Spark Shuffle内幕解密（24）

  一、到底什么是Shuffle？

     Shuffle中文翻译为“洗牌”，需要Shuffle的关键性原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个     计算节点上进行计算。

   二、Shuffle可能面临的问题？

1， 数据量非常大；

2， 数据如何分类，即如何Partition，Hash、Sort、钨丝计算；

3， 负载均衡（数据倾斜）；

4， 网络传输效率，需要在压缩和解压缩之间做出权衡，序列化和反序列也是要考虑的问题；

说明：具体的Task进行计算的时候尽一切最大可能使得数据具备Process Locality的特性；退而求次是增加数据分片，减少每个Task处理的数据量。

三、Hash Shuffle

1， key不能是Array；

2， Hash Shuffle不需要排序，此时从理论上讲就节省了Hadoop MapReduce中进行Shuffle需要排序时候的时间浪费，因为实际生产环境有大量的不需要排序的Shuffle类型；

思考：不需要排序的Hash Shuffle是否一定比需要排序的Sorted Shuffle速度更快？不一定！如果数据规模比的情形下，Hash Shuffle会比Sorted Shuffle速度快（很多）！但是如果数据量大，此时Sorted Shuffle一般都会比Hash Shuffle快（很多）

    3，每个ShuffleMapTask会根据key的哈希值计算出当前的key需要写入的Partition，然后把决定后的结果写入单 独的文件，此时会导致每个Task产生R（指下一个Stage的并行度）个文件，如果当前的Stage中有M个ShuffleMapTask，则会M*R个文件！！！

     注意：Shuffle操作绝大多数情况下都要通过网络，如果Mapper和Reducer在同一台机器上，此时只需要读取本地 磁盘即可。

     Hash Shuffle的两大死穴：第一：Shuffle前会产生海量的小文件于磁盘之上，此时会产生大量耗时低效的IO操 作；第二：内存不共用！！！由于内存中需要保存海量的文件操作句柄和临时缓存信息，如果数据处理规模比较庞大的话，内存不可承受，出现OOM等问题！

   四、Sorted Shuffle:

 为了改善上述的问题（同时打开过多文件导致Writer Handler内存使用过大以及产生过度文件导致大量的随机读写 带来的效率极为低下的磁盘IO操作），Spark后来推出了Consalidate机制，来把小文件合并，此时Shuffle时文件产生的数量为cores*R，对于ShuffleMapTask的数量明显多于同时可用的并行Cores的数量的情况下，Shuffle产生的文件会大幅度减少，会极大降低OOM的可能；

   为此Spark推出了Shuffle Pluggable开放框架，方便系统升级的时候定制Shuffle功能模块，也方便第三方系统改造人 员根据实际的业务场景来开放具体最佳的Shuffle模块；核心接口ShuffleManager，具体默认实现               有HashShuffleManager、SortShuffleManager等，Spark 1.6.1中具体的配置如下：