这篇文章给大家介绍Shuffle原理及对应的Consolidation优化机制是怎样的，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

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一、什么是Shuffle？

    Shuffle是连接MapTask和ReduceTask过程的桥梁，MapTask的输出必须要经过Shuffle过程才能变成ReduceTask的输入，在分布式集群中，ReduceTask需要跨节点去拉取MapTask的输出结果，这中间涉及到数据的网络传输和磁盘IO，所以Shuffle的好坏将直接影响整个应用程序的性能，通常我们将Shuffle过程分成两部分：MapTask端的结果输出成为ShuffleWrite,ReduceTask端的数据拉取称为ShuffleRead。

   Spark 的 Shuffle 过程与MapReduce的 Shuffle 过程原理基本相似，一些概念可直接套用，例如，Shuffle 过程中，提供数据的一端，被称作 Map 端，Map 端每个生成数据的任务称为 Mapper，对应的，接收数据的一端，被称作 Reduce 端，Reduce 端每个拉取数据的任务称为 Reducer，Shuffle 过程本质上都是将 Map 端获得的数据使用分区器进行划分，并将数据发送给对应的 Reducer 的过程。

    前面的文章我们已经讲过了Spark任务中Stage的划分依据是RDD的宽窄依赖；在窄依赖中父RDD和子RDD partition之间的关系是一对一的。或者父RDD一个partition只对应一个子RDD的partition情况下的父RDD和子RDD partition关系是多对一的。不会有shuffle的产生。父RDD的一个分区去到子RDD的一个分区。而在宽依赖中，父RDD与子RDD partition之间的关系是一对多。会有shuffle的产生。父RDD的一个分区的数据去到子RDD的不同分区里面。

    在现实场景中，百分之九十的调优情况都是发生在shuffle阶段，所以此类调优非常重要。

二、普通的Spark HashShuffle原理

    这里先看一张图，普通的Shuffle原理是怎么样的运行的，下面我会结合这个图给大家讲解基本的Shuffle原理：

    

普通Shuffle执行过程：

    1.上面有三个ShuffleMapTask和两个ResultTask,ShuffleMapTask会根据ResultTask的数量创建出相应的bucket，bucket的数量是3×3。

    2. 其次ShuffleMapTask产生的结果会根据设置的partition算法填充到每个bucket中去。这里的partition算法是可以自定义的，当然默认的算法是根据key哈希到不同的bucket中去,最后落地的话就是ShuffleBlockFIle。

    3.ShuffleMapTask的输出的ShuffleBlockFIle位置信息作作为MapStatus发送到DAGScheduler的MapOutputTracker的Master中。

    3.当ShuffleMapTask启动时，它会根据自己task的id和所依赖的ShuffleMapTask的id，然后去MapOutputTracker中读取ShuffleBlockFIle位置信息，最后从远端或是本地的blockmanager中取得相应的ShuffleBlockFIle作为ResultTask的输入进行处理。

    如果ShuffleMapTask和ResultTask数量过多就会产生N*N的小文件，导致ShuffleWrite要耗费大量性能在磁盘文件的创建以及磁盘的IO上，给系统造成很大压力，上面我画的图有点不太好，这里我文字表述下：

   一种情形A： 如果有4个ShuffleMapTask和4个ResultTask，我的机器只有2个cpu核数，而每个task默认是需要一个cpu来运行的，这样我的4个ShuffleMapTask就分了两个批次运行，同时只有两个Task运行，第一批Task会生成2*4个ShuffleBlockFIle文件,第二批Task运行仍然会生成2*4的ShuffleBlockFIle文件，这样会产生16个小文件。

   另一种情形B：我还是有4个ShuffleMapTask和4个ResultTask，我的机器只有4个cpu或者更多的cpu核数，我的4个ShuffleMapTask就会在同一个批次运行，还是会产生4*4=16个小文件。

存在的问题： 

1.Shuffle前在磁盘上会产生海量的小文件，分布式模式ResultTask去拉取数据时，会产生大量会有过多的小文件创建和磁盘IO操作。

2.可能导致OOM，大量耗时低效的 IO 操作 ，导致写磁盘时的对象过多，读磁盘时候的对象也过多，这些对象存储在堆内存中，会导致堆内存不足，相应会导致频繁的GC，GC会导致OOM。由于内存中需要保存海量文件操作句柄和临时信息，如果数据处理的规模比较庞大的话，内存不可承受，会出现 OOM 等问题。

二、开启Consolidation机制的Spark  HashShuffle原理

    鉴于上面基本Shuffle存在的不足， 在后面的Spark0.81版本开始就引入了Consolidation机制，由参数spark.shuffle.consolidateFiles控制。将其设置为true即可开启优化机制，下面我们就看下优化后的Shuffle是如何处理的：

优化的Shuffle原理:

   相当于对于上面的“情形B”做了优化，把在同一core上运行的多个ShuffleMapTask输出的合并到同一个文件，这样文件数目就变成了 cores*ResultTask个ShuffleBlockFile文件了，这里一定要注意同一个批次运行的ShuffleMapTask一定是写的不同的文件，只有不同批次的ShuffleMapTask才会写相同的文件，当第一批ShuffleMapTask运行完成后，后面在同一个cpu core上运行的TShuffleMapTask才会去写上一个在这个cpu core上运行ShuffleMapTask写的那个ShuffleBlockFile文件。

    至此Spark HashShuffle原理及其Consolidation机制讲解完毕，但是如果 Reducer 端的并行任务或者是数据分片过多的话则 Core * Reducer Task 依旧过大，也会产生很多小文件。

    上面的原理都是基于的HashShuffleManager。而Spark1.2.x以后，HashShuffleManager不再是Spark默认的Shuffle Manager，Spark1.2.x以后，Spark默认的Shuffle Manager是SortShuffleManager。在Spark2.0以后 HashShuffleManager已经被弃用。

关于Shuffle原理及对应的Consolidation优化机制是怎样的就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

网页题目：Shuffle原理及对应的Consolidation优化机制是怎样的
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