Spark性能调优（八）之Spark Tungsten-sort Based Shuffle

一：使用Tungsten功能 1， 如果想让您的程序使用Tungsten的功能，可以配置： Spark.Shuffle.Manager = tungsten-sort

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Spark在钨丝计划下要管理两种类型的内存存储方式：堆内和堆外。为了管理他们，所以搞了一个Page。 堆外：指针直接指向数据本身。 堆内：指针首先指向Object，然后通过偏移量OffSet再具体定位到数据。 2. DataFrame中自动开启了Tungsten功能。

二：Tungsten-sort base Shuffle writer内幕 下图是写入的过程： Spark Core

输入数据的时候是循环每个Task中处理的数据Partition的结果，循环的时候会查看是否有内存，一个Page写满之后，才会写下一个Page。 如何看内存是否足够？ a） 系统默认情况下给ShuffleMapTask最大准备了多少内存空间？默认情况下是通过ExecutorHeapMemory*0.8*0.2 Spark.shuffle.memoryFraction=0.2 spark.shuffle.safetyFraction=0.8 b） 另外一方面是和Task处理的Partition大小紧密相关。 1.mergeSpills的功能是将很多小文件合并成一个大文件。然后加上index文件索引。

/** * Merge zero or more spill files together, choosing the fastest merging strategy based on the * number of spills and the IO compression codec. * * @return the partition lengths in the merged file. */ private long[] mergeSpills(SpillInfo[] spills, File outputFile) throws IOException { final boolean compressionEnabled = sparkConf.getBoolean("spark.shuffle.compress", true); final CompressionCodec = CompressionCodec$.MODULE$.createCodec(sparkConf); final boolean fastMergeEnabled = sparkConf.getBoolean("spark.shuffle.unsafe.fastMergeEnabled", true); final boolean fastMergeIsSupported = !compressionEnabled || CompressionCodec$.MODULE$.supportsConcatenationOfSerializedStreams(compressionCodec);

2.和Sort Based Shuffle 过程基本一样。 3.写数据在内存足够大的情况下是写到Page里面，在Page中有一条条的Record，如果内存不够的话会Spill到磁盘中。此过程跟前面讲解Sort base Shuffle writer过程是一样的。 4.基于UnsafeShuffleWriter会有一个类负责将数据写入到Page中。 5.insertRecordIntoSorter: 此方法把records的数据一条一条的写入到输出流。 而输出流是: ByteArrayOutputStream

@VisibleForTesting void insertRecordIntoSorter(Product2<K, V> record) throws IOException { assert(sorter != null); final K key = record._1(); //获得Partition的Id final int partitionId = partitioner.getPartition(key); serBuffer.reset(); serOutputStream.writeKey(key, OBJECT_CLASS_TAG); serOutputStream.writeValue(record._2(), OBJECT_CLASS_TAG); serOutputStream.flush(); final int serializedRecordSize = serBuffer.size(); assert (serializedRecordSize > 0); sorter.insertRecord( serBuffer.getBuf(), Platform.BYTE_ARRAY_OFFSET, serializedRecordSize, partitionId);

6.serBuffer实例化,默认大小是1M,也就是输出流的大小默认是1M。

serBuffer = new MyByteArrayOutputStream(1024 * 1024);

三：Tungsten-sort base Shuffle Read内幕 1. 基本上是复用了Hash Shuffle Read. 2. 在Tungsten下获取数据的类叫做BlockStoreShuffleReader,其底层其实是Page。