您现在的位置是:首页 > 文章详情

剖析Hadoop和Spark的Shuffle过程差异(一)

日期:2019-03-05点击:236

一、前言

    对于基于MapReduce编程范式的分布式计算来说,本质上而言,就是在计算数据的交、并、差、聚合、排序等过程。而分布式计算分而治之的思想,让每个节点只计算部分数据,也就是只处理一个分片,那么要想求得某个key对应的全量数据,那就必须把相同key的数据汇集到同一个Reduce任务节点来处理,那么Mapreduce范式定义了一个叫做Shuffle的过程来实现这个效果。

二、编写本文的目的

    本文旨在剖析Hadoop和Spark的Shuffle过程,并对比两者Shuffle的差异。

三、Hadoop的Shuffle过程

    Shuffle描述的是数据从Map端到Reduce端的过程,大致分为排序(sort)、溢写(spill)、合并(merge)、拉取拷贝(Copy)、合并排序(merge sort)这几个过程,大体流程如下:

    

    上图的Map的输出的文件被分片为红绿蓝三个分片,这个分片的就是根据Key为条件来分片的,分片算法可以自己实现,例如Hash、Range等,最终Reduce任务只拉取对应颜色的数据来进行处理,就实现把相同的Key拉取到相同的Reduce节点处理的功能。下面分开来说Shuffle的的各个过程。

    Map端做了下图所示的操作:

    1、Map端sort

    Map端的输出数据,先写环形缓存区kvbuffer,当环形缓冲区到达一个阀值(可以通过配置文件设置,默认80),便要开始溢写,但溢写之前会有一个sort操作,这个sort操作先把Kvbuffer中的数据按照partition值和key两个关键字来排序,移动的只是索引数据,排序结果是Kvmeta中数据按照partition为单位聚集在一起,同一partition内的按照key有序。

    2、spill(溢写)

    当排序完成,便开始把数据刷到磁盘,刷磁盘的过程以分区为单位,一个分区写完,写下一个分区,分区内数据有序,最终实际上会多次溢写,然后生成多个文件

    3、merge(合并)

    spill会生成多个小文件,对于Reduce端拉取数据是相当低效的,那么这时候就有了merge的过程,合并的过程也是同分片的合并成一个片段(segment),最终所有的segment组装成一个最终文件,那么合并过程就完成了,如下图所示

 

    至此,Map的操作就已经完成,Reduce端操作即将登场

    Reduce操作

    总体过程如下图的红框处:

    

    1、拉取拷贝(fetch copy)

       Reduce任务通过向各个Map任务拉取对应分片。这个过程都是以Http协议完成,每个Map节点都会启动一个常驻的HTTP server服务,Reduce节点会请求这个Http Server拉取数据,这个过程完全通过网络传输,所以是一个非常重量级的操作。

    2、合并排序

    Reduce端,拉取到各个Map节点对应分片的数据之后,会进行再次排序,排序完成,结果丢给Reduce函数进行计算。

四、总结    

    至此整个shuffle过程完成,最后总结几点:

    1、shuffle过程就是为了对key进行全局聚合

    2、排序操作伴随着整个shuffle过程,所以Hadoop的shuffle是sort-based的

 

原文链接:https://my.oschina.net/u/1778239/blog/3018432
关注公众号

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。

持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。

文章评论

共有0条评论来说两句吧...

文章二维码

扫描即可查看该文章

点击排行

推荐阅读

最新文章