为什么Stage 0的数据不能直接交给Stage 1处理，非要经过Shuffle过程呢？

　　这里我们从Stage的划分开始说起，Stage划分的依据是RDD的宽窄依赖，宽窄依赖的划分依据参考此文：https://www.cnblogs.com/beichenroot/p/11414173.html

　　RDD之所以会存在宽窄依赖，与Spark天生的属性有关，Spark是分布式计算引擎，RDD是弹性分布式数据集，是Spark中处理数据的逻辑单位。RDD的数据存储方式如下图所示：图中RDD数据分别存储在三个节点不同的Executor的分区(Partition)中，分区可以理解为Block的不同表述，一个分区对应一个Block，这三个不同节点上的分区一起构成一个RDD。

　　回到正题，由于RDD的数据存在不同的节点上，分布式计算在不同节点上并行进行，如果是窄依赖，即分区间的数据不需要交互，则数据在本分区内操作；如果是宽依赖，数据需要往其他分区传送，则必然产生数据的读写，则存在Shuffle。 

1. Shuffle的重要性

　　由图1Shuffle的过程可知，Shuffle过程包含三部分：

　　1. Shuffle的Wiiter

　　2. 网络传输

　　3. Shuffle的Read

　　这三部分操作包含内存操作、磁盘I/O、网络I/O以及JVM管理，影响了Spark应用程序的绝大部分效率。对于好的程序代码，大部分的性能(95%)都消耗在Shuffle阶段的本地写磁盘文件、网络传输数据及抓取数据中。所以Spark针对Shuffle过程做了大量优化。

2. Spark Shuffle的发展过程

　　Spark Shuffle早期采用的是HashShuffle，HashShuffle最大的问题是产生的文件数量(Mapper分片数量 * Reducer的分片数量)太多，导致大量的IO内存消耗以及沉重的GC负担；

　　Spark采用SortedBasedShuffle根据Map Task的数量来生成文件，如下图所示，每个Map任务会生成两个文件，一个是数据文件分片写入，一个是偏移量文件，记录了每个分片的相关信息。Reduce任务读取数据时首先从偏移量文件中获取数据的位置，再到数据文件中读取数据。SortedBasedShuffle将Shuffle中的文件数量降低到了2 * Map任务个数，带来的优化如下：

　　1. Mapper端占用内存变少

　　2. 增加了Spark处理大规模数据的能力(可并行的任务数增加)

　　3. Reducer端抓取数据的次数变少

　　4. 网络通道的句柄变少

　　5. 减少了数据本身对内存的消耗

Spark Shuffle详细内容可参考此文：https://www.cnblogs.com/itboys/p/9226479.html

3. Shuffle与Storage模块间的交互

　　Spark中存储模块被抽象成Storage，Storage代表着Spark中的数据存储系统，负责管理数据块(Block)，Block是存取数据的最小单元，等价于RDD中的Partition。

　　Storage抽象模块分为两个层次：

　　1. 通信层：通信层是典型的主从结构，Master和Slave之间传输控制和状态信息。通信层主要由BlockManager、BlockManagerMaster、BlockManagerMasterEndPoint、BlockManagerSlaverEndPoint等类实现。

　　2. 存储层：负责把数据存储到内存、磁盘或者堆外内存中，有时还需要为数据在远程节点上生成副本。Spark存储层的实现类有DiskStore和MemoryStore。

　　Shuffle过程中进行的数据读写实质是通过操作BlockManager接口来实现的。

3.1 BlockManager架构　　

　　1. Application启动时会在SparkEnv中注册BlockManagerMaster以及MapOutputTracker

　　　　a. BlockManagerMaster:对整个集群的Block数据进行管理

　　　　b. MapOutputTracker：跟踪所有的Mapper输出

　　2. 构建BlockManagerMaster时会创建BlockManagerMasterEndPoint，BlockManagerMasterEndPoint本身是一个消息体，负责通过远程通信的方式管理所有节点的BlockManager。

　　3. 没启动一个ExecutorBackend，都会实例化BlockManager，并通过远程通信的方式注册给BlockManagerMaster；实质上是Executor中的BlockManager在启动时注册给了Driver上的BlockManagerMasterEndPoint。

　　4. MemoryStore是BlockManager中负责内存数据存储和读写的类。

　　5. DiskStore是BlockManager中负责磁盘数据存储和读写的类。

　　6. DiskBlockManager：管理Logical Block与Disk上的Physical Block之间映射关系并负责磁盘文件的创建、读写等。

3.2 Shuffle与BlockManager交互

3.2.1 Shuffle写数据

　　基于Sort的Shuffle实现的ShuffleHandle包含BypassMergeSortShuffleHandle和BaseShuffleHandle，两种ShuffleHandle对应的数据写入类为BypassMergeSortShuffleWriter和SortShuffleWriter，这里以SortShuffleWriter为例进行梳理。

　　SortShuffleWriter写数据由下面的write方法实现，首先需要通过ShuffleBlockResolver获取到数据文件。

   /** Write a bunch of records to this task‘s output */
  override def write(records: Iterator[Product2[K, V]]): Unit = {
　　...
    // Don‘t bother including the time to open the merged output file in the shuffle write time,
    // because it just opens a single file, so is typically too fast to measure accurately
    // (see SPARK-3570).
    val output = shuffleBlockResolver.getDataFile(dep.shuffleId, mapId)
　　 ...
　　val tmp = Utils.tempFileWith(output)
　　try {
　　　　val blockId = ShuffleBlockId(dep.shuffleId, mapId, IndexShuffleBlockResolver.NOOP_REDUCE_ID)
　　　　val partitionLengths = sorter.writePartitionedFile(blockId, tmp)
　　　　shuffleBlockResolver.writeIndexFileAndCommit(dep.shuffleId, mapId, partitionLengths, tmp)

　　具体调用ShuffleBlockResolver子类IndexShuffleBlockResolver中的getDataFile方法，此处可以看到实际是通过blockManager获取的数据。

def getDataFile(shuffleId: Int, mapId: Int): File = {
    blockManager.diskBlockManager.getFile(ShuffleDataBlockId(shuffleId, mapId, NOOP_REDUCE_ID))
  }

　　然后生成ShuffleBlockId，通过ExternalSorter的writePartitionedFile方法最终写出数据。writePartitionedFile实质调用的仍是blockManager中的写方法。所以Shffle写数据底层是由blockManager实现。

 def writePartitionedFile(
      blockId: BlockId,
      outputFile: File): Array[Long] = {

    // Track location of each range in the output file
    val lengths = new Array[Long](numPartitions)
    val writer = blockManager.getDiskWriter(blockId, outputFile, serInstance, fileBufferSize,
      context.taskMetrics().shuffleWriteMetrics)

3.2. Shuffle读数据

　　Shuffle读数据是从SortShuffleManager的getReader获取一个数据阅读器，getReader方法中创建了BlockStoreShuffleReader实例。、

　　BlockStoreShuffleReader的read方法首先实例化ShuffleBlockFetcherIterator。ShuffleBlockFetcherIterator中的成员blockManager管理内存和磁盘数据上的读写。

　　* ShuffleBlockFetcherIterator中splitLocalRemoteBlocks划分本地和远程的blocks，Utils.randomize(remoteRequests)把远程请求通过随机的方式添加到队列中，fetchUpToMaxBytes发送远程请求获取blocks，fetchLocalBlocks获取本地的blocks。

Spark的Shuffle

原文：https://www.cnblogs.com/beichenroot/p/11417668.html