spark内核SortShuffle解析_大数据培训

 普通SortShuffle

在该模式下，数据会先写入一个数据结构，reduceByKey写入Map，一边通过Map局部聚合，一遍写入内存。Join算子写入ArrayList直接写入内存中。然后需要判断是否达到阈值，如果达到就会将内存数据结构的数据写入到磁盘，清空内存数据结构。

图5-3 SortShuffle流程

在溢写磁盘前，先根据key进行排序，排序过后的数据，会分批写入到磁盘文件中。默认批次为10000条，数据会以每批一万条写入到磁盘文件。写入磁盘文件通过缓冲区溢写的方式，每次溢写都会产生一个磁盘文件，也就是说一个Task过程会产生多个临时文件。

最后在每个Task中，将所有的临时文件合并，这就是merge过程，此过程将所有临时文件读取出来，一次写入到最终文件。意味着一个Task的所有数据都在这一个文件中。同时单独写一份索引文件，标识下游各个Task的数据在文件中的索引，start offset和end offset。

bypass SortShuffle

bypass运行机制的触发条件如下：

1）shuffle map task数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数的值，默认为200。

2）不是聚合类的shuffle算子（比如reduceByKey）。

图5-4 bypassSortShuffle流程

此时task会为每个reduce端的task都创建一个临时磁盘文件，并将数据按key进行hash然后根据key的hash值，将key写入对应的磁盘文件之中。当然，写入磁盘文件时也是先写入内存缓冲，缓冲写满之后再溢写到磁盘文件的。最后，同样会将所有临时磁盘文件都合并成一个磁盘文件，并创建一个单独的索引文件。

该过程的磁盘写机制其实跟未经优化的HashShuffleManager是一模一样的，因为都要创建数量惊人的磁盘文件，只是在最后会做一个磁盘文件的合并而已。因此少量的最终磁盘文件，也让该机制相对未经优化的HashShuffleManager来说，shuffle read的性能会更好。

而该机制与普通SortShuffleManager运行机制的不同在于：不会进行排序。也就是说，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。