MapReduce和spark的shuffle过程详解

  面试常见问题,必备答案。

参考:https://blog.csdn.net/u010697988/article/details/70173104

mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理,而后者重视实效性,下面主要介绍mapReducehe和Spark两者的shuffle过程。 MapReduce的Shuffle过程

MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段:Map是映射,负责数据的过滤分发;Reduce是规约,负责数据的计算归并。Reduce的数据来源于Map,Map的输出即是Reduce的输入,Reduce需要通过 Shuffle来获取数据。

MapReduce和spark的shuffle过程详解

Spill过程

Spill过程包括输出、排序、溢写、合并等步骤,如图所示:

MapReduce和spark的shuffle过程详解

Collect(此过程较难理解,可简化说明)

每个Map任务不断地以对的形式把数据输出到在内存中构造的一个环形数据结构中。使用环形数据结构是为了更有效地使用内存空间,在内存中放置尽可能多的数据。

这个数据结构其实就是个字节数组,叫Kvbuffer, 名如其义,但是这里面不光放置了数据,还放置了一些索引数据,给放置索引数据的区域起了一个Kvmeta的别名,在Kvbuffer的一块区域上穿了一个 IntBuffer(字节序采用的是平台自身的字节序)的马甲。数据区域和索引数据区域在Kvbuffer中是相邻不重叠的两个区域,用一个分界点来划分两者,分界点不是亘古不变的,而是每次 Spill之后都会更新一次。初始的分界点是0,数据的存储方向是向上增长,索引数据的存储方向是向下增长,如图所示:

MapReduce和spark的shuffle过程详解

Kvbuffer的存放指针bufindex是一直闷着头地向上增长,比如bufindex初始值为0,一个Int型的key写完之后,bufindex增长为4,一个Int型的value写完之后,bufindex增长为8。

索引是对在kvbuffer中的索引,是个四元组,包括:value的起始位置、key的起始位置、partition值、value的长度, 占用四个Int长度,Kvmeta的存放指针Kvindex每次都是向下跳四个“格子”,然后再向上一个格子一个格子地填充四元组的数据。比如 Kvindex初始位置是-4,当第一个写完之后,(Kvindex+0)的位置存放value的起始位置、(Kvindex+1)的位置存放key的起始位置、 (Kvindex+2)的位置存放partition的值、(Kvindex+3)的位置存放value的长度,然后Kvindex跳到-8位置,等第二 个和索引写完之后,Kvindex跳到-32位置。

Kvbuffer的大小虽然可以通过参数设置,但是总共就那么大,和索引不断地增加,加着加着,Kvbuffer总有不够用的那天,那怎么办?把数据从内存刷到磁盘上再接着往内存写数据,把 Kvbuffer中的数据刷到磁盘上的过程就叫Spill,多么明了的叫法,内存中的数据满了就自动地spill到具有更大空间的磁盘。

关于Spill 触发的条件,也就是Kvbuffer用到什么程度开始Spill,还是要讲究一下的。如果把Kvbuffer用得死死得,一点缝都不剩的时候再开始 Spill,那Map任务就需要等Spill完成腾出空间之后才能继续写数据;如果Kvbuffer只是满到一定程度,比如80%的时候就开始 Spill,那在Spill的同时,Map任务还能继续写数据,如果Spill够快,Map可能都不需要为空闲空间而发愁。两利相衡取其大,一般选择后 者。

Spill这个重要的过程是由Spill线程承担,Spill线程从Map任务接到“命令”之后就开始正式干活,干的活叫SortAndSpill,原来不仅仅是Spill,在Spill之前还有个颇具争议性的Sort。

Sort

先把Kvbuffer中的数据按照partition值和key两个关键字升序排序,移动的只是索引数据,排序结果是Kvmeta中数据按照partition为单位聚集在一起,同一partition内的按照key有序。

Spill

Spill线程为这次Spill过程创建一个磁盘文件:从所有的本地目录中轮训查找能存储这么大空间的目录,找到之后在其中创建一个类似于 “spill12.out”的文件。Spill线程根据排过序的Kvmeta挨个partition的把数据吐到这个文件中,一个partition对应的数据吐完之后顺序地吐下个partition,直到把所有的partition遍历 完。一个partition在文件中对应的数据也叫段(segment)。

所有的partition 对应的数据都放在这个文件里,虽然是顺序存放的,但是怎么直接知道某个partition在这个文件中存放的起始位置呢?强大的索引又出场了。有一个三元 组记录某个partition对应的数据在这个文件中的索引:起始位置、原始数据长度、压缩之后的数据长度,一个partition对应一个三元组。然后 把这些索引信息存放在内存中,如果内存中放不下了,后续的索引信息就需要写到磁盘文件中了:从所有的本地目录中轮训查找能存储这么大空间的目录,找到之后 在其中创建一个类似于“spill12.out.index”的文件,文件中不光存储了索引数据,还存储了crc32的校验数据。 (spill12.index不一定在磁盘上创建,如果内存(默认1M空间)中能放得下就放在内存中,即使在磁盘上创建了,和 spill12.out文件也不一定在同一个目录下。)

每一次Spill过程就会最少生成一个out文件,有时还会生成index文件,Spill的次数也烙印在文件名中。索引文件和数据文件的对应关系如下图所示:

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