Spark2.x中如何用源碼剖析SortShuffleWriter具體實現

Spark2.x中如何用源碼剖析SortShuffleWriter具體實現

1. 引言

在大數據處理領域，Apache Spark 是一個廣泛使用的分布式計算框架。Spark 的核心優勢之一是其高效的 Shuffle 機制，而 SortShuffleWriter 是 Spark 2.x 中用于實現 Shuffle 操作的關鍵組件之一。本文將深入剖析 SortShuffleWriter 的具體實現，通過源碼分析來揭示其內部工作原理。

2. Shuffle 機制概述

在 Spark 中，Shuffle 是指將數據重新分布到不同的分區中，以便進行后續的計算。Shuffle 操作通常發生在寬依賴（Wide Dependency）的情況下，例如 reduceByKey、groupByKey 等操作。Shuffle 的性能對整個 Spark 作業的執行效率有著重要影響。

2.1 Shuffle 的兩種實現方式

在 Spark 2.x 中，Shuffle 有兩種主要的實現方式：

1. HashShuffleManager：基于哈希表的 Shuffle 實現，適用于小規模數據集。
2. SortShuffleManager：基于排序的 Shuffle 實現，適用于大規模數據集。

本文主要關注 SortShuffleManager 中的 SortShuffleWriter。

3. SortShuffleWriter 概述

SortShuffleWriter 是 SortShuffleManager 的核心組件之一，負責將數據寫入磁盤并進行排序。其主要任務包括：

1. 數據分區：將數據按照分區 ID 進行分組。
2. 數據排序：對每個分區內的數據進行排序。
3. 數據寫入：將排序后的數據寫入磁盤。

3.1 SortShuffleWriter 的類結構

SortShuffleWriter 的類結構如下：

private[spark] class SortShuffleWriter[K, V, C](
    handle: BaseShuffleHandle[K, V, C],
    mapId: Int,
    context: TaskContext)
  extends ShuffleWriter[K, V] with Logging {
  // 類實現
}

其中，handle 是 BaseShuffleHandle 的實例，包含了 Shuffle 的相關信息；mapId 是當前任務的 ID；context 是任務上下文。

4. SortShuffleWriter 的實現細節

4.1 數據分區

SortShuffleWriter 首先需要將數據按照分區 ID 進行分組。這一過程通過 Partitioner 實現，Partitioner 是一個抽象類，定義了如何將鍵值對分配到不同的分區中。

private val partitioner = handle.dependency.partitioner

partitioner 是 ShuffleDependency 中的一個屬性，表示當前 Shuffle 操作的分區器。

4.2 數據排序

在數據分區之后，SortShuffleWriter 會對每個分區內的數據進行排序。排序是通過 ExternalSorter 實現的，ExternalSorter 是 Spark 中用于外部排序的工具類。

private val sorter = new ExternalSorter[K, V, C](
  context, handle.dependency.aggregator, Some(handle.dependency.partitioner), keyOrdering, serializer)

ExternalSorter 的構造函數參數包括：

• context：任務上下文。
• aggregator：用于聚合操作的聚合器。
• partitioner：分區器。
• keyOrdering：鍵的排序規則。
• serializer：序列化器。

4.3 數據寫入

排序完成后，SortShuffleWriter 會將數據寫入磁盤。數據寫入是通過 DiskBlockObjectWriter 實現的，DiskBlockObjectWriter 是 Spark 中用于將數據寫入磁盤的工具類。

private val writer = blockManager.getDiskWriter(
  blockId, outputFile, serializer, bufferSize, writeMetrics)

DiskBlockObjectWriter 的構造函數參數包括：

• blockId：塊的 ID。
• outputFile：輸出文件。
• serializer：序列化器。
• bufferSize：緩沖區大小。
• writeMetrics：寫入度量。

4.4 數據合并

在數據寫入磁盤后，SortShuffleWriter 會將多個小文件合并成一個大文件。這一過程通過 IndexShuffleBlockResolver 實現，IndexShuffleBlockResolver 是 Spark 中用于管理 Shuffle 塊的工具類。

private val shuffleBlockResolver = shuffleManager.shuffleBlockResolver

IndexShuffleBlockResolver 的主要任務是管理 Shuffle 塊的索引文件和數據文件。

5. SortShuffleWriter 的源碼分析

5.1 write 方法

SortShuffleWriter 的核心方法是 write，該方法負責將數據寫入磁盤并進行排序。write 方法的源碼如下：

override def write(records: Iterator[Product2[K, V]]): Unit = {
  sorter.insertAll(records)
  val outputFile = shuffleBlockResolver.getDataFile(dep.shuffleId, mapId)
  val blockId = ShuffleBlockId(dep.shuffleId, mapId, IndexShuffleBlockResolver.NOOP_REDUCE_ID)
  val partitionLengths = sorter.writePartitionedFile(blockId, outputFile)
  shuffleBlockResolver.writeIndexFileAndCommit(dep.shuffleId, mapId, partitionLengths, outputFile)
  mapStatus = MapStatus(blockManager.shuffleServerId, partitionLengths)
}

write 方法的主要步驟如下：

1. 插入數據：通過 sorter.insertAll 方法將數據插入到 ExternalSorter 中。
2. 獲取輸出文件：通過 shuffleBlockResolver.getDataFile 方法獲取輸出文件。
3. 寫入分區數據：通過 sorter.writePartitionedFile 方法將分區數據寫入磁盤。
4. 寫入索引文件：通過 shuffleBlockResolver.writeIndexFileAndCommit 方法寫入索引文件并提交。
5. 更新 MapStatus：更新 MapStatus，表示當前任務的狀態。

5.2 insertAll 方法

insertAll 方法是 ExternalSorter 的核心方法之一，負責將數據插入到 ExternalSorter 中。insertAll 方法的源碼如下：

def insertAll(records: Iterator[Product2[K, V]]): Unit = {
  val shouldCombine = aggregator.isDefined
  if (shouldCombine) {
    val mergeValue = aggregator.get.mergeValue
    val createCombiner = aggregator.get.createCombiner
    var kv: Product2[K, V] = null
    val update = (hadValue: Boolean, oldValue: C) => {
      if (hadValue) mergeValue(oldValue, kv._2) else createCombiner(kv._2)
    }
    while (records.hasNext) {
      kv = records.next()
      map.changeValue((getPartition(kv._1), kv._1), update)
      maybeSpillCollection(usingMap = true)
    }
  } else {
    while (records.hasNext) {
      val kv = records.next()
      buffer.insert((getPartition(kv._1), kv._1, kv._2.asInstanceOf[C]))
      maybeSpillCollection(usingMap = false)
    }
  }
}

insertAll 方法的主要步驟如下：

1. 判斷是否需要聚合：通過 aggregator.isDefined 判斷是否需要聚合操作。
2. 插入數據：如果需要聚合，則通過 map.changeValue 方法插入數據；否則，通過 buffer.insert 方法插入數據。
3. 可能溢出：通過 maybeSpillCollection 方法判斷是否需要將數據溢出到磁盤。

5.3 writePartitionedFile 方法

writePartitionedFile 方法是 ExternalSorter 的另一個核心方法，負責將分區數據寫入磁盤。writePartitionedFile 方法的源碼如下：

def writePartitionedFile(
    blockId: BlockId,
    outputFile: File): Array[Long] = {
  val lengths = new Array[Long](numPartitions)
  val writer = blockManager.getDiskWriter(blockId, outputFile, serializer, bufferSize, writeMetrics)
  val partitionedIterator = partitionedDestructiveSortedIterator(None)
  partitionedIterator.foreach { case (partitionId, elements) =>
    val length = writer.write(elements)
    lengths(partitionId) = length
  }
  writer.commitAndClose()
  lengths
}

writePartitionedFile 方法的主要步驟如下：

1. 初始化長度數組：初始化一個長度為 numPartitions 的數組，用于存儲每個分區的數據長度。
2. 獲取磁盤寫入器：通過 blockManager.getDiskWriter 方法獲取磁盤寫入器。
3. 獲取分區迭代器：通過 partitionedDestructiveSortedIterator 方法獲取分區迭代器。
4. 寫入數據：遍歷分區迭代器，將每個分區的數據寫入磁盤，并記錄數據長度。
5. 提交并關閉寫入器：通過 writer.commitAndClose 方法提交并關閉寫入器。

5.4 writeIndexFileAndCommit 方法

writeIndexFileAndCommit 方法是 IndexShuffleBlockResolver 的核心方法之一，負責寫入索引文件并提交。writeIndexFileAndCommit 方法的源碼如下：

def writeIndexFileAndCommit(
    shuffleId: Int,
    mapId: Int,
    lengths: Array[Long],
    dataTmp: File): Unit = {
  val indexFile = getIndexFile(shuffleId, mapId)
  val indexTmp = Utils.tempFileWith(indexFile)
  try {
    val out = new DataOutputStream(new BufferedOutputStream(new FileOutputStream(indexTmp)))
    Utils.tryWithSafeFinally {
      var offset = 0L
      out.writeLong(offset)
      for (length <- lengths) {
        offset += length
        out.writeLong(offset)
      }
    } {
      out.close()
    }
    val dataFile = getDataFile(shuffleId, mapId)
    if (dataFile.exists()) {
      dataFile.delete()
    }
    if (!dataTmp.renameTo(dataFile)) {
      throw new IOException(s"fail to rename ${dataTmp} to ${dataFile}")
    }
    if (!indexTmp.renameTo(indexFile)) {
      throw new IOException(s"fail to rename ${indexTmp} to ${indexFile}")
    }
  } finally {
    if (indexTmp.exists() && !indexTmp.delete()) {
      logError(s"Failed to delete temporary index file at ${indexTmp}")
    }
  }
}

writeIndexFileAndCommit 方法的主要步驟如下：

1. 獲取索引文件：通過 getIndexFile 方法獲取索引文件。
2. 創建臨時索引文件：通過 Utils.tempFileWith 方法創建臨時索引文件。
3. 寫入索引數據：將每個分區的偏移量寫入臨時索引文件。
4. 重命名數據文件：將臨時數據文件重命名為正式數據文件。
5. 重命名索引文件：將臨時索引文件重命名為正式索引文件。

6. SortShuffleWriter 的性能優化

SortShuffleWriter 的性能對整個 Spark 作業的執行效率有著重要影響。為了提高 SortShuffleWriter 的性能，Spark 采用了多種優化策略，包括：

1. 內存管理：通過 ExternalSorter 管理內存，避免內存溢出。
2. 數據壓縮：通過 Serializer 對數據進行壓縮，減少磁盤 I/O。
3. 并行寫入：通過多個 DiskBlockObjectWriter 并行寫入數據，提高寫入速度。

6.1 內存管理

ExternalSorter 通過 maybeSpillCollection 方法管理內存，當內存使用超過一定閾值時，將數據溢出到磁盤。maybeSpillCollection 方法的源碼如下：

private def maybeSpillCollection(usingMap: Boolean): Unit = {
  if (usingMap) {
    if (map.estimateSize() >= _spillThreshold) {
      spill()
    }
  } else {
    if (buffer.size >= _spillThreshold) {
      spill()
    }
  }
}

maybeSpillCollection 方法的主要步驟如下：

1. 判斷內存使用：如果使用 map，則通過 map.estimateSize 方法判斷內存使用；否則，通過 buffer.size 方法判斷內存使用。
2. 溢出數據：如果內存使用超過閾值，則通過 spill 方法將數據溢出到磁盤。

6.2 數據壓縮

Serializer 是 Spark 中用于數據序列化和壓縮的工具類。Serializer 的默認實現是 JavaSerializer，但可以通過配置使用其他序列化器，例如 KryoSerializer。

private val serializer = SparkEnv.get.serializer

Serializer 的主要任務是將數據序列化為字節流，并對字節流進行壓縮，以減少磁盤 I/O。

6.3 并行寫入

DiskBlockObjectWriter 是 Spark 中用于將數據寫入磁盤的工具類。DiskBlockObjectWriter 支持并行寫入，可以通過多個 DiskBlockObjectWriter 同時寫入數據，以提高寫入速度。

private val writer = blockManager.getDiskWriter(
  blockId, outputFile, serializer, bufferSize, writeMetrics)

DiskBlockObjectWriter 的主要任務是將數據寫入磁盤，并記錄寫入度量。

7. 總結

SortShuffleWriter 是 Spark 2.x 中用于實現 Shuffle 操作的關鍵組件之一。通過源碼分析，我們深入了解了 SortShuffleWriter 的內部工作原理，包括數據分區、數據排序、數據寫入和數據合并等過程。此外，我們還探討了 SortShuffleWriter 的性能優化策略，包括內存管理、數據壓縮和并行寫入等。

通過對 SortShuffleWriter 的源碼剖析，我們可以更好地理解 Spark 的 Shuffle 機制，并為優化 Spark 作業的性能提供有價值的參考。