Spark Shuffle Write阶段磁盘文件分析

这篇文章会详细介绍，Sort Based Shuffle Write 阶段是如何进行落磁盘的

流程分析

入口处:

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org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask

runTask对应的代码为：

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val manager = SparkEnv.get.shuffleManager
writer = manager.getWriter[Any, Any](
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                              partitionId, 
                              context)
writer.write(rdd.iterator(partition, context).asInstanceOf[Iterator[_ <: Product2[Any, Any]]])
writer.stop(success = true).get

这里manager 拿到的是

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org.apache.spark.shuffle.sort.SortShuffleWriter

我们看他是如何拿到可以写磁盘的那个sorter的。我们分析的线路假设需要做mapSideCombine

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sorter = if (dep.mapSideCombine) {  
 require(dep.aggregator.isDefined, "Map-side combine without Aggregator specified!")  
 new ExternalSorter[K, V, C](
                 dep.aggregator, 
                 Some(dep.partitioner), 
                 dep.keyOrdering, de.serializer)

接着将map的输出放到sorter当中：

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sorter.insertAll(records)

其中insertAll 的流程是这样的：

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while (records.hasNext) {  
 addElementsRead()  kv = records.next() 
 map.changeValue((getPartition(kv._1), kv._1), update)
 maybeSpillCollection(usingMap = true)}

里面的map 其实就是PartitionedAppendOnlyMap，这个是全内存的一个结构。当把这个写满了，才会触发spill操作。你可以看到maybeSpillCollection在PartitionedAppendOnlyMap每次更新后都会被调用。

一旦发生spill后，产生的文件名称是:

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"temp_shuffle_" + id

逻辑在这：

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val (blockId, file) = diskBlockManager.createTempShuffleBlock() 

  def createTempShuffleBlock(): (TempShuffleBlockId, File) = {  
  var blockId = new TempShuffleBlockId(UUID.randomUUID()) 
        while (getFile(blockId).exists()) {   
           blockId = new TempShuffleBlockId(UUID.randomUUID())  
        }  
  (blockId, getFile(blockId))
  }

产生的所有 spill文件被被记录在一个数组里：

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private val spills = new ArrayBuffer[SpilledFile]

迭代完一个task对应的partition数据后，会做merge操作，把磁盘上的spill文件和内存的，迭代处理，得到一个新的iterator，这个iterator的元素会是这个样子的：

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(p, mergeWithAggregation(  
             iterators, 
             aggregator.get.mergeCombiners, keyComparator,
             ordering.isDefined))

其中p 是reduce 对应的partitionId, p对应的所有数据都会在其对应的iterator中。

接着会获得最后的输出文件名：

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val outputFile = shuffleBlockResolver.getDataFile(dep.shuffleId, mapId)

文件名格式会是这样的：

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"shuffle_" + shuffleId + "_" + mapId + "_" + reduceId + ".data"

其中reduceId 是一个固定值NOOP_REDUCE_ID，默认为0。

然后开始真实写入文件

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val partitionLengths = sorter.writePartitionedFile(
   blockId, 
   context, 
   outputFile)

写入文件的过程过程是这样的：

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for ((id, elements) <- this.partitionedIterator) { 
 if (elements.hasNext) {   
 
val writer = blockManager.getDiskWriter(blockId,
      outputFile, 
      serInstance,
      fileBufferSize,  
      context.taskMetrics.shuffleWriteMetrics.get)   

for (elem <- elements) {     
     writer.write(elem._1, elem._2)   
 }   
 
writer.commitAndClose()    
val segment = writer.fileSegment()   
lengths(id) = segment.length  
   }
}

刚刚我们说了，这个 this.partitionedIterator 其实内部元素是reduce partitionID -> 实际record 的 iterator，所以它其实是顺序写每个分区的记录，写完形成一个fileSegment,并且记录偏移量。这样后续每个的reduce就可以根据偏移量拿到自己需要的数据。对应的文件名，前面也提到了，是：

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"shuffle_" + shuffleId + "_" + mapId + "_" + NOOP_REDUCE_ID + ".data"

刚刚我们说偏移量，其实是存在内存里的，所以接着要持久化，通过下面的writeIndexFile来完成：

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shuffleBlockResolver.writeIndexFile(
           dep.shuffleId,
           mapId, 
          partitionLengths)

具体的文件名是：

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"shuffle_" + shuffleId + "_" + mapId + "_" + NOOP_REDUCE_ID + ".index"

至此，一个task的写入操作完成，对应一个文件。

最终结论

所以最后的结论是，一个Executor 最终对应的文件数应该是：

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MapNum (注：不包含index文件)

同时持有并且会进行写入的文件数最多为：

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CoreNum