spark shuffle优化

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mob64ca12ea8117 2023-10-07 12:40:18 ©著作权

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Spark Shuffle 优化流程

在学习和实现 Spark Shuffle 优化之前，我们需要先了解 Spark Shuffle 的概念和作用。

Spark Shuffle 简介

Spark Shuffle 是指在 Spark 中进行数据重分区（Data Repartition）的过程。当我们需要在 Spark 中进行数据重分区时，比如进行 reduceByKey 或者 groupByKey 操作时，Spark 会将数据根据 key 进行分组，并将相同 key 的数据发送到同一个 reduce task 中进行计算。

Spark Shuffle 的优化主要包括两个方面：数据溢写（Data Spilling）和压缩（Compression）。

Spark Shuffle 优化流程

下面是 Spark Shuffle 优化的整体流程：

graph TD
    A[Spark Shuffle优化流程] --> B[数据溢写优化]
    A --> C[压缩优化]
    A --> D[其他优化]

接下来，我们将逐步介绍每一步需要做的事情。

数据溢写优化

数据溢写是指当内存中存储的数据量超过了阈值时，将数据临时写入磁盘，以释放内存空间。这样可以防止内存溢出的问题，并提高 Spark Shuffle 的效率。

具体的优化步骤如下：

配置 Spark Shuffle 内存占比
```
"spark.shuffle.memoryFraction" -> "0.6"
```
这里的 spark.shuffle.memoryFraction 参数表示 Spark Shuffle 可使用的内存占总内存的比例，我们将其设置为 0.6。
配置 Spark Shuffle 内存阈值
```
"spark.shuffle.spill.initialMemoryThreshold" -> "256m"
```
这里的 spark.shuffle.spill.initialMemoryThreshold 参数表示当内存中存储的数据量达到该阈值时，会触发数据溢写。我们将其设置为 256MB。
配置 Spark Shuffle 内存溢写比例
```
"spark.shuffle.spill.memoryRatio" -> "0.3"
```
这里的 spark.shuffle.spill.memoryRatio 参数表示溢写的数据占总内存的比例，我们将其设置为 0.3。
配置 Spark Shuffle 的溢写器
```
"spark.shuffle.manager" -> "sort"
```
这里的 spark.shuffle.manager 参数表示选择使用的 Shuffle 管理器，我们将其设置为 "sort"。

压缩优化

压缩优化是指在数据传输过程中，对数据进行压缩以减少网络传输的数据量，提高 Spark Shuffle 的效率。

具体的优化步骤如下：

配置 Spark Shuffle 的压缩算法
```
"spark.shuffle.compress" -> "true"
```
这里的 spark.shuffle.compress 参数表示是否启用压缩算法，我们将其设置为 true。
配置 Spark Shuffle 的压缩算法类
```
"spark.shuffle.compress.codec" -> "lz4"
```
这里的 spark.shuffle.compress.codec 参数表示使用的压缩算法类，我们将其设置为 "lz4"。