Spark Shuffle

1.逻辑层面

从逻辑层面来看，Shuffle 是指数据从一个节点重新分布到其他节点的过程，主要发生在需要重新组织数据以完成某些操作时。

RDD血统

Shuffle 触发条件：

• reduceByKey、groupByKey、join 等操作需要对数据进行分组或聚合，这时需要 Shuffle 操作来重新分配数据。
• distinct 和 repartition 等操作也会导致 Shuffle，因为它们需要改变数据的分布方式。

Shuffle 过程：

• Shuffle Read：从之前的任务中读取数据。
• Shuffle Write：将数据写入到磁盘上，以便后续的任务可以读取这些数据。
  

Shuffle 操作的逻辑流程：

• Stage 分割： Spark 将任务划分为多个 Stage，每个 Stage 包含多个 Task。
• Shuffle 依赖： 一个 Stage 的输出作为下一个 Stage 的输入，这个过程需要 Shuffle 来完成。

2.物理层面

从物理层面来看，Shuffle 涉及到数据在集群中的实际传输和存储过程。

Shuffle 文件存储：

• Shuffle 操作会将数据写入到磁盘上的临时文件中。这些文件通常存储在每个工作节点的本地磁盘上，用于在不同的任务之间传递数据。
• 在 Spark 的默认配置下，这些文件会被存储在 /shuffle 目录下，但可以通过配置参数更改。
  
  Shuffle 数据传输：
• 网络传输： 在 Shuffle 操作中，数据需要从源节点传输到目标节点，这通常是通过网络完成的。这种传输会引入一定的网络开销，可能影响作业的整体性能。
  

• 数据压缩： 为了减少网络传输的开销，Spark 支持在 Shuffle 过程中对数据进行压缩。Spark 可以使用 snappy、lz4 等压缩算法来减少数据量。

Shuffle 操作的阶段：

• Map阶段： 这个阶段是 Shuffle 的写入阶段，任务将数据从内存中写入到本地磁盘上的 Shuffle 文件中。每个任务会生成多个文件，这些文件按照分区进行组织。
• Reduce阶段： 这个阶段是 Shuffle 的读取阶段，任务从本地磁盘上读取 Shuffle 文件中的数据，并在内存中合并这些数据以进行进一步的计算。
  
  数据排序：
• Shuffle 过程中的数据通常会被排序，以便进行有效的分组和聚合操作。排序操作也会在磁盘上进行，并在任务执行时加载到内存中。

Spark执行出错