Spark中Shuffle机制解析及相关技术问询

你对Shuffle机制的理解总结 #

• 确定记录所属的分区（哈希与取模运算）
• 序列化需要发送至同一分区的数据
• 传输数据
• 数据在接收端由Executor反序列化并读取

疑问解答 #

在你描述的场景下（Executor执行内存50GiB，Shuffle数据总量仅100MB且内存充足），Executor之间的数据传输会直接从执行内存到执行内存，不会涉及磁盘写入的中间步骤。

Spark的Shuffle写阶段依赖内存缓冲区（可通过spark.shuffle.file.buffer参数配置，默认32KB），当待Shuffle的数据量远小于缓冲区可用空间与剩余执行内存之和时，数据会在内存中完成分区划分和序列化操作，随后直接通过网络传输到目标Executor的内存中。只有当内存中的Shuffle数据量超出设定的内存阈值（比如超过spark.shuffle.memoryFraction配置的内存占比，或者缓冲区被写满）时，才会触发数据溢写磁盘的流程。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者figs_and_nuts