Spark 2.1.0 - Shuffle逻辑分析-原创手记-慕课网

在具体的实现上，Shuffle经历了Hash、Sort、Tungsten-Sort三阶段，shuffle共有三种，别人讨论的是hash shuffle，这是最原始的实现，曾经有两个版本:
* 第一版是每个map产生r个文件，一共产生mr个文件，由于产生的中间文件太大影响扩展性;
* 社区提出了第二个优化版本，让一个core上map共用文件，减少文件数目，这样共产生corer个文件，好多了，但中间文件数目仍随任务数线性增加，仍难以应对大作业，但hash shuffle已经优化到头了；

为了解决hash shuffle性能差的问题，又引入sort shuffle，完全借鉴mapreduce实现，每个map产生一个文件，彻底解决了扩展性问题。

网上有很多文章，发现跟当前的版本有很多冲突，看起来一知半解的；
当前讨论的版本为spark2.1.0，之前的版本不再考虑；
而其命名方式也很奇怪，可能为兼容之前的逻辑；

从Spark Shuffle的历程来看，可以分为两大类：hash和sort shuffle。

Hash ShuffleManager

Hash Shuffle在spark2.0+被移除；

SortShuffleManager

从SparkEnv中看，当前唯一支持的shuffle方式为SortShuffleManager，并且不管是sort/tungten-sort均是采用该方式。

 /** Get a writer for a given partition. Called on executors by map tasks. */
  override def getWriter[K, V](
      handle: ShuffleHandle,
      mapId: Int,
      context: TaskContext): ShuffleWriter[K, V] = {
    numMapsForShuffle.putIfAbsent(
      handle.shuffleId, handle.asInstanceOf[BaseShuffleHandle[_, _, _]].numMaps)
    val env = SparkEnv.get
    handle match {      case unsafeShuffleHandle: SerializedShuffleHandle[K @unchecked, V @unchecked] =>        new UnsafeShuffleWriter(
          env.blockManager,
          shuffleBlockResolver.asInstanceOf[IndexShuffleBlockResolver],
          context.taskMemoryManager(),
          unsafeShuffleHandle,
          mapId,
          context,
          env.conf)      case bypassMergeSortHandle: BypassMergeSortShuffleHandle[K @unchecked, V @unchecked] =>        new BypassMergeSortShuffleWriter(
          env.blockManager,
          shuffleBlockResolver.asInstanceOf[IndexShuffleBlockResolver],
          bypassMergeSortHandle,
          mapId,
          context,
          env.conf)      case other: BaseShuffleHandle[K @unchecked, V @unchecked, _] =>        new SortShuffleWriter(shuffleBlockResolver, other, mapId, context)
    }
  }

各writer的特点：

Writer类型	特点
BypassMergeSortShuffleWriter	和Hash Shuffle实现基本相同，区别在于map task输出会汇总为一个文件
UnsafeShuffleWriter	tungsten-sort，ShuffleExternalSorter使用Java Unsafe直接操作内存，避免Java对象多余的开销和GC 延迟，效率高
SortShuffleWriter S	ort Shuffle，和HashShuffle的主要不同在于，map端支持Partition级别的sort，map task输出会汇总为一个文件

	map-side aggregation	Partition数(RDD)	Serializer支持relocation
BypassMergeSortShuffleWriter	否	小于200(默认)	-
UnsafeShuffleWriter	否	小于16777216	是
SortShuffleWriter	-	-	-

各writer的使用条件：

	map-side aggregation	Partition数(RDD)	Serializer支持relocation
BypassMergeSortShuffleWriter	否	小于200(默认)	-
UnsafeShuffleWriter	否	小于16777216	是
SortShuffleWriter	-	-	-

其中：

没有map端聚合操作，且RDD的Partition数小于200，使用BypassMergeSortShuffleWriter；
没有map端聚合操作，RDD的Partition数小于16777216，且Serializer支持relocation，使用UnsafeShuffleWriter；
上述条件都不满足，使用SortShuffleWriter。

使用场景

UnsafeShuffleWriter:

基于ShuffleExternalSorter(内部基于ShuffleInMemorySorter实现)完成sort完成sort，最终结果汇总至一个文件；
*ShuffleExternalSorter使用UnSafe API操作序列化数据，而不是Java对象，减少了内存占用及因此导致的GC耗时(参考Spark 内存管理之Tungsten)，这个优化需要Serializer支持relocation；
ShuffleExternalSorter存原始数据，ShuffleInMemorySorter使用压缩指针存储元数据，每条记录仅占8 bytes，并且排序时不需要处理原始数据，效率高；
溢写 & 合并这一步操作的是同一Partition的数据，因为使用UnSafe API直接操作序列化数据，合并时不需要反序列化数据
溢写 & 合并可以使用fastMerge提升效率(调用NIO的transferTo方法)，设置spark.shuffle.unsafe.fastMergeEnabled为true，并且如果使用了压缩，需要压缩算法支持SerializedStreams的连接，各默认值如下

	是否支持aggregation	实现
PartitionedAppendOnlyMap	支持	基于Array实现的HashMap结构，支持lookup，并在此基础上实现aggregation，使用线性探查法处理Hash冲突
PartitionedPairBuffer	不支持	就是Array结构，K-V Pair依次写入数组

内部存储PartitionedAppendOnlyMap/PartitionedPairBuffer的区别：

	是否支持aggregation	实现
PartitionedAppendOnlyMap	支持	基于Array实现的HashMap结构，支持lookup，并在此基础上实现aggregation，使用线性探查法处理Hash冲突
PartitionedPairBuffer	不支持	就是Array结构，K-V Pair依次写入数组

BypassMergeSortShuffleWriter：

没有使用sorter操作(?从实现上看确实没有sort操作?)，每个reduce(partition)会产生一个file，所以其有阈值限制（partition不超过200）；

SortShuffleWriter：

基于ExternalSort，每个rdd输出一个文件(有合并过程)；

作者：分裂四人组
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