大数据技术 - MapReduce的Shuffle及调优

本章内容我们学习一下 MapReduce 中的 Shuffle 过程，Shuffle 发生在 map 输出到 reduce 输入的过程，它的中文解释是 “洗牌”，顾名思义该过程涉及数据的重新分配，主要分为两部分：1. map 任务输出的数据分组、排序，写入本地磁盘 2. reduce 任务拉取排序。由于该过程涉及排序、磁盘IO、以及网络IO 等消耗资源和 CPU 比较大的操作，因此该过程向来是“兵家必争”之地，即大家会重点优化的一个地方，因此也是大数据面试中经常会被重点考察的地方。本文力求通俗、简单地将 Shuffle 过程描述清楚。

包含 Shuffle 过程的 MapReduce 任务处理流程如下图，图片来自《Hadoop权威指南（第四版）》

接下来，分别介绍 Shuffle 所涉及的主要操作。

map 端

map 端输出时，先将数据写入内存中的环形缓冲区，默认大小为 100M，可以通过 mapreduce.task.io.sort.mb 来设置。map 端输出过程如下：

• 当缓冲区的内容大小达到阈值（默认 0.8，即缓冲区大小的 80%，可通过 mapreduce.map.sort.spill.percent 设置），便有一个后台线程会将写入缓冲区的内容溢写到磁盘。溢写的过程中 map 任务仍然可以写缓冲区，一旦缓冲区写满，map 任务阻塞，直到后台线程写磁盘结束
• 后台线程写磁盘之前会计算输出的 key 的分区（一个分区对应一个 reduce 任务），同一个分区的 key 分在一组并按照 key 排序。最后写到本地磁盘。如果设置 combiner 函数，会在写磁盘之前调用 combaner 函数。我们之前没有介绍 combiner，不理解的同学可以先忽略，只需知道它是先将数据聚合为了减少网络IO，且不会影响 reduce 计算结果的一个操作即可
• 每一次溢写都会产生一个溢出文件，map 输出结束后会产生多个溢出文件。最终会被合并成一个分区的且有序的文件。这里为什么要合并成 1 个，因为如果 map 输出的数据比较多，产生本地的小文件会太多，影响系统性能。因此需要进行合并，通过 mapreduce.task.io.sort.factor 设置一次可以合并的文件个数，默认为 10
• 输出到磁盘的过程中可以设置压缩， 默认不压缩。通过设置 mapreduce.map.output.compress 为 true 开启压缩

以上便是 map 任务输出过程的主要操作，输出到磁盘后，reducer 会通过 http 服务拉取输出文件中属于自己分区的数据。

reduce 端

reduce 端在 Shuffle 阶段主要涉及复制和排序两个过程。 reduce 端拉取 map 输出数据的过程是复制阶段，对应上图中的 fetch。一个 reduce 任务需要从多个 map 输出复制。因此只要有 map 任务完成，reduce 任务就可以进行复制。复制的过程可以是多线程并发进行，并发的线程个数由 mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies 设置，默认是 5 。

• map 任务完成后通过心跳通知 application master，reduce 端会有一个线程定期查询 application master，以获取完成的 map 任务的位置，从而去对应的机器复制数据
• reduce 复制的数据先写到 reduce 任务的 JVM 内存，通过 mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent 控制可以用的内存比例
• 如果复制的数据大小达到内存阈值（通过 mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent 控制）或者复制的文件数达到阈值（通过 mapreduce.reduce.merge.inmem.threshold 控制，默认 1000）则将内存的数据合并溢写到磁盘，如果设置了 combine 函数，写磁盘前会调用 combine 函数以减少写入磁盘的数据量
• 复制阶段结束后，reduce 将进入排序阶段。如果发生了上面第三步，即产生溢写，那么磁盘可能会有多个溢写文件，此时需要将磁盘文件合并并排序。如果溢写的文件较多，需要多次合并，每次合并的文件数由 mapreduce.task.io.sort.factor 控制。最后一次合并排序的时候不会将数据写到磁盘而直接作为 reduce 任务的输入

以上便是 reduce 任务前的复制、排序阶段。至此，整个 Shuffle 过程就介绍完毕。

参数调优

我们在上面介绍 Shuffle 过程时已经提到了一些参数，这里统一整理并说明一下

map 端调优参数

参数名	默认值	说明
mapreduce.task.io.sort.mb	100	map 输出是所使用的内存缓冲区大小，单位：MB
mapreduce.map.sort.spill.percent	0.80	map 输出溢写到磁盘的内存阈值
mapreduce.task.io.sort.factor	10	排序文件是一次可以合并的流数
mapreduce.map.output.compress	false	map 输出是否压缩
mapreduce.map.output.compress.codec	org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec	map 输出压缩的编解码器

我们希望在 map 输出阶段能够提供更多的内存空间，以提升性能。因此 map 函数应该尽量少占用内存，以便留出内存用于输出。我们也可以评估 map 输出，通过增大 mapreduce.task.io.sort.mb 值来减少溢写的文件数。

reduce 端调优参数

参数名	默认值	说明
mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies	5	并发复制的线程数
mapreduce.task.io.sort.factor	10	同 map 端
mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent	0.70	Shuffle 的复制阶段，用来存放 map 输出缓冲区占reduce 堆内存的百分比
mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent	0.66	map 输出缓冲区的阈值，超过该比例将进行合并和溢写磁盘
mapreduce.reduce.merge.inmem.threshold	1000	阈值，当累积的 map 输出文件数超过该值，进行合并和溢写磁盘，0或者负值意味着改参数无效，合并和溢写只由 mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent 控制
mapreduce.reduce.input.buffer.percent	0.0	在 reduce 过程（开始运行 reduce 函数时），内存中保存 map 输出的空间站整个堆空间的比例。 默认情况下，reduce 任务开始前所有的 map 输出合并到磁盘，以便为 reducer 提供尽可能多的内存。 如果 reducer 需要的内存较少，可以增加此值以最小化磁盘访问次数

在 reduce 端，进行 reduce 函数前，如果中间数据全部驻留内存可以获得最佳性能，默认情况是不能实现的。如果 reduce 函数内存需求不大，把 mapreduce.reduce.input.buffer.percent 参数设置大一些可以提升性能。

总结

今天这章，我们详细介绍了 Shuffle 过程，关注 Shuffle 过程的性能对整个 MR 作业的性能调优至关重要。经过这章的介绍，我们能够掌握 Shuffle 过程的关键技术点，虽然还不算深入。同时，我们介绍了常见的参数以及调优方法，希望能够在实际应用中不断的尝试、总结，写出性能最佳的任务。