第26课:电光石火间从根本上理解Spark中Sort-Based Shuffle产生的内幕及其tungsten-sort 背景解密

本文详细探讨了Spark为何从Hash-Based Shuffle转向Sorted-Based Shuffle,揭示了Sorted-Based Shuffle减少Mapper端小文件数量以优化性能的关键。通过介绍Sorted-Based Shuffle的工作原理,包括Data和Index文件的生成,以及其在内存和磁盘IO、网络传输中的优势。同时,文章指出Sorted-Based Shuffle的弱点,如Mapper Task过多可能导致的问题和不必要的排序开销。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

第26课:电光石火间从根本上理解Spark中Sort-Based Shuffle产生的内幕及其tungsten-sort 背景解密


在历史的发展中,为什么 Spark 最终还是选择放弃了 HashShuffle 而使用了 Sorted-Based Shuffle,而且作为后起之秀的 Tungsten-based Shuffle 它到底在什么样的背景下产生的。Tungsten-Sort Shuffle 已经并入了 Sorted-Based Shuffle,Spark 的引擎会自动识别程序需要原生的 Sorted-Based Shuffle 还是用 Tungsten-Sort Shuffle,那识别的依据是什么,其实 Spark 会检查相对的应用程序有没有 Aggregrate 的操作。 Sorted-Based Shuffle 也有缺点,其缺点反而是它排序的特性,它强制要求数据在 Mapper 端必须要先进行排序 (注意,这里没有说对计算结果进行排序),所以导致它排序的速度有点慢。而 Tungsten-Sort Shuffle 对它的排序算法进行了改进,优化了排序的速度。 

Spark Sorted-Based Shuffle 的诞生

为什么 Spark 用 Sorted-Based Shuffle 而放弃了 Hash-Based Shuffle?在 Spark 里为什么最终是 Sorted-Based Shuffle 成为了核心,有基本了解过 Spark 的学习者都会知道,Spark会根据宽依赖把它一系列的算子划分成不同的 Stage,Stage

<think>好的,我现在要处理用户关于Spark Shuffle的几个问题,包括Tungsten-Sort机制、KryoSerializer的序列化重定向,以及Reduce端输出分区数限制为2^24-1的原因。首先,我需要确保自己正确理解每个部分的内容,并参考提供的引用资料来构建准确的回答。 首先,用户提到了Tong-Sort机制,可能是指Tungsten-Sort,这是Spark Shuffle的一种优化机制。根据引用[3],Tungsten项目旨在优化Spark的内存和CPU使用,而Tungsten-Sort属于Sort Shuffle的一种实现。需要解释它的工作原理,比如使用UnsafeShuffleWriter,避免Java对象开销,直接操作二进制数据。引用[1]提到UnsafeShuffleWriter的前提条件,包括map端聚合、分区数限制和序列化支持重定向,这可能与KryoSerializer相关。 接下来,KryoSerializer的序列化重定向。用户提到需要了解这一点,可能涉及到序列化过程中如何处理对象的重新定位。引用[1]指出,使用UnsafeShuffleWriter需要Serializer支持relocation,而KryoSerializer是否满足这个条件。需要确认Kryo是否支持,并解释序列化重定向的作用,比如在数据排序时允许数据移动而不破坏结构。 然后是Reduce端输出分区数的限制,用户指出是2^24-1。根据引用[1],分区数必须小于16777216(即2^24),这可能与内存寻址或数据结构有关。需要解释为什么这个数值被选为上限,比如使用24位来存储分区ID,或者内存页的限制。 接下来需要整合引用资料中的信息。例如,引用[4]提到Bypass机制的条件,当分区数小于bypassMergeThreshold时,使用BypassMergeSortShuffleWriter,这可能与Tungsten-Sort的选择有关。引用[2]讨论Hash和Sort Shuffle的适用场景,这可能帮助解释为何需要分区数限制和不同机制的选择。 在组织回答时,应分点清晰,每个部分对应一个问题。首先解释Tungsten-Sort机制,包括其优势和工作原理,引用相关的资料如UnsafeShuffleWriter的前提条件。然后讨论KryoSerializer的序列化重定向,说明其支持情况和重要性。最后解释分区数限制的原因,结合引用中的16777216数值,说明24位限制的可能原因。 需要确保LaTeX格式正确,如分区数使用$2^{24}-1$,并注意独立公式用$$...$$,但这里可能不需要复杂公式。同时,生成相关问题时要涵盖机制对比、配置优化和实际应用场景。 最后,检查是否遗漏了任何用户的问题点,比如是否有其他限制条件或相关参数配置,如bypassMergeThreshold的默认值,是否需要调整等,引用[4]中的参数设置可以作为补充信息。确保回答结构清晰,符合用户要求的中文回答,并且引用标识正确放置。</think>### Spark Shuffle机制详解 #### 一、Tungsten-Sort机制(原Tong-SortTungsten-SortSpark Shuffle中基于Sort Shuffle的优化实现,核心目标是减少内存开销和提升性能。其核心组件是$UnsafeShuffleWriter$[^1],通过以下方式实现优化: 1. **二进制数据操作**:绕开Java对象序列化,直接操作堆外内存中的二进制数据,减少GC压力。 2. **内存页管理**:通过固定大小的内存页(默认128MB)存储数据,避免碎片化。 3. **排序优化**:使用高效的基数排序(Radix Sort)对分区ID进行排序,而非全数据排序。 **触发条件**需满足: - 未启用map端聚合(`map-side aggregation=false`) - 分区数$<2^{24}$(即16777216) - 序列化器支持**重定向**(如KryoSerializer)[^1] #### 二、KryoSerializer序列化重定向 KryoSerializer通过`relocation`特性支持数据重定向,这是Tungsten-Sort的关键依赖: 1. **重定向作用**:允许序列化后的数据在内存中移动时仍能正确解析指针引用,这对排序过程中数据的物理重排至关重要。 2. **性能优势**:相比Java序列化,Kryo速度更快且体积更小,但需手动注册类以优化性能。 #### 三、Reduce端输出分区数限制:$2^{24}-1$ 分区数上限来源于内存地址空的限制: 1. **24位寻址**:UnsafeShuffleWriter使用24位存储分区ID,最大支持$2^{24}$个分区。 2. **内存页限制**:单个内存页最多存储$2^{27}$字节(128MB),若每条记录的分区ID占3字节(24位),则单页支持$2^{27}/3 \approx 2^{24}$条记录。 3. **实际约束**:超量分区会导致内存溢出或性能断崖式下降,需通过`spark.sql.shuffle.partitions`合理设置。 #### 四、相关配置优化 - **Bypass机制**:当分区数$≤spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold$(默认200)时,退化为Hash Shuffle以节省排序开销[^4]。 - **序列化选择**:显式配置`spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer`并注册类。 ```scala // 示例:配置KryoSerializer conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") conf.registerKryoClasses(Array(classOf[MyClass])) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

大模型与Agent智能体

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值