Spark 优化之：Shuffle优化

Shuffle调优

1. map和reduce端缓冲区大小

在Spark任务运行过程中，如果shuffle的map端处理的数据量比较大，但是map端缓冲的大小是固定的，可能会出现map端缓冲数据频繁spill溢写到磁盘文件中的情况，使得性能非常低下，通过调节map端缓冲的大小，可以避免频繁的磁盘IO操作，进而提升Spark任务的整体性能。

map端缓冲的默认配置是32KB，如果每个task处理640KB的数据，那么会发生640/32 = 20次溢写，如果每个task处理64000KB的数据，即会发生64000/32=2000次溢写，这对于性能的影响是非常严重的。

map端缓冲的配置方法：

val conf = new SparkConf()
  .set("spark.shuffle.file.buffer", "64")

Spark Shuffle过程中，shuffle reduce task的buffer缓冲区大小决定了reduce task每次能够缓冲的数据量，也就是每次能够拉取的数据量，如果内存资源较为充足，适当增加拉取数据缓冲区的大小，可以减少拉取数据的次数，也就可以减少网络传输的次数，进而提升性能。

reduce端数据拉取缓冲区的大小可以通过spark.reducer.maxSizeInFlight参数进行设置，默认为48MB。该参数的设置方法如下：

reduce端数据拉取缓冲区配置：

val conf = new SparkConf()