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【每天分享源码】【云通信短信平台源码】【文字转语音广告源码】spark 源码shuffle

时间:2024-12-24 09:06:04 分类:焦点 编辑:溯源码怎么弄
1.Spark Shuffle的原理
2.Spark 的 shuffle 流程以及寻址流程
3.Spark对shuffle阶段的优化以及调优
4.SparkShuffle及Spark SQL图解执行流程语法
5.Spark之Shuffle调优
6.Spark Shuffle概念及shuffle机制

spark 源码shuffle

Spark Shuffle的原理

       Spark Shuffle是数据处理中的关键环节,负责在Map和Reduce操作之间进行数据传输和排序。Hadoop Shuffle与Spark Shuffle有显著差异,Hadoop采用的是Push类型,流程包括map、spill、每天分享源码merge、shuffle和sort等步骤,而Spark提供两种主要的实现:Hash based Shuffle和Sort based Shuffle。

       Spark的Hash Shuffle在未优化时,数据可能会跨节点移动,但通过优化,如BypassMergeSortShuffleWriter,可以减少数据移动。相比之下,Sort Shuffle在Map端使用归并排序,输出索引文件指导Reduce端,但排序性能较低。Shuffle的性能受多种因素影响,如选择的Shuffle管理器(如hash、sort或tungsten-sort)、缓冲区大小(如shuffle.file.buffer和reducer.maxSizeInFlight)、重试策略(如maxRetries和retryWait)以及内存配置(如shuffle.memoryFraction)。

       Shuffle的选择和优化是提高Spark性能的关键,通过调整这些参数,可以平衡内存使用、磁盘I/O和网络通信,以实现更高效的中间结果传输和最终的聚合操作。

Spark 的 shuffle 流程以及寻址流程

       Spark的shuffle过程是分布式计算中关键的一环,它在数据重组时涉及复杂的细节。与MapReduce类似,shuffle连接Map和Reduce阶段,但Spark采用DAG调度,将宽依赖(shuffle)划分成不同的Stage。在这个过程中,Map任务产生小文件并由MapOutPutTrackerMaster记录地址,Reduce任务在执行前通过MapOutputTracker获取这些地址,然后BlockManager通过ConnectionManager和BlockTransferService进行数据传输。

       具体寻址流程如下:map任务执行后,将文件地址封装在MapStatus中,云通信短信平台源码汇报给Driver的MapOutputTrackerMaster。所有map任务完成后,Driver掌握了所有文件地址。reduce任务在开始时,通过MapOutputTracker获取这些地址,并通过BlockManager连接数据节点进行数据传输。默认情况下,数据会被分批拉取到Executor的shuffle聚合内存中,以避免内存溢出(OOM)。可通过减少数据量、增加shuffle聚合内存或Executor内存来避免这个问题。

       Spark的内存管理策略在1.6版本后有所改变,从静态管理转向统一管理,允许Storage和Execution共享内存,以实现更灵活的资源分配。关于shuffle的更多优化技巧,将在后续文章中深入探讨。

Spark对shuffle阶段的优化以及调优

       在大数据处理框架Apache Spark中,shuffle阶段是关键的性能瓶颈。传统MapReduce框架在shuffle阶段需要将Map任务的输出数据整理、合并,再传递给Reduce任务。Spark对此进行了优化,以提高效率。

       Map任务中,Spark使用内存缓冲区(默认MB)暂存输出数据。当缓冲区接近满时,数据会溢写至磁盘,这称为“溢写”(Spill)。Spark有一个溢写阀值(spill.percent,默认0.8),当缓冲区使用率超过该阈值,Map任务会继续将数据写入剩余内存,同时执行排序和局部聚合(如果启用了Combiner)。所有溢写文件在Map任务结束时合并成一个文件。

       Reduce任务接收Map任务的输出文件,通过网络获取数据,然后在内存缓冲区中合并数据,如果内存缓冲区不足,文字转语音广告源码数据同样可能溢写到磁盘。合并操作后,数据被写入最终的文件,这个过程称为“合并”(Merge)。

       优化后的Spark引入了SortShuffleManager,它有两种运行模式:普通模式和bypass模式。在普通模式下,数据先存储于内存数据结构中,根据shuffle算子类型(聚合或普通)选择不同的数据结构。当达到阈值时,数据被溢写到磁盘,并进行排序,分批写入文件,最后合并成一个文件。bypass模式下,每个下游任务对应一个磁盘文件,数据直接写入磁盘,无需内存缓冲,节省了排序步骤,提高了性能。

       调优方面,Spark提供了多个参数来优化shuffle阶段性能。如`spark.shuffle.file.buffer`、`spark.reducer.maxSizeInFlight`、`spark.shuffle.io.maxRetries`、`spark.shuffle.io.retryWait`、`spark.shuffle.memoryFraction`、`spark.shuffle.manager`、`spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold`、`spark.shuffle.consolidateFiles`等。开发者需要根据实际情况调整这些参数,以获得最佳性能。

       简而言之,Spark通过改进shuffle机制,优化了数据传输过程,减少了文件数量,提高了读写效率,从而显著提升了整体处理速度。调优参数时,nodejs插件开发源码应结合实际工作负载、硬件资源和性能需求进行调整,以实现最佳性能表现。

SparkShuffle及Spark SQL图解执行流程语法

       SparkShuffle是Apache Spark中的一个核心概念,主要涉及数据分片、聚合与分发的过程。在使用reduceByKey等操作时,数据会被划分到不同的partition中,但每个key可能分布在不同的节点上。为了解决这一问题,Spark引入了Shuffle机制,主要分为两种类型:HashShuffleManager与SortShuffleManager。

       HashShuffleManager在Spark 1.2之前是默认选项,它通过分区器(默认是hashPartitioner)决定数据写入的磁盘小文件。在Shuffle Write阶段,每个map task将结果写入到不同的文件中。Shuffle Read阶段,reduce task从所有map task所在的机器上寻找属于自己的文件,确保了数据的聚合。然而,这种方法会产生大量的磁盘小文件,导致频繁的磁盘I/O操作、内存对象过多、频繁的垃圾回收(GC)以及网络通信故障,从而影响性能。

       SortShuffleManager在Spark 1.2引入,它改进了数据的处理流程。在Shuffle阶段,数据写入内存结构,当内存结构达到一定大小时(默认5M),内存结构会自动进行排序分区并溢写磁盘。这种方式在Shuffle阶段减少了磁盘小文件的数量,同时在Shuffle Read阶段通过解析索引文件来拉取数据,提高了数据读取的效率。

       Spark内存管理分为静态内存管理和统一内存管理。静态内存管理中内存大小在应用运行期间固定,统一内存管理则允许内存空间共享,提高了资源的利用率。Spark1.6版本默认采用统一内存管理,OBD模拟器源码可通过配置参数spark.memory.useLegacyMode来切换。

       Shuffle优化涉及多个参数的调整。例如,`spark.shuffle.file.buffer`参数用于设置缓冲区大小,适当增加此值可以减少磁盘溢写次数。`spark.reducer.maxSizeInFlight`参数则影响数据拉取的次数,增加此值可以减少网络传输,提升性能。`spark.shuffle.io.maxRetries`参数控制重试次数,增加重试次数可以提高稳定性。

       Shark是一个基于Spark的SQL执行引擎,兼容Hive语法,性能显著优于MapReduce的Hive。Shark支持交互式查询应用服务,其设计架构对Hive的依赖性强,限制了其长期发展,但提供了与Spark其他组件更好的集成性。SparkSQL则是Spark平台的SQL接口,支持查询原生的RDD和执行Hive语句,提供了Scala中写SQL的能力。

       DataFrame作为Spark中的分布式数据容器,类似于传统数据库的二维表格,不仅存储数据,还包含数据结构信息(schema)。DataFrame支持嵌套数据类型,提供了一套更加用户友好的API,简化了数据处理的复杂性。通过注册为临时表,DataFrame的列默认按ASCII顺序显示。

       SparkSQL的数据源丰富,包括JSON、JDBC、Parquet、HDFS等。其底层架构包括解析、分析、优化、生成物理计划以及任务执行。谓词下推(predicate Pushdown)是优化策略之一,能够提前执行条件过滤,减少数据的处理量。

       创建DataFrame的方式多样,可以从JSON、非JSON格式的RDD、Parquet文件以及JDBC中的数据导入。DataFrame的转换与操作提供了灵活性和效率,支持通过反射方式转换非JSON格式的RDD,但不推荐使用。动态创建Schema是将非JSON格式的RDD转换成DataFrame的一种方法。读取Parquet文件和Hive中的数据均支持DataFrame的创建和数据的持久化存储。

       总之,SparkShuffle及Spark SQL通过高效的内存管理、优化的Shuffle机制以及灵活的数据源支持,为大数据处理提供了强大而高效的能力。通过合理配置参数和优化流程,能够显著提升Spark应用程序的性能。

Spark之Shuffle调优

       大多数Spark作业的性能关键在于shuffle环节,涉及大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输。为了提升作业性能,shuffle调优至关重要。然而,性能优化整体而言,代码开发、资源参数配置和数据倾斜是关键因素,shuffle调优只占一小部分。因此,把握基本优化原则至关重要,避免本末倒置。下面将详细阐述shuffle原理、参数说明及调优建议。

       Spark运行分为两部分:驱动程序(SparkContext核心)和Worker节点上的Task。程序运行时,Driver与Executor间进行交互,包括任务分配、数据获取等,产生大量网络传输。Shuffle发生在下一个Stage向上游Stage请求数据时,即Stage间数据流动。

       ShuffleManager是负责shuffle过程执行、计算和处理的关键组件。在Spark 1.2版本后,从HashShuffleManager迭代为SortShuffleManager,显著减少了磁盘文件数量,提升性能。

       HashShuffleManager在shuffle write阶段,每个Task为下游Task创建大量磁盘文件,导致性能下降。SortShuffleManager则通过合并磁盘文件,每个Task拥有一个磁盘文件,减少磁盘IO操作,提升性能。

       优化HashShuffleManager的关键在于启用spark.shuffle.consolidateFiles参数,允许task复用磁盘文件,降低磁盘文件总数。

       SortShuffleManager运行机制分为普通和bypass两种。普通运行机制利用内存进行数据结构排序、批量写入磁盘,最后合并磁盘文件。bypass运行机制则直接将数据写入磁盘文件,简化过程,减少排序开销。

       在shuffle过程中,有多个关键参数需要优化,包括spark.shuffle.file.buffer、spark.reducer.maxSizeInFlight、spark.shuffle.io.maxRetries、spark.shuffle.io.retryWait、spark.shuffle.memoryFraction等。具体调优建议需根据实际作业性能测试和资源分配策略进行。

       Shuffle优化的目标在于减少磁盘IO操作,降低网络传输延迟,提升数据处理效率。合理配置上述参数,结合任务特性,能够显著提升Spark作业性能。

Spark Shuffle概念及shuffle机制

       Spark Shuffle是连接Map与Reduce操作的关键步骤,它的性能直接影响到整个Spark程序的效率。在MapReduce中,shuffle涉及大量磁盘和网络I/O,而在Spark中,这个过程同样复杂,尤其是在DAG Scheduler的任务划分中,遇到宽依赖(shuffle)时,会划分一个新的Stage。

       Spark的shuffle过程涉及到几个核心组件,如MapOutPutTracker(主从架构的模块管理磁盘小文件地址)、BlockManager(主从架构的块管理,包括内存和磁盘管理)等。在Driver端和Executor端,BlockManager包含DiskStore、MemoryStore、ConnectionManager和BlockTransferService,它们负责数据的存储、管理与传输。

       Spark的shuffle主要在reduceByKey等操作中发生,它将一个RDD中的数据按key聚合,即使key的值分布在不同分区和节点上。Shuffle Write阶段,map任务将相同key的值写入多个分区文件,而Shuffle Read阶段,reduce任务从所有map任务所在节点寻找相关分区文件进行聚合。

       Spark有HashShuffleManager和SortShuffleManager两种shuffle管理类型。HashShuffleManager在早期版本中采用普通(M * R)或优化(C * R)机制,而SortShuffleManager引入了排序和bypass机制。HashShuffle可能导致小文件过多和内存消耗问题,而SortShuffleManager则通过内存管理和排序优化,减少磁盘小文件数量。

       在执行流程中,map任务将结果写入缓冲,然后形成磁盘小文件,reduce task负责拉取并聚合这些小文件。然而,过多的小文件可能导致内存对象过多引发GC,甚至引发OOM。如果网络通信出现问题,可能导致shuffle过程中的数据丢失,此时由DAGScheduler负责重试Stage。

       HashShuffleManager的优化机制将磁盘小文件数量减少到C * R,而SortShuffleManager的普通和bypass机制分别产生2 * M和2 * M个磁盘小文件。SortShuffleManager的byPass机制只有在特定条件下才触发,以减少磁盘写入操作。

       总的来说,Spark的shuffle过程是一个复杂的操作,涉及数据的分布、聚合和传输,通过合理的shuffle策略和组件管理,以优化性能和避免潜在问题。

Spark Shuffle理解

       spark shuffle 演进的历史

        目前版本的shuffle, 都是使用排序相关的shuffle; 整体上spark shuffle分为shuffle read和shuffle write:

        大体上经过排序, 聚合, 归并(多个文件spill磁盘的情况), 最终, 每个task生成2种文件: 数据文件和索引文件.

        SortShuffleWriter是日常使用最频繁的shuffle过程; SortShuffleWriter主要使用 ExternalSorter 对数据进行排序, 合并, 聚合(combine). 最后产生数据文件和索引文件

            è¿™ä¸ªé—®é¢˜å°±æ˜¯ä¸Šè¿°æµç¨‹ä¸­, 第二点, MemoryManager怎么判断是否仍有内存空间留给内存中的shuffle write数据, 是否需要spill PartitionedAppendOnlyMap 和 PartitionedPairBuffer 的数据到磁盘? 这个问题的主要难处在于, spark内存中的数据都是有用数据, 往往无法通过GC自主控制内存, 所以如果spill时机检测的不及时, 即使产生GC可能仍会导致OOM问题. 但是如果每放入 PartitionedAppendOnlyMap 和 PartitionedPairBuffer

        中一条数据就检测内存占用情况, 会导致效率极其低下. Spark如何实现呢?

        我们说shuffle是可能会产生OOM的原因有2个:

        UnsafeShuffleWriter 是 SortShuffleWriter 的优化版本,Tungsten-sort优化点主要在三个方面:

        Spark 默认开启的是Sort Based Shuffle,想要打开Tungsten-sort ,请设置

        对应的实现类是:

Spark的两种核心Shuffle详解

       在MapReduce框架中,Shuffle阶段作为连接Map与Reduce之间的桥梁,是数据从Map阶段传输至Reduce阶段的关键过程。由于Shuffle涉及磁盘读写和网络I/O,其性能直接影响整个程序的效率。Spark同样具备Map与Reduce阶段,自然也包含Shuffle。Spark的Shuffle主要分为基于Hash的Shuffle和基于Sort的Shuffle两种实现方式。

       早期Spark版本中,仅提供基于Hash的Shuffle实现。然而,这种机制在面对大量数据时,生成的中间文件数量依赖于Reduce阶段的任务数量,导致文件生成不可控,严重影响了性能和扩展能力。为了解决这个问题,Spark在1.1版本引入了基于Sort的Shuffle实现。相较于基于Hash的Shuffle,基于Sort的Shuffle在每个Map阶段的任务不会为每个Reduce任务生成单独的文件,而是将数据写入一个共享文件,同时生成一个索引文件,大大降低了磁盘I/O和内存开销。

       进一步优化后,Spark在基于Sort的Shuffle机制中加入了Shuffle Consolidate机制,通过配置属性spark.shuffle.consolidateFiles=true,减少中间生成的文件数量。这使得文件个数从M*R(M为Mapper任务数量,R为Reduce任务数量)减少到E*C/T*R,其中E为Executor数量,C为可用核心数量,T为任务分配的核心数量。

       从Spark1.4版本开始,引入了基于Tungsten-Sort的Shuffle实现方式,通过Tungsten项目优化,显著提升了Spark数据处理性能。

       尽管基于Hash的Shuffle机制在特定场景下可能表现出更好的性能,但基于Sort的Shuffle机制通过减少文件生成数量,显著提高了Shuffle性能,并为Spark的扩展能力打下了基础。Spark最终选择基于Sort的Shuffle,是基于优化和解决大规模集群性能与扩展能力的需求。

       Hash Shuffle机制在Shuffle write阶段,将数据按key进行划分,生成磁盘文件,每个下游stage的task对应一个文件,导致文件生成数量庞大。优化后的Hash Shuffle机制通过合并文件,减少文件生成数量,提升性能。而Sort Shuffle机制则将数据写入内存数据结构,并在写入磁盘前排序,最后合并磁盘文件,减少文件生成数量,同时优化排序过程,提升性能。

       Tungsten Sort Shuffle是Sort Shuffle机制的进一步优化,通过排序内存数据结构中数据序列化后的指针数组,避免了序列化和反序列化过程,大大减少了内存消耗和GC开销,进一步提升了性能。

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