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Spark核心Shuffle详解（一）ShuffleManager

news 2025/9/27 6:00:29

1、ShuffleManager

是Spark Shuffle的可插拔式入口点，负责协调Shuffle过程的各个方面。在SparkEnv初始化时，会根据配置（spark.shuffle.manager参数）创建相应的ShuffleManager实例，驱动Driver和Executor上的Shuffle操作

1、SortShuffleManager

shuffleManager 的默认实现，通过排序合并机制有效控制了中间文件数量

2、ShuffleHandler

1、BaseShuffleHandle

使用BaseShuffleHandle的ShuffleWriter是SortShuffleWriter。

BaseShuffleHandle是默认的shuffle句柄，它对应的是SortShuffleManager中的常规shuffle路径。使用BaseShuffleHandle时，map端会对输出数据进行排序（可能包括聚合），然后写入一个数据文件和一个索引文件。reduce任务根据索引文件来获取自己需要的数据。

特点：

支持map端的聚合（如果需要）和排序。
输出文件数量少，每个map任务只生成一个数据文件和一个索引文件。
适用于reduce任务数量多的情况，因为无论reduce任务多少，map端都只生成一个文件。

使用BaseShuffleHandle的ShuffleWriter是SortShuffleWriter。

2、BypassMergeSortShuffleHandle

优化reduce分区数较少的情况，避免不必要的排序开销。

BypassMergeSortShuffleHandle对应的是BypassMergeSortShuffleWriter。这种shuffle方式在reduce任务数量较少时使用，因为在这种情况下，排序的开销可能大于直接写入多个文件的开销。

特点：

每个map任务为每个reduce任务创建一个临时文件，然后将这些文件合并成一个数据文件和一个索引文件。
不需要在map端进行排序，因此如果shuffle不需要排序（比如没有聚合操作）且reduce任务数少，这种方式效率更高。
但是，如果reduce任务数很多，创建大量临时文件会导致性能下降和资源消耗增加。

使用BypassMergeSortShuffleHandle的ShuffleWriter是BypassMergeSortShuffleWriter。

// 条件1: reduce分区数 <= spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold (默认200)
// 条件2: 没有map端聚合操作
// 条件3: 不能是排序的Shuffle
def shouldBypassMergeSort(conf: SparkConf, dep: ShuffleDependency[_, _, _]): Boolean = {// We cannot bypass sorting if we need to do map-side aggregation.if (dep.mapSideCombine) {false} else {val bypassMergeThreshold: Int = conf.get(config.SHUFFLE_SORT_BYPASS_MERGE_THRESHOLD)dep.partitioner.numPartitions <= bypassMergeThreshold}}/*
Map任务执行过程：
1. 为每个reduce分区创建单独的文件
2. 直接将数据写入对应的分区文件
3. 不需要在内存中排序
4. 最后将所有分区文件合并成一个数据文件和索引文件Reduce任务执行过程：
1. 直接读取对应分区的数据块
2. 不需要额外的合并排序操作*/

3、SerializedShuffleHandle

Tungsten优化，序列化

SerializedShuffleHandle对应的是UnsafeShuffleWriter。它是Tungsten项目的一部分，旨在通过使用堆外内存和序列化来优化shuffle性能。

特点：

数据在shuffle过程中始终保持序列化状态，减少了序列化和反序列化的开销。
使用堆外内存管理，避免了GC的压力。
支持溢出到磁盘，当内存不足时，会将数据溢出到磁盘。
但是，这种shuffle方式不支持聚合操作，因为数据是序列化的，无法直接进行聚合。

使用SerializedShuffleHandle的ShuffleWriter是UnsafeShuffleWriter。

//条件1: 使用支持重定位的序列化器 e.g. UnsafeRowSerializer,KryoSerializer (需要无禁用autoReset)
// 条件2: 没有map聚合操作
// 条件3: 分区数不超过支持的最大值 16777215
def canUseSerializedShuffle(dependency: ShuffleDependency[_, _, _]): Boolean = {val shufId = dependency.shuffleIdval numPartitions = dependency.partitioner.numPartitionsif (!dependency.serializer.supportsRelocationOfSerializedObjects) {log.debug(s"Can't use serialized shuffle for shuffle $shufId because the serializer, " +s"${dependency.serializer.getClass.getName}, does not support object relocation")false} else if (dependency.mapSideCombine) {log.debug(s"Can't use serialized shuffle for shuffle $shufId because we need to do " +s"map-side aggregation")false} else if (numPartitions > MAX_SHUFFLE_OUTPUT_PARTITIONS_FOR_SERIALIZED_MODE) {log.debug(s"Can't use serialized shuffle for shuffle $shufId because it has more than " +s"$MAX_SHUFFLE_OUTPUT_PARTITIONS_FOR_SERIALIZED_MODE partitions")false} else {log.debug(s"Can use serialized shuffle for shuffle $shufId")true}}

• shuffleId: Shuffle操作的唯一标识符
• dependency: Shuffle依赖关系，包含分区器、序列化器等信息

3、ShuffleBlockResolver

ESS，块坐标检索随机块数据

默认实现 IndexShuffleBlockResolver 每个 Map Task 只生成一个数据文件 + 一个索引文件。

启用Push Based Shuffle时，不同Map Task 的数据文件 + 索引文件有可能合并

4、Push Based Shuffle （YARN support on spark 3.1+）

当启用Push Based Shuffle时，map任务不会将数据写入本地文件，而是将数据推送到运行在ESS上的MergedShuffleFileManager RemoteBlockPushResolver。
RemoteBlockPushResolver负责接收数据，并将来自不同map任务的同一分区数据合并存储，生成数据文件和索引文件。
在reduce阶段，reduce任务会通过ShuffleBlockResolver（此时可能是RemoteBlockPushResolver）来获取数据块的位置信息，并从ESS拉取数据。

Push Based Shuffle 的优势：

减少连接数：在传统的Pull Based Shuffle中，每个reduce任务需要连接每个map任务，连接数为M*R（M为map任务数，R为reduce任务数）。而Push Based Shuffle中，reduce任务只需要连接ESS，连接数大大减少。
减少小文件：Push Based Shuffle会在ESS端合并多个map任务输出的同一分区数据，生成更大的文件，从而减少小文件数量，提高读取效率。
负载均衡：Push Based Shuffle可以将数据均匀地推送到多个ESS上，避免热点问题。

RemoteBlockPushResolver 的工作流程：