本篇文章来介绍一个重量级的Spark调优机制，就是我们常说的shuffle调优。在讲解shuffle调优之前，我们先来明确一个概念，什么是shuffle操作？
问题：什么是shuffle？
答案：每个Spark作业启动运行的时候，首先Driver进程会将我们编写的Spark作业代码分拆为多个stage，每个stage执行一部分代码片段，并为每个stage创建一批Task，然后将这些Task分配到各个Executor进程中执行。一个stage的所有Task都执行完毕之后，在各个executor节点上会产生大量的文件，这些文件会通过IO写入磁盘（这些文件存放的时候这个stage计算得到的中间结果），然后Driver就会调度运行下一个stage。下一个stage的Task的输入数据就是上一个stage输出的中间结果。如此循环往复，直到程序执行完毕，最终得到我们想要的结果。Spark是根据shuffle类算子来进行stage的划分。如果我们的代码中执行了某个shuffle类算子（比如groupByKey、countByKey、reduceByKey、join等等）每当遇到这种类型的RDD算子的时候，划分出一个stage界限来。
每个shuffle的前半部分stage的每个task都会创建出后半部分stage对应的task数量的文件，（注意是前半部分的每个task都会创建相同数量的文件）。shuffle的后半部分stage的task拉取前半部分stage中task产生的文件（这里拉取的文件是：属于自己task计算的那部分文件）；然后每个task会有一个内存缓冲区，使用HashMap对值进行汇集；比如，task会对我们自己定义的聚合函数，如reduceByKey()算子，把所有的值进行累加，聚合出来得到最终的值，就完成了shuffle操作。
那么默认的这种shuffle操作对性能有什么影响吗？举个例子；有100个节点，每个节点运行一个executor，每个executor有2个cpu core，总共有1000个task；那么每个executor平均10个task。那么每个节点将会输出map端文件为：10 * 1000 = 10000；整个map端输出的文件数：100 * 10000 = 100万；shuffle中写磁盘操作是最消耗性能的。那么有什么办法可以降低文件个数的产生呢？先来看看下面这个图
默认的shuffle流程图
为了解决产生大量文件的问题，我们可以在map端输出的位置，将文件进行合并操作，即使用
spark.shuffle.consolidateFiles 参数来合并文件，具体的使用方式为
new SparkConf().set("spark.shuffle.consolidateFiles","true")
再看看开启map端文件合并以后的情况，如下图所示：
开启文件合并的流程图
从上图可以看出，开启文件合并以后，我们map端输出的文件会变为20万左右，也就是说map端输出的文件是原来默认的五分之一。所以说通过这个参数的设置，可以大大提升我们Spark作业的运行速度。下面我们再来了解一下关于map端内存缓冲和reduce端内存占比的优化。
什么是map端内存缓冲区呢？默认情况下，每个map端的task 输出的一些中间结果在写入磁盘之前，会先被写入到一个临时的内存缓冲区，这个缓冲区的默认大小为32kb，当内存缓冲区满溢之后，才会将产生的中间结果spill到磁盘上。
reduce端内存占比又是什么呢？reduce端的task在拉取到数据之后，会用一个hashmap的数据结构对各个key对应的value进行汇聚操作。在进行汇聚操作的时候，其使用的内存是由executor进程给分配的，默认将executor的内存的20%分配给reduce task 进行聚合操作使用。这里会有一个问题，当reduce task拉取的数据很多导致其分配的内存放不下的时候，这个时候会将放不下的数据全部spill到磁盘上去。
为了解决map端数据满溢引发的spill和reduce端数据过大引发的spill操作。我们可以通过两个参数来适当调整，以避免上述情况的出现，这个两个参数分别是：
spark.shuffle.file.buffer map task的内存缓冲调节参数，默认是32kb
spark.shuffle.memoryFraction reduce端聚合内存占比，默认0.2
怎么判断在什么时候对这两个参数进行调整呢？
通过监控平台查看每个executor的task的shuffle write和shuffle read的运行次数，如果发现这个指标的运行次数比较多，那么就应该考虑这两个参数的调整了；这个参数调整有一个前提，spark.shuffle.file.buffer参数每次扩大一倍的方式进行调整，spark.shuffle.memoryFraction参数每次增加0.1进行调整。
总结：本文主要介绍三个关于shuffle调优的参数，分别为 spark.shuffle.consolidateFiles，spark.shuffle.file.buffer，spark.shuffle.memoryFraction。请大家根据自己的情况进行相关参数的调整。好了，本文到这里差不多就结束了，后续还会不断更新关于Spark作业优化的一些其他方式，欢迎关注。
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