Spark Shuffle 的调研

基础对比参考：http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/apache-spark-shuffle-details/

1、概述：

对于大数据计算框架而言，Shuffle是分布式系统性能的瓶颈之一，Shuffle阶段的设计优劣是决定性能好坏的关键因素之一。本文将介绍目前Spark的shuffle实现，并将之与MapReduce进行简单对比。

Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase，介于Map phase和Reduce phase之间，当Map的输出结果要被Reduce使用时，对MAP的输出结果需要按key哈希，并且分发到每一个Reducer上去，这个过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。

2、Hadoop和Spark的Shuffle对比：

https://github.com/JerryLead/SparkInternals/blob/master/markdown/4-shuffleDetails.md

从 high-level 的角度来看，两者并没有大的差别。 都是将 mapper（Spark 里是 ShuffleMapTask）的输出进行 partition，不同的 partition 送到不同的 reducer（Spark 里 reducer 可能是下一个 stage 里的 ShuffleMapTask，也可能是 ResultTask）。Reducer 以内存作缓冲区，边 shuffle 边 aggregate 数据，等到数据 aggregate 好以后进行 reduce() （Spark 里可能是后续的一系列操作）。

从 low-level 的角度来看，两者差别不小。 Hadoop MapReduce 是 sort-based，进入 combine() 和 reduce() 的 records 必须先 sort。这样的好处在于 combine/reduce() 可以处理大规模的数据，因为其输入数据可以通过外排得到（mapper 对每段数据先做排序，reducer 的 shuffle 对排好序的每段数据做归并）。目前的 Spark 默认选择的是 hash-based，通常使用 HashMap 来对 shuffle 来的数据进行 aggregate，不会对数据进行提前排序。如果用户需要经过排序的数据，那么需要自己调用类似 sortByKey() 的操作；如果你是Spark 1.1的用户，可以将spark.shuffle.manager设置为sort，则会对数据进行排序。在Spark 1.2中，sort将作为默认的Shuffle实现。

从实现角度来看，两者也有不少差别。 Hadoop MapReduce 将处理流程划分出明显的几个阶段：map(), spill, merge, shuffle, sort, reduce() 等。每个阶段各司其职，可以按照过程式的编程思想来逐一实现每个阶段的功能。在 Spark 中，没有这样功能明确的阶段，只有不同的 stage 和一系列的 transformation()，所以 spill, merge, aggregate 等操作需要蕴含在 transformation() 中。

如果我们将 map 端划分数据、持久化数据的过程称为 shuffle write，而将 reducer 读入数据、aggregate 数据的过程称为 shuffle read。那么在 Spark 中，问题就变为怎么在 job 的逻辑或者物理执行图中加入 shuffle write 和 shuffle read 的处理逻辑？以及两个处理逻辑应该怎么高效实现？

3、Hadoop和Spark不同

如下图所示：

4、Spark的Shuffle

下面的transformation在Spark中需要Shuffle操作：

1. groupByKey
2. reduceByKey
3. aggregateByKey
4. sortByKey
5. join
6. cogroup
7. cartesian
8. coalesce
9. repartition
10. repartitionAndSortWithinPartitions

http://0x0fff.com/spark-architecture-shuffle/

下面两图反映的是Hash Shuffle的情况：

缺点是：each mapper task creates separate file for each separate reducer, resulting in M * R total files on the cluster, where Mis the number of “mappers” and R is the number of “reducers”.

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下面两图反映的是Sort Shuffle的情况：

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