这篇文章主要介绍“spark shuffle调优的方法是什么”，在日常操作中，相信很多人在spark shuffle调优的方法是什么问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”spark shuffle调优的方法是什么”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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什么情况下会发生shuffle，然后shuffle的原理是什么?

• 在spark中，主要是以下几个算子：groupByKey、reduceByKey、countByKey、join，等等。

• groupByKey，要把分布在集群各个节点上的数据中的同一个key，对应的values，都给集中到一块儿，集中到集群中同一个节点上，更严密一点说，就是集中到一个节点的一个executor的一个task中。然后呢，集中一个key对应的values之后，才能交给我们来进行处理，>；reduceByKey，算子函数去对values集合进行reduce操作，最后变成一个value；countByKey，需要在一个task中，获取到一个key对应的所有的value，然后进行计数，统计总共有多少个value；join，RDD，RDD，只要是两个RDD中，key相同对应的2个value，都能到一个节点的executor的task中，给我们进行处理。

• 问题在于，同一个单词，比如说（hello, 1），可能散落在不同的节点上；对每个单词进行累加计数，就必须让所有单词都跑到同一个节点的一个task中，给一个task来进行处理；

• 每一个shuffle的前半部分stage的task，每个task都会创建下一个stage的task数量相同的文件，比如下一个stage会有100个task，那么当前stage每个task都会创建100份文件；会将同一个key对应的values，一定是写入同一个文件中的；

• shuffle的后半部分stage的task，每个task都会从各个节点上的task写的属于自己的那一份文件中，拉取key, value对；然后task会有一个内存缓冲区，然后会用HashMap，进行key, values的汇聚；(key ,values)；

• task会用我们自己定义的聚合函数，比如reduceByKey(_+_)，把所有values进行一对一的累加，聚合出来最终的值。就完成了shuffle；

• shuffle，一定是分为两个stage来完成的。因为这其实是个逆向的过程，不是stage决定shuffle，是shuffle决定stage。

• reduceByKey(_+_)，在某个action触发job的时候，DAGScheduler，会负责划分job为多个stage。划分的依据，就是，如果发现有会触发shuffle操作的算子，比如reduceByKey，就将这个操作的前半部分，以及之前所有的RDD和transformation操作，划分为一个stage；shuffle操作的后半部分，以及后面的，直到action为止的RDD和transformation操作，划分为另外一个stage；

• shuffle前半部分的task在写入数据到磁盘文件之前，都会先写入一个一个的内存缓冲，内存缓冲满溢之后，再spill溢写到磁盘文件中。

如果不合并map端输出文件的话，会怎么样？

1. 减少网络传输、disk io、减少reduce端内存缓冲

• 实际生产环境的条件：

• 100个节点（每个节点一个executor）：100个executor，每个executor：2个cpu core，总共1000个task：每个executor平均10个task，上游1000个task，下游1000个task，每个节点，10个task，每个节点或者说每一个executor会输出多少份map端文件？10 * 1000=1万个文件（M*R）

• 总共有多少份map端输出文件？100 * 10000 = 100万。

• 问题来了：默认的这种shuffle行为，对性能有什么样的恶劣影响呢？

• shuffle中的写磁盘的操作，基本上就是shuffle中性能消耗最为严重的部分。

• 通过上面的分析，一个普通的生产环境的spark job的一个shuffle环节，会写入磁盘100万个文件。

• 磁盘IO对性能和spark作业执行速度的影响，是极其惊人和吓人的。

• 基本上，spark作业的性能，都消耗在shuffle中了，虽然不只是shuffle的map端输出文件这一个部分，但是这里也是非常大的一个性能消耗点。

  new SparkConf().set("spark.shuffle.consolidateFiles", "true")

   

2. 开启shuffle map端输出文件合并的机制；默认情况下，是不开启的，就是会发生如上所述的大量map端输出文件的操作，严重影响性能。

• 开启了map端输出文件的合并机制之后：

• 第一个stage，同时就运行cpu core个task，比如cpu core是2个，并行运行2个task；

• 每个task都创建下一个stage的task数量个文件；

• 第一个stage，并行运行的2个task执行完以后，就会执行另外两个task；

• 另外2个task不会再重新创建输出文件；而是复用之前的task创建的map端输出文件，将数据写入上一批task的输出文件中；

• 第二个stage，task在拉取数据的时候，就不会去拉取上一个stage每一个task为自己创建的那份输出文件了；

提醒一下（map端输出文件合并）：

• 只有并行执行的task会去创建新的输出文件；

• 下一批并行执行的task，就会去复用之前已有的输出文件；

• 但是有一个例外，比如2个task并行在执行，但是此时又启动要执行2个task（不是同一批次）；

• 那么这个时候的话，就无法去复用刚才的2个task创建的输出文件了；

• 而是还是只能去创建新的输出文件。

要实现输出文件的合并的效果，必须是一批task先执行，然后下一批task再执行，
才能复用之前的输出文件；负责多批task同时起来执行，还是做不到复用的。

开启了map端输出文件合并机制之后，生产环境上的例子，会有什么样的变化？

实际生产环境的条件：
100个节点（每个节点一个executor）：100个executor
每个executor：2个cpu core
总共1000个task：每个executor平均10个task
上游1000个task，下游1000个task

每个节点，2个cpu core，有多少份输出文件呢？2 * 1000 = 2000个（C*R）
总共100个节点，总共创建多少份输出文件呢？100 * 2000 = 20万个文件

相比较开启合并机制之前的情况，100万个

map端输出文件，在生产环境中，立减5倍！

合并map端输出文件，对咱们的spark的性能有哪些方面的影响呢？

1. map task写入磁盘文件的IO，减少：100万文件 -> 20万文件

2. 第二个stage，原本要拉取第一个stage的task数量份文件，1000个task，第二个stage的每个task，都要拉取1000份文件，走网络传输；合并以后，100个节点，每个节点2个cpu core，第二个stage的每个task，主要拉取1000 * 2 = 2000个文件即可；网络传输的性能消耗是不是也大大减少分享一下，实际在生产环境中，使用了spark.shuffle.consolidateFiles机制以后，实际的性能调优的效果：对于上述的这种生产环境的配置，性能的提升，还是相当的客观的。

spark作业，5个小时 -> 2~3个小时。

大家不要小看这个map端输出文件合并机制。实际上，在数据量比较大，你自己本身做了前面的性能调优，
executor上去->cpu core上去->并行度（task数量）上去，shuffle没调优，shuffle就很糟糕了；
大量的map端输出文件的产生。对性能有比较恶劣的影响。

这个时候，去开启这个机制，可以很有效的提升性能。
spark.shuffle.manager hash M*R 个小文件
spark.shuffle.manager sort   C*R 个小文件  （默认的shuffle管理机制）

spark.shuffle.file.buffer，默认32k
spark.shuffle.memoryFraction，0.2
        默认情况下，shuffle的map task，输出到磁盘文件的时候，统一都会先写入每个task自己关联的一个内存缓冲区。这个缓冲区大小，默认是32kb。每一次，当内存缓冲区满溢之后，才会进行spill操作，溢写操作，溢写到磁盘文件中去reduce端task，在拉取到数据之后，会用hashmap的数据格式，来对各个key对应的values进行汇聚。针对每个key对应的values，执行我们自定义的聚合函数的代码，比如_ + _（把所有values累加起来）reduce task，在进行汇聚、聚合等操作的时候，实际上，使用的就是自己对应的executor的内存，executor（jvm进程，堆），默认executor内存中划分给reduce task进行聚合的比例，是0.2。问题来了，因为比例是0.2，所以，理论上，很有可能会出现，拉取过来的数据很多，那么在内存中，放不下；这个时候，默认的行为，就是说，将在内存放不下的数据，都spill（溢写）到磁盘文件中去。

原理说完之后，来看一下，默认情况下，不调优，可能会出现什么样的问题？

默认，map端内存缓冲是每个task，32kb。
默认，reduce端聚合内存比例，是0.2，也就是20%。

如果map端的task，处理的数据量比较大，但是呢，你的内存缓冲大小是固定的。
可能会出现什么样的情况？

每个task就处理320kb，32kb，总共会向磁盘溢写320 / 32 = 10次。
每个task处理32000kb，32kb，总共会向磁盘溢写32000 / 32 = 1000次。

在map task处理的数据量比较大的情况下，而你的task的内存缓冲默认是比较小的，32kb。可能会造成多次的map端往磁盘文件的spill溢写操作，发生大量的磁盘IO，从而降低性能。

reduce端聚合内存，占比。默认是0.2。如果数据量比较大，reduce task拉取过来的数据很多，那么就会频繁发生reduce端聚合内存不够用，频繁发生spill操作，溢写到磁盘上去。而且最要命的是，磁盘上溢写的数据量越大，后面在进行聚合操作的时候，很可能会多次读取磁盘中的数据，进行聚合。

默认不调优，在数据量比较大的情况下，可能频繁地发生reduce端的磁盘文件的读写。

这两个点之所以放在一起讲，是因为他们俩是有关联的。数据量变大，map端肯定会出点问题；
reduce端肯定也会出点问题；出的问题是一样的，都是磁盘IO频繁，变多，影响性能。

调优：

调节map task内存缓冲：spark.shuffle.file.buffer，默认32k（spark 1.3.x不是这个参数，
后面还有一个后缀，kb；spark 1.5.x以后，变了，就是现在这个参数）
调节reduce端聚合内存占比：spark.shuffle.memoryFraction，0.2

在实际生产环境中，我们在什么时候来调节两个参数？

看Spark UI，如果你的公司是决定采用standalone模式，那么很简单，你的spark跑起来，会显示一个Spark UI的地址，4040的端口，进去看，依次点击进去，可以看到，你的每个stage的详情，有哪些executor，有哪些task，每个task的shuffle write和shuffle read的量，shuffle的磁盘和内存，读写的数据量；如果是用的yarn模式来提交，课程最前面，从yarn的界面进去，点击对应的application，进入Spark UI，查看详情。

如果发现shuffle 磁盘的write和read，很大，可以调节这两个参数

调节上面说的那两个参数。调节的时候的原则。spark.shuffle.file.buffer，每次扩大一倍，然后看看效果，64，128；spark.shuffle.memoryFraction，每次提高0.1，看看效果。不能调节的太大，太大了以后过犹不及，因为内存资源是有限的，你这里调节的太大了，其他环节的内存使用就会有问题了。

调节了以后，效果？map task内存缓冲变大了，减少spill到磁盘文件的次数；reduce端聚合内存变大了，
减少spill到磁盘的次数，而且减少了后面聚合读取磁盘文件的数量。
 

到此，关于“spark shuffle调优的方法是什么”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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