海淀网站设计,天津网站建设业务,wordpress 百万数据,广告狂人在 Spark 中#xff0c;当处理大表与大表的 JOIN 操作时#xff0c;通常会涉及到 Shuffle 机制#xff0c;这是分布式计算中用于重新分布数据的关键步骤。Shuffle 的本质是将数据按照某种方式重新分组#xff0c;使得相同 key 的数据能够被发送到同一个计算节点进行后续的操… 在 Spark 中当处理大表与大表的 JOIN 操作时通常会涉及到 Shuffle 机制这是分布式计算中用于重新分布数据的关键步骤。Shuffle 的本质是将数据按照某种方式重新分组使得相同 key 的数据能够被发送到同一个计算节点进行后续的操作。以下是详细的 Shuffle 机制在大表与大表 JOIN 操作中的工作过程涵盖底层原理和源代码相关内容。
一、Shuffle 基本原理 Shuffle 是 Spark 中用于处理需要跨多个分区节点计算的任务的关键机制。大体分为以下几个阶段
Map 阶段将数据进行分区并根据 key用于 JOIN 的 key进行 hash 分布。Shuffle 阶段将 Map 阶段输出的数据发送到不同的 Reduce 任务中。每个 Reduce 任务负责处理特定的 key。Reduce 阶段对相同 key 的数据进行操作完成 JOIN、GROUP BY 等计算。 在大表与大表 JOIN 时数据量大且分布不均的 key 会导致 Shuffle 中的网络IO传输数据量巨大因此这部分成为性能瓶颈的关键。
二、Shuffle 在 Join 中的工作流程 对于大表与大表 JOIN 的情况常见的操作类型是基于 key 的 equi-join等值连接。具体的执行过程如下 第一步读入数据 Spark 会从数据源如 HDFS、Hive 表等中读取两个大表的数据分别分布在不同的分区上。每个分区的数据是局部的不包含全局的信息。 第二步Map 阶段进行数据分区 在 JOIN 操作中Spark 会根据 key 值进行数据的哈希分区。每个分区根据 key 进行 hash然后将相同 hash 值的 key 数据分发到相同的 Reduce 节点。例如如果两个表都要根据 user_id 进行连接Spark 会对 user_id 进行 hash 计算。 在代码中这一部分对应 RDD 的 partitionBy 操作对于 DataFrame/Dataset 则是底层物理计划的分区操作。ShuffledRDD 负责这一逻辑的实现。 伪代码展示 // 对表A和表B的key进行分区
val partitionedTableA tableA.partitionBy(new HashPartitioner(numPartitions))
val partitionedTableB tableB.partitionBy(new HashPartitioner(numPartitions))第三步Shuffle 过程 Shuffle 是一个将 Map 阶段计算的结果数据从一个计算节点发送到另一个计算节点的过程。对于 JOIN 操作Shuffle 的目的是确保相同 key 的数据被分发到相同的节点上。 在 Shuffle 过程中Spark 会使用 shuffle write 将本地数据写到磁盘或网络中然后通过网络将这些分区数据发送到目标节点。接着shuffle read 负责从其他节点上读取相应分区的数据。 ShuffleMapTask 是负责执行 Shuffle 写阶段的任务类型 ShuffleManager 管理整个 Shuffle 的过程默认实现为 SortShuffleManager。 伪代码展示 // 执行 shuffle将 A 和 B 按照 key hash 之后分布到不同节点
partitionedTableA.join(partitionedTableB)Shuffle 的详细步骤 Shuffle Write 每个 map 任务计算完局部数据后会将数据写入本地磁盘的文件系统或存储在内存中。数据以 partition 为单位写出针对每个分区分别存储。Shuffle Read Reduce 任务会根据分区信息从其他节点拉取数据读取与自己分区匹配的数据块进行处理。 第四步Reduce 阶段进行 JOIN 计算 在 Shuffle 结束后每个节点已经得到了自己负责的分区数据。接下来Spark 会执行 JOIN 操作。对于 equi-joinSpark 会对每个分区中的数据进行匹配类似于 merge join 或者 hash join。因为相同 key 的数据已经被分布到同一个分区所以可以直接进行连接操作。 在源码层面ShuffledRowRDD 是 Shuffle Read 后构造的 RDDShuffleRowJoinExec 是执行实际 JOIN 操作的物理计划节点。 第五步输出结果 Reduce 阶段完成 JOIN 操作后结果会写入到相应的输出位置如内存、磁盘、或是其他表中。
三、代码层面关键类和函数 Shuffle 相关类和接口 ShuffleManager: 管理 Shuffle 过程的接口决定如何进行数据的 Shuffle。默认实现为 SortShuffleManager其主要负责将数据按 key 排序后写入并读取。ShuffleDependency: 定义了数据 Shuffle 的依赖关系描述了需要 Shuffle 的 RDD 和其 Partitioner。ShuffleMapTask: 执行 Shuffle 写操作的 Task。ShuffledRowRDD: 负责处理 Shuffle 读取后的数据。 Join 相关类 ShuffleExchangeExec: 执行 Shuffle 数据的交换操作用于分区。BroadcastHashJoinExec: 当 JOIN 其中一张表较小时可以采用广播机制避免 Shuffle。SortMergeJoinExec: Spark 默认的大表与大表 JOIN 算法适合排序后的数据。ShuffledHashJoinExec: 基于 Shuffle 后的哈希 Join适合大数据量。 关键函数 partitionBy: 根据给定的 Partitioning 函数对 RDD 进行重新分区。shuffle: 将 RDD 按 key 进行 shuffle涉及到数据的写入和读取。join: DataFrame API 中的 join 函数封装了不同的 JOIN 算法包括 Sort-Merge Join 和 Broadcast Join。
四、优化 Shuffle 的策略
由于大表 JOIN 时的 Shuffle 会产生大量的磁盘 I/O 和网络传输以下是一些常见的优化策略 Broadcast Join广播连接当一张表很小而另一张表很大时可以使用广播机制避免 Shuffle即将小表广播到每个节点。这避免了大表的 Shuffle 操作极大提高性能。 通过设置 spark.conf.set(spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold, 10 * 1024 * 1024) // 10MBPartition 数量的调优合理设置分区数量spark.sql.shuffle.partitions可以减少单个分区的数据量过大或过小的问题进而减小 Shuffle 阶段的网络开销。 合并小文件启用 spark.shuffle.file.buffer 和 spark.reducer.maxSizeInFlight 来优化 Shuffle 文件的缓冲区和网络传输时的最大文件大小以减少磁盘 I/O 的次数。 Skew Join 处理对于数据倾斜的场景可以采用 Skew Join倾斜 Join的方式将倾斜的 key 拆分到多个分区进行处理减小单个 Reduce 任务的压力。
五、总结 在 Spark 的大表 JOIN 过程中Shuffle 机制是核心的步骤其主要职责是重新分发数据使得相同 key 的记录能够分布到同一个节点。Shuffle 的开销主要在于数据的网络传输和磁盘 I/O因此有效的分区策略、数据倾斜处理以及 JOIN 算法选择都是优化此过程的关键。通过对 Shuffle 源码和物理执行计划的理解可以帮助开发者更好地调优 Spark 应用的性能。
