Spark 数据倾斜调优

　　一、what is a shuffle?

　　1.1 shuffle简介

　　一个stage执行完后，下一个stage开始执行的每个task会从上一个stage执行的task所在的节点，通过网络传输获取task需要处理的所有key，然后每个task对相同的key进行算子操作，这个过程就是shuffle过程。

　　我们常说的shuffle过程之所以慢是因为有大量的磁盘IO以及网络传输操作。spark中负责shuffle的组件主要是ShuffleManager，在spark1.1之前采用的都是HashShuffleManager，在1.1之后开始引入效果更优SortShuffleManager，并在1.2开始默认使用SortShuffleManager。

　　1.2 HashShuffleManager

　　我们来看下最初的ShuffleManager：HashShuffleManager中shuffle的读写过程

　　

　　从上图我们可以看出，Executor中每个core对应的task在shuffle写的时候都会产生和下一个stage包含task数目一样的磁盘文件，也就是说下一个stage包含多少个task(即Reducer)，当前stage的task就会产生多少个磁盘文件。那么100个单核的Executor，当前stage有200个task，每个Executor负责执行2个task，下一个stage有100个task，那么一次shuffle write需要产生200*100=20000个磁盘文件。每个buffer(即图中的bucket)的大小默认为32KB(Spark1.1中默认是100KB，可以通过spark.shuffle.file.buffer.kb来设置);在shuffle read阶段每个task从上一个stage中的每一个task中通过网络传输拉取相同key的数据进行聚合等shuffle操作。所以产生的磁盘文件越多，shuffle read的IO操作就越频繁，且大量的buffer将对Executor的存储空间产生巨大的压力。

　　Spark团队对针对“磁盘文件多”这一弊端进行了优化，优化后的HashShuffleManager的shuffle的读写过程：

　　

　　从上图我们可以看出，下一个stage的每个task的入度变成了优化前的一半，主要是因为每个core都产生了和下一个stage的task相同数目的磁盘文件，同一core中的不同task复用一批磁盘文件，减少磁盘文件数据，提升shuffle write性能。那么与上面相同环境下，优化后需要产生的磁盘文件数量为Executor数*Executor的core数*下一个stage的task数=100*1*100=10000。可以通过将spark.shuffle.consolidateFiles设置为true来开启consolidate机制，即优化后的HashShuffleManager。

　　1.3 sortShuffleManager

　　Spark 1.2 后开始默认使用sortShuffleManager

　　

　　SortShuffleManager主要改进点是在内存溢写到磁盘文件之前，会根据Partition id以及key对内存数据进行sort排序，然后再分批写入磁盘文件，分批的batch数量大小为1w条，最后将产生的多个磁盘文件merge成一个磁盘文件，并产生一个索引文件，用以标识下游stage中的各个task的数据在文件中的start offset 和 end offset，直观来看，一个task仅产生一个磁盘文件和一个索引文件。产生的磁盘文件少了，但增加了排序的性能开销，如果这部分在你的业务场景下开销大，那么可以选择SortShuffleManager的bypass机制。

　　在ShuffleManager一路优化的过程中，一个重要优化思想其实就是在减少shuffle过程中产生磁盘文件数量，一个直观的逻辑：磁盘文件少，上下游stage需要进行的磁盘IO操作就相对少了。而磁盘文件过多会带来以下问题：

　　如果磁盘文件多，进行shuffle操作时需要同时打开的文件数多，大量的文件句柄和写操作分配的临时内存将对内存和GC带来压力，特别是在YARN的模式下，往往Executor分配的内存不足以支持这么大的内存压力;

　　如果磁盘文件多，那么其所带来的随机读写需要多次磁盘寻道和旋转延迟，比顺序读写的时间多许多倍。

　　可以通过Spark.shuffle.manager参数来设置使用哪种shuffle manager。

　　以上我们介绍了what is a shuffle，shuffle write 与 shuffle read的过程，以及为什么shuffle对spark任务性能消耗大，在整体上了解shuffle之后，我们来了解下如何handle shuffle。

　　二、判断定位

　　spark web ui 上task的执行时间或分配的数据量，如果一般task执行时间只有几秒，而某些task执行时间是几分钟甚至更久，那这部分task对于的stage就出现了数据倾斜，根据之前的stage的划分方式即可定位哪段代码中的算子导致了数据倾斜。

　　常见的触发shuffle操作的算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等

　　三、深究key分布

　　如果是数据倾斜的数据来源于hive表，那么我们可以分析下spark sql中key的数据分布情况

　　如果数据来源于中间的RDD，那么可以使用RDD.countByKey()来统计不同key出现的次数

　　如果数据量大，可以使用采样来分析，比如：

　　val sampledRDD = shuffleRDD.sample(false, 0.1)

　　val sampledKeyCounts = sampledRDD.countByKey()

　　sampledKeyCounts.foreach(println(_))

　　四、How to fix it?

　　数据来源于hive表，将导致数据倾斜的shuffle算子前置到**hive ETL(提取、转换和加载)**中，之后的spark任务可反复基于hive ETL后的中间表，保证了spark任务的性能。适用于多次数据计算，且对spark性能要求高的场景。

　　不是所有的数据都有用，如果filter少数几个数据量大的key不影响数据结果，那在数据预处理的时候可以进行过滤，或者需要动态判定key是否有用，可以在数据计算前对RDD进行sample采样，过滤数据量大的key，这样不仅可以避免数据倾斜，也可以避免相同的代码在某天突然OOM的情况，有可能这一天有某个平时表现正常的key暴增导致OOM。

　　shuffle算子并行操作，我们知道在shuffle过程中，分布在不同task的相同key的数据会通过网络传输到同一个task进行shuffle计算，这时候一个task可能会处理多种key的数据，比如k1,k2,k3可能都被拉取到某一个task上进行reduce操作，如果k1,k2,k3的数量比较大，我们可以通过提高reduce的并行度来使得k1,k2,k3的数据分别拉取到t1,t2,t3三个task上计算，怎么做呢?如果是RDD的shuffle操作，给shuffle算子传入一个参数即可，比如reduceByKey(600)，如果是Spark SQL的shuffle操作，配置一个shuffle参数：spark.sql.shuffle.partitions，该参数表示shuffle read task的并行度，默认200，可根据业务场景进行修改。

　　key 散列设计再聚合，spark的shuffle操作导致的数据倾斜问题在一定意义上可以类比HBase的热点问题，因此HBase的rowkey的散列设计思想可以套用在聚合类的shuffle操作导致的数据倾斜的场景，怎么做呢?先对key进行hash散列，可以使用随机数，也可以针对key的具体内容进行hash，目的是将原本数据量大的key先hash成k个的key，那么原本必须拉取到一个task上进行shuffle计算的数据可以拉取到k个不同的task上计算，在一定程度上可以缓解单个task处理过多数据导致的数据倾斜，然后再对局部聚合后的key去除hash再聚合。这种key散列设计思想在解决join的shuffle操作广泛使用。

　　”map join replace “reduce join”，如果join操作是大小表的join，可以考虑将小表广播，首先collect到driver的内存中，为其创建一个broadcase变量，这时候Driver和每个Executor都会保存一份小表的全量数据，再在map操作中自定义join的逻辑，在这个join逻辑里，使用已在内存中的全量的小表数据与大表的每一条数据进行key对比连接，用map join来代替普通的reduce join，可以避免数据倾斜。由于需要在内存中存放全量小表，所以小表数据量在一两G是可取的。

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