Spark 5：Spark Core 内核调度

DAG
Spark的核心是根据RDD来实现的，Spark Scheduler则为Spark核心实现的重要一环，其作用就是任务调度。Spark的任务调度就是如何组织任务去处理RDD中每个分区的数据，根据RDD的依赖关系构建DAG，基于DAG划分Stage，将每个Stage中的任务发到指定节点运行。基于Spark的任务调度原理，可以合理规划资源利用，做到尽可能用最少的资源高效地完成任务计算。

DAG的宽窄依赖和阶段划分

内存迭代计算

Spark 并行度

Spark运行中的概念名词大全

Spark Shuffle

首先回顾MapReduce框架中Shuffle过程，整体流程图如下：

Spark在DAG调度阶段会将一个Job划分为多个Stage，上游Stage做map工作，下游Stage做reduce工作，其本质上还是MapReduce计算框架。Shuffle是连接map和reduce之间的桥梁，它将map的输出对应到reduce输入中，涉及到序列化反序列化、跨节点网络IO以及磁盘读写IO等。

Spark的Shuffle分为Write和Read两个阶段，分属于两个不同的Stage，前者是Parent Stage的最后一步，后者是Child Stage的第一步。

执行Shuffle的主体是Stage中的并发任务，这些任务分ShuffleMapTask和ResultTask两种，ShuffleMapTask要进行Shuffle，ResultTask负责返回计算结果，一个Job中只有最后的Stage采用ResultTask，其他的均为ShuffleMapTask。如果要按照map端和reduce端来分析的话，ShuffleMapTask可以即是map端任务，又是reduce端任务，因为Spark中的Shuffle是可以串行的；ResultTask则只能充当reduce端任务的角色。

Spark在1.1以前的版本一直是采用Hash Shuffle的实现的方式，到1.1版本时参考Hadoop MapReduce的实现开始引入Sort Shuffle，在1.5版本时开始Tungsten钨丝计划，引入UnSafe Shuffle优化内存及CPU的使用，在1.6中将Tungsten统一到Sort Shuffle中，实现自我感知选择最佳Shuffle方式，到的2.0版本，Hash Shuffle已被删除，所有Shuffle方式全部统一到Sort Shuffle一个实现中。

在Spark的中，负责shuffle过程的执行、计算和处理的组件主要就是ShuffleManager，也即shuffle管理器。ShuffleManager随着Spark的发展有两种实现的方式，分别为HashShuffleManager和SortShuffleManager，因此spark的Shuffle有Hash Shuffle和Sort Shuffle两种。
在Spark 1.2以前，默认的shuffle计算引擎是HashShuffleManager。该ShuffleManagerHashShuffleManager有着一个非常严重的弊端，就是会产生大量的中间磁盘文件，进而由大量的磁盘IO操作影响了性能。
因此在Spark 1.2以后的版本中，默认的ShuffleManager改成了SortShuffleManager。SortShuffleManager相较于HashShuffleManager来说，有了一定的改进。主要就在于，每个Task在进行shuffle操作时，虽然也会产生较多的临时磁盘文件，但是最后会将所有的临时文件合并(merge)成一个磁盘文件，因此每个Task就只有一个磁盘文件。在下一个stage的shuffle read task拉取自己的数据时，只要根据索引读取每个磁盘文件中的部分数据即可。

Hash Shuffle
Shuffle阶段划分：
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

1)未经优化的hashShuffleManager：
HashShuffle是根据task的计算结果的key值的hashcode%ReduceTask来决定放入哪一个区分，这样保证相同的数据一定放入一个分区，Hash Shuffle过程如下：

根据下游的task决定生成几个文件，先生成缓冲区文件在写入磁盘文件，再将block文件进行合并。
未经优化的shuffle write操作所产生的磁盘文件的数量是极其惊人的。提出如下解决方案
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，每一个Group磁盘文件的数量与下游stage的task数量是相同的。

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*n

Sort Shuffle Manager
SortShuffleManager的运行机制主要分成两种，一种是普通运行机制，另一种是bypass运行机制。当shuffle write task的数量小于等于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数的值时(默认为200)，就会启用bypass机制。

（1）该模式下，数据会先写入一个内存数据结构中(默认5M)，此时根据不同的shuffle算子，可能选用不同的数据结构。如果是reduceByKey这种聚合类的shuffle算子，那么会选用Map数据结构，一边通过Map进行聚合，一边写入内存;如果是join这种普通的shuffle算子，那么会选用Array数据结构，直接写入内存。
（2）接着，每写一条数据进入内存数据结构之后，就会判断一下，是否达到了某个临界阈值。如果达到临界阈值的话，那么就会尝试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。
（3）排序：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。
（4）溢写：排序过后，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1万条数据的形式分批写入磁盘文件。
（5）merge：一个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操作，也就会产生多个临时文件。最后会将之前所有的临时磁盘文件都进行合并成1个磁盘文件，这就是merge过程。
由于一个task就只对应一个磁盘文件，也就意味着该task为Reduce端的stage的task准备的数据都在这一个文件中，因此还会单独写一份索引文件，其中标识了下游各个task的数据在文件中的start offset与end offset。

Sort Shuffle bypass机制
bypass运行机制的触发条件如下：
1)shuffle map task数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold=200参数的值。
2)不是map combine聚合的shuffle算子(比如reduceByKey有map combie)。

此时task会为每个reduce端的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。
该过程的磁盘写机制其实跟未经优化的HashShuffleManager是一模一样的，因为都要创建数量惊人的磁盘文件，只是在最后会做一个磁盘文件的合并而已。因此少量的最终磁盘文件，也让该机制相对未经优化的HashShuffleManager来说，shuffle read的性能会更好。
而该机制与普通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。

总结：
SortShuffle也分为普通机制和bypass机制。
普通机制在内存数据结构(默认为5M)完成排序，会产生2M个磁盘小文件。
而当shuffle map task数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数的值。或者算子不是聚合类的shuffle算子(比如reduceByKey)的时候会触发SortShuffle的bypass机制，SortShuffle的bypass机制不会进行排序，极大的提高了其性能。

Shuffle的配置选项
Shuffle阶段划分：
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

Shuffle的配置选项：

spark 的shuffle调优：主要是调整缓冲的大小，拉取次数重试重试次数与等待时间，内存比例分配，是否进行排序操作等等
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。(默认48M)
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.maxRetries ：shuffle 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
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