Spark UI中Shuffle dataSize 和shuffle bytes written 指标区别

背景

本文基于Spark 3.1.1

目前在做一些知识回顾的时候,发现了一些很有意思的事情,就是Spark UI中ShuffleExchangeExec 的dataSize和shuffle bytes written指标是不一样的,

那么在AQE阶段的时候,是以哪个指标来作为每个Task分区大小的参考呢

结论

先说结论 dataSzie指标是 是存在内存中的UnsafeRow 的大小的总和,AQE阶段(规则OptimizeSkewedJoin/CoalesceShufflePartitions)用到判断分区是否倾斜或者合并分区的依据是来自于这个值,

shuffle bytes written指的是写入文件的字节数,会区分压缩和非压缩,如果在开启了压缩(也就是spark.shuffle.compress true)和未开启压缩的情况下,该值的大小是不一样的。

开启压缩如下:

未开启压缩如下:

先说杂谈

这两个指标的值都在 ShuffleExchangeExec中:

复制代码
case class ShuffleExchangeExec(
    override val outputPartitioning: Partitioning,
    child: SparkPlan,
    shuffleOrigin: ShuffleOrigin = ENSURE_REQUIREMENTS)
  extends ShuffleExchangeLike {

  private lazy val writeMetrics =
    SQLShuffleWriteMetricsReporter.createShuffleWriteMetrics(sparkContext)
  private[sql] lazy val readMetrics =
    SQLShuffleReadMetricsReporter.createShuffleReadMetrics(sparkContext)
  override lazy val metrics = Map(
    "dataSize" -> SQLMetrics.createSizeMetric(sparkContext, "data size")
  ) ++ readMetrics ++ writeMetrics

dataSize指标来自于哪里

涉及到datasize的数据流是怎么样的如下,一切还是得从ShuffleMapTask这个shuffle的起始操作讲起:

复制代码
ShuffleMapTask
   ||
   \/
runTask
   ||
   \/
dep.shuffleWriterProcessor.write //这里的shuffleWriterProcessor是来自于 ShuffleExchangeExec中的createShuffleWriteProcessor
   ||
   \/
writer.write()  //这里是writer 是 UnsafeShuffleWriter类型的实例
   ||
   \/
insertRecordIntoSorter
   ||
   \/
UnsafeRowSerializerInstance.writeValue
   ||
   \/
dataSize.add(row.getSizeInBytes)

这里的 rowUnsafeRow的实例,这样就获取到了实际内存中的每个分区的大小,

而ShuffleMapTask runTask 方法最终返回的是MapStatus,而该MapStatus最终是在UnsafeShuffleWriter的closeAndWriteOutput方法中被赋值的:

复制代码
void closeAndWriteOutput() throws IOException {
    assert(sorter != null);
    updatePeakMemoryUsed();
    serBuffer = null;
    serOutputStream = null;
    final SpillInfo[] spills = sorter.closeAndGetSpills();
    sorter = null;
    final long[] partitionLengths;
    try {
      partitionLengths = mergeSpills(spills);
    } finally {
      for (SpillInfo spill : spills) {
        if (spill.file.exists() && !spill.file.delete()) {
          logger.error("Error while deleting spill file {}", spill.file.getPath());
        }
      }
    }
    mapStatus = MapStatus$.MODULE$.apply(
      blockManager.shuffleServerId(), partitionLengths, mapId);
  }

shuffle bytes written指标来自哪里

基本流程和dataSize 一样,还是来自于ShuffleMapTask

复制代码
ShuffleMapTask
   ||
   \/
runTask
   ||
   \/
dep.shuffleWriterProcessor.write //这里的shuffleWriterProcessor是来自于 ShuffleExchangeExec中的createShuffleWriteProcessor
   ||
   \/
writer.write()  //这里是writer 是 UnsafeShuffleWriter类型的实例
   ||
   \/
closeAndWriteOutput
   ||
   \/
sorter.closeAndGetSpills() ->  writeSortedFile -> writer.commitAndGet -> writeMetrics.incBytesWritten(committedPosition - reportedPosition) -> serializerManager.wrapStream(blockId, mcs) // 这里进行了压缩
   ||
   \/
mergeSpills
   ||
   \/
mergeSpillsUsingStandardWriter
   ||
   \/
mergeSpillsWithFileStream -> writeMetrics.incBytesWritten(numBytesWritten)
   ||
   \/
writeMetrics.decBytesWritten(spills[spills.length - 1].file.length())
相关推荐
Devlab12 小时前
LVGL设计大师——网页版anyui来了!!
嵌入式硬件·物联网·低代码·ui·iot
C++、Java和Python的菜鸟13 小时前
第2章 项目前置课-代码版本控制Git
大数据·elasticsearch·搜索引擎
Sammyyyyy14 小时前
如何在不停项目不停机的情况下切换AI大模型
大数据·人工智能
circuitsosk14 小时前
跨境电商智能化实战:AI如何赋能客服自动回复、广告智能投放与供应链预测
大数据·人工智能·python·langchain·智能客服
数智化管理手记15 小时前
海量数据如何沉淀有效数据资产?数据标准化治理方案如何搭建?
java·大数据·人工智能
刀客Doc16 小时前
即时零售不只是多一个渠道,品牌开始重做终端生意
大数据·数据库
湘美书院--湘美谈教育16 小时前
湘美书院主理人谈AI文学:提示词与Skill的与时俱进
大数据·人工智能·安全·自动化·生活
weixin_5498083616 小时前
人力资源数字化转型:从工具堆叠到AI原生架构的组织级跃迁路径
大数据·人工智能
l00010916 小时前
图书馆静谧环境构建:主流声学品牌产品与服务梳理
大数据·人工智能·声音
ACP广源盛1392462567318 小时前
蚂蚁百灵 Ling‑3.0‑flash 开源 + 昇腾 0‑Day 原生适配@ACP#GSV9001E 在国产算力矩阵中的机会与落地场景
大数据·人工智能·分布式·单片机·嵌入式硬件