SparkShuffle解析

Spark两种核心Shuffle：

HashShuffle

SortShuffle

 在shuffleWrite阶段，也就是上层，每个task都会根据key进行hash划分，从而让相同hash值的key进入同一个blockfile文件，以供shuffleRead阶段的task拉取（溢写到磁盘形成blockfile之前，会先写入内存缓冲区中，填满后才可以溢写）。而blockfile的个数取决于下一个stage有多少个task，下游stage有多少个task，那么上游stage的每个task就会创建多少个blockfile。例如上图中，上游stage有4个task，下游有是哪个task，那么就一共会产生12个blockfile。

 为了优化HashShuffleManager我们可以设置一个参数，spark.shuffle. consolidateFiles，该参数默认值为false，将其设置为true即可开启优化机制。此时会出现shuffleFileGroup的概念，同一个Executor中的task会将数据写到同一个shuffleFileGroup

优化后的HashShuffle，主要在产生的blockfile的个数上。未经优化的blockFile个数是上游stage的task个数N乘以下游stage的task个数M。N*M个。经过优化的个数则是以executor个数X乘以下游stage的task个数M。X*M个。使得task产生的磁盘文件可以先进行一定程度上的合并，这样可以大大减少产生的磁盘文件个数。

        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。当shuffle read task的数量小于等于spark.shuffle.sort. bypassMergeThreshold参数的值时（默认为200），就会启用bypass机制。

        在该模式下，数据会根据shuffle算子的类型，以不同的数据结构写入内存数据结构中。如果是reduceByKey这种算子，会用Map类型。如果是join这种算子，那就用Array类型。每写入一条数据，都会判断是否达到了溢写的阈值，如果达到了，将溢写到磁盘。再溢写之前，会根据Key对数据进行排序，每批次10000条数据写入到一个内存缓冲区，当内存缓冲区溢满之后再一起写到磁盘文件中，这样可以减少磁盘IO。

        在内存缓冲区溢写到磁盘的过程中， 会产生很多个溢写文件，最终会进行一次merge，合并成一个文件。因为一个task只产生这一个溢写文件，该文件包含了下游Stage所有task所需的数据，所以还需要生成一个索引文件，用来标记每个下游Task在该溢写文件中的的startOffset和EndOffset。

        在此种Shuffle过程中，产生溢写文件的个数根据上游Stage中的 task个数决定。假如上游Task有50个，Executor有10个，下游Stage的Task有100个，未经优化的HashShuffle需要产生 50 *100=5000个溢写文件，优化的HashShuffle需要产生10*100=1000个溢写文件。而此种shuffle只需要50个溢写文件。

2.Bypass机制的SortShuffle

bypass运行机制的触发条件如下：

①shuffle map task数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数的值

②不是聚合类的shuffle算子

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