剖析Hadoop和Spark的Shuffle过程差异
Reduce任务通过向各个Map任务拉取对应分片。这个过程都是以Http协议完成,每个Map节点都会启动一个常驻的HTTP server服务,Reduce节点会请求这个Http Server拉取数据,这个过程完全通过网络传输,所以是一个非常重量级的操作。educe端,拉取到各个Map节点对应分片的数据之后,会进行再次排序,排序完成,结果丢给Reduce函数进行计算。
四、总结 至此整个shuffle过程完成,***总结几点:
Spark shuffle相对来说更简单,因为不要求全局有序,所以没有那么多排序合并的操作。Spark shuffle分为write和read两个过程。我们先来看shuffle write。
shuffle write的处理逻辑会放到该ShuffleMapStage的***(因为spark以shuffle发生与否来划分stage,也就是宽依赖),final RDD的每一条记录都会写到对应的分区缓存区bucket,如下图所示:明:
那么有没有办法解决生成文件过多的问题呢?有,开启FileConsolidation即可,开启FileConsolidation之后的shuffle过程如下:一核CPU执行先后执行的ShuffleMapTask可以共用一个bucket缓冲区,然后写到同一份ShuffleFile里去,上图所示的ShuffleFile实际上是用多个ShuffleBlock构成,那么,那么每个worker最终生成的文件数量,变成了cpu核数乘以reduce任务的数量,大大缩减了文件量。
Shuffle write过程将数据分片写到对应的分片文件,这时候万事具备,只差去拉取对应的数据过来计算了。 那么Shuffle Read发送的时机是什么?是要等所有ShuffleMapTask执行完,再去fetch数据吗?理论上,只要有一个 ShuffleMapTask执行完,就可以开始fetch数据了,实际上,spark必须等到父stage执行完,才能执行子stage,所以,必须等到所有 ShuffleMapTask执行完毕,才去fetch数据。fetch过来的数据,先存入一个Buffer缓冲区,所以这里一次性fetch的FileSegment不能太大,当然如果fetch过来的数据大于每一个阀值,也是会spill到磁盘的。
fetch的过程过来一个buffer的数据,就可以开始聚合了,这里就遇到一个问题,每次fetch部分数据,怎么能实现全局聚合呢?以word count的reduceByKey(《Spark RDD操作之ReduceByKey 》)为例,假设单词hello有十个,但是一次fetch只拉取了2个,那么怎么全局聚合呢?Spark的做法是用HashMap,聚合操作实际上是map.put(key,map.get(key)+1),将map中的聚合过的数据get出来相加,然后put回去,等到所有数据fetch完,也就完成了全局聚合。 (编辑:开发网_开封站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |