一、前述

Spark中Shuffle的机制可以分为HashShuffle,SortShuffle。

SparkShuffle概念

reduceByKey会将上一个RDD中的每一个key对应的所有value聚合成一个value，然后生成一个新的RDD，元素类型是<key,value>对的形式，这样每一个key对应一个聚合起来的value。

问题：聚合之前，每一个key对应的value不一定都是在一个partition中，也不太可能在同一个节点上，因为RDD是分布式的弹性的数据集，RDD的partition极有可能分布在各个节点上。

如何聚合？

– Shuffle Write：上一个stage的每个map task就必须保证将自己处理的当前分区的数据相同的key写入一个分区文件中，可能会写入多个不同的分区文件中。

 – Shuffle Read：reduce task就会从上一个stage的所有task所在的机器上寻找属于己的那些分区文件，这样就可以保证每一个key所对应的value都会汇聚到同一个节点上去处理和聚合。

Spark中有两种Shuffle类型，HashShuffle和SortShuffle，Spark1.2之前是HashShuffle默认的分区器是HashPartitioner，Spark1.2引入SortShuffle默认的分区器是RangePartitioner。

二、具体

1、HashShuffle

     1) 普通机制

• 普通机制示意图

• 执行流程

a) 每一个map task将不同结果写到不同的buffer中，每个buffer的大小为32K。buffer起到数据缓存的作用。新写的磁盘小文件会追加内容。

b) 每个buffer文件最后对应一个磁盘小文件。

c) reduce task来拉取对应的磁盘小文件。

• 总结

a) maptask的计算结果会根据分区器（默认是hashPartitioner）来决定写入到哪一个磁盘小文件中去。ReduceTask会去Map端拉取相应的磁盘小文件。

b)产生的磁盘小文件的个数：M（map task的个数）*R（reduce task的个数）

• 存在的问题

产生的磁盘小文件过多，会导致以下问题：

a) 在Shuffle Write过程中会产生很多写磁盘小文件的对象。

b) 在Shuffle Read过程中会产生很多读取磁盘小文件的对象。

c) 在JVM堆内存中对象过多会造成频繁的gc,gc还无法解决运行所需要的内存 的话，就会OOM。gc工作的时候是不提供工作的。

d) 在数据传输过程中会有频繁的网络通信，频繁的网络通信出现通信故障的可能性大大增加，一旦网络通信出现了故障会导致shuffle file cannot find 由于这个错误导致的task失败，TaskScheduler不负责重试，由DAGScheduler负责重试Stage。变相的延长执行时间

    1) 合并机制

• 合并机制示意图

一个core 一般运行一个task,图中即便一个executor有两个task，也是串行执行的！！！！

• 总结

产生磁盘小文件的个数：C(core的个数)*R（reduce的个数）

2、SortShuffle

1) 普通机制

• 普通机制示意图

• 执行流程

a) map task 的计算结果会写入到一个内存数据结构里面，内存数据结构默认是5M

b) 在shuffle的时候会有一个定时器，不定期的去估算这个内存结构的大小，当内存结构中的数据超过5M时，比如现在内存结构中的数据为5.01M，那么他会申请5.01*2-5=5.02M内存给内存数据结构。

c) 如果申请成功不会进行溢写，如果申请不成功，这时候会发生溢写磁盘。

d) 在溢写之前内存结构中的数据会进行排序分区

e) 然后开始溢写磁盘，写磁盘是以batch的形式去写，一个batch是1万条数据，

f) map task执行完成后，会将这些磁盘小文件合并成一个大的磁盘文件（有序），同时生成一个索引文件。

g) reduce task去map端拉取数据的时候，首先解析索引文件，根据索引文件再去拉取对应的数据。

• 总结

产生磁盘小文件的个数： 2*M（map task的个数）索引文件-和磁盘文件

2) bypass机制（比如wordcount)不需要排序时使用

• bypass机制示意图

• 总结

a) bypass运行机制的触发条件如下：

shuffle reduce task的数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold的参数值。这个值默认是200。

b）产生的磁盘小文件为：2*M（map task的个数）