(1)shuffle概述：
大多数spark作业的性能主要就是消耗了shuffle过程，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调优。但是也必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜，shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已。
(2)spark 的shuffle的四种策略：
spark1.2版本以前：hashShuffleManager
- 未经优化的hashShuffleManager
- 经过优化的hashShuffleManager
spark1.2版本以后：SortShuffleManager - 普通机制
- ByPass机制
(3)spark 的shuffle的四种策略的详细介绍：
1)未经优化的hashShuffleManager：
对相同的key执行hash算法，从而将相同的key都写入到一个磁盘文件中，而每一个磁盘文件都只属于下游stage的一个task。在将数据写入磁盘之前，会先将数据写入到内存缓冲，当内存缓冲填满之后，才会溢写到磁盘文件中。但是这种策略的不足在于，下游有几个task，上游的每一个task都就都需要创建几个临时文件，每个文件中只存储key取hash之后相同的数据，导致了当下游的task任务过多的时候，上游会堆积大量的小文件。
2)经过优化的hashShuffleManager：
在shuffle write过程中，task就不是为下游stage的每个task创建一个磁盘文件了。此时会出现shuffleFileGroup的概念，每个shuffleFileGroup会对应一批磁盘文件，磁盘文件的数量与下游stage的task数量是相同的。一个Executor上有多少个CPU core，就可以并行执行多少个task。而第一批并行执行的每个task都会创建一个shuffleFileGroup，并将数据写入对应的磁盘文件内。当Executor的CPU core执行完一批task，接着执行下一批task时，下一批task就会复用之前已有的shuffleFileGroup，包括其中的磁盘文件。也就是说，此时task会将数据写入已有的磁盘文件中，而不会写入新的磁盘文件中。因此，consolidate机制允许不同的task复用同一批磁盘文件，这样就可以有效将多个task的磁盘文件进行一定程度上的合并，从而大幅度减少磁盘文件的数量，进而提升shuffle write的性能。
注意：如果想使用优化之后的ShuffleManager，需要将：spark.shuffle.consolidateFiles调整为true。（当然，默认是开启的）
总结：
未经优化：
上游的task数量：m
下游的task数量：n
上游的executor数量：k (m>=k)
总共的磁盘文件：m*n优化之后的：
上游的task数量：m
下游的task数量：n
上游的executor数量：k (m>=k)
总共的磁盘文件：k*n3)SortShuffleManager-普通机制：
名词介绍：
- shuffle write：mapper阶段，上一个stage得到最后的结果写出
- shuffle read ：reduce阶段，下一个stage拉取上一个stage进行合并
在普通模式下，数据会先写入一个内存数据结构中，此时根据不同的shuffle算子，可以选用不同的数据结构。如果是由聚合操作的shuffle算子，就是用map的数据结构（边聚合边写入内存），如果是join的算子，就使用array的数据结构（直接写入内存）。接着，每写一条数据进入内存数据结构之后，就会判断是否达到了某个临界值，如果达到了临界值的话，就会尝试的将内存数据结构中的数据溢写到磁盘，然后清空内存数据结构。
在溢写到磁盘文件之前，会先根据key对内存数据结构中已有的数据进行排序，排序之后，会分批将数据写入磁盘文件。默认的batch数量是10000条，也就是说，排序好的数据，会以每批次1万条数据的形式分批写入磁盘文件，写入磁盘文件是通过Java的BufferedOutputStream实现的。BufferedOutputStream是Java的缓冲输出流，首先会将数据缓冲在内存中，当内存缓冲满溢之后再一次写入磁盘文件中，这样可以减少磁盘IO次数，提升性能。
此时task将所有数据写入内存数据结构的过程中，会发生多次磁盘溢写，会产生多个临时文件，最后会将之前所有的临时文件都进行合并，最后会合并成为一个大文件。最终只剩下两个文件，一个是合并之后的数据文件，一个是索引文件（标识了下游各个task的数据在文件中的start offset与end offset）。最终再由下游的task根据索引文件读取相应的数据文件。
4)SortShuffleManager-bypass机制：
此时task会为每个下游task都创建一个临时磁盘文件，并将数据按key进行hash然后根据key的hash值，将key写入对应的磁盘文件之中。当然，写入磁盘文件时也是先写入内存缓冲，缓冲写满之后再溢写到磁盘文件的。最后，同样会将所有临时磁盘文件都合并成一个磁盘文件，并创建一个单独的索引文件。
机制与普通SortShuffleManager运行机制的不同在于：第一，磁盘写机制不同；第二，不会进行排序。也就是说，启用该机制的最大好处在于，shuffle write过程中，不需要进行数据的排序操作，也就节省掉了这部分的性能开销。
触发bypass机制的条件：shuffle map task的数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数的值（默认200）或者不是聚合类的shuffle算子（比如groupByKey）
(4)spark 的shuffle调优：
spark.shuffle.file.buffer
参数说明：该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小（默认是32K）。将数据写到磁盘文件之前，会先写入buffer缓冲中，待缓冲写满之后，才会溢写到磁盘。
调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如64k），从而减少shuffle write过程中溢写磁盘文件的次数，也就可以减少磁盘IO次数，进而提升性能。在实践中发现，合理调节该参数，性能会有1%~5%的提升。
spark.reducer.maxSizeInFlight：
参数说明：该参数用于设置shuffle read task的buffer缓冲大小，而这个buffer缓冲决定了每次能够拉取多少数据。
调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如96m），从而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。在实践中发现，合理调节该参数，性能会有1%~5%的提升。
spark.shuffle.io.maxRetries and spark.shuffle.io.retryWait：
spark.shuffle.io.retryWait：huffle read task从shuffle write task所在节点拉取属于自己的数据时，如果因为网络异常导致拉取失败，是会自动进行重试的。该参数就代表了可以重试的最大次数。（默认是3次）
spark.shuffle.io.retryWait：该参数代表了每次重试拉取数据的等待间隔。（默认为5s）
调优建议：一般的调优都是将重试次数调高，不调整时间间隔。
spark.shuffle.memoryFraction：
参数说明：该参数代表了Executor内存中，分配给shuffle read task进行聚合操作的内存比例。
spark.shuffle.manager
参数说明：该参数用于设置shufflemanager的类型（默认为sort）。Spark1.5x以后有三个可选项：
Hash：spark1.x版本的默认值，HashShuffleManager
Sort：spark2.x版本的默认值，普通机制，当shuffle read task 的数量小于等于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数，自动开启bypass 机制
tungsten-sort：
spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold
参数说明：当ShuffleManager为SortShuffleManager时，如果shuffle read task的数量小于这个阈值（默认是200），则shuffle write过程中不会进行排序操作。
调优建议：当你使用SortShuffleManager时，如果的确不需要排序操作，那么建议将这个参数调大一些
spark.shuffle.consolidateFiles：
参数说明：如果使用HashShuffleManager，该参数有效。如果设置为true，那么就会开启consolidate机制，也就是开启优化后的HashShuffleManager。
调优建议：如果的确不需要SortShuffleManager的排序机制，那么除了使用bypass机制，还可以尝试将spark.shffle.manager参数手动指定为hash，使用HashShuffleManager，同时开启consolidate机制。在实践中尝试过，发现其性能比开启了bypass机制的SortShuffleManager要高出10%~30%。
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