spark-shuffle 类型及其对比

1. Hash Shuffle

  • 原理 :将数据按照分区键进行哈希计算,将相同哈希值的数据发送到同一个Reducer中。
  • 特点:实现简单,适用于数据分布均匀的场景。但在数据分布不均匀时,容易导致某些Reducer处理的数据量过大,产生性能瓶颈。
  • 适用场景 :当数据分布相对均匀时,可以使用Hash Shuffle。

2. Sort Shuffle

  • 原理 :在Map端对数据进行排序 ,然后按照排序后的顺序将数据发送到Reducer中。
  • 特点 :通过排序可以减少数据在Reduce端的合并开销 ,但Map端的排序过程会增加一定的开销
  • 适用场景 :当数据量较大且需要减少Reduce端合并开销时,可以使用Sort Shuffle。

3. Bypass Merge Shuffle

  • 原理 :在Map端对数据进行排序 ,并且在Reduce端直接读取Map端的排序结果避免了Reduce端的合并过程。
  • 特点:通过避免Reduce端的合并过程,可以显著减少Shuffle的开销。但需要Map端的数据量较小,否则可能会导致Map端的排序过程成为性能瓶颈。
  • 适用场景 :当数据量较小且需要减少Shuffle开销时,可以使用Bypass Merge Shuffle。

4. AQE Shuffle

  • 原理:自适应查询执行(Adaptive Query Execution, AQE)是Spark 3.0引入的新特性,它可以根据运行时的数据分布情况动态调整Shuffle策略。
  • 特点:AQE Shuffle可以根据数据分布情况动态选择最优的Shuffle策略,从而避免手动选择Shuffle策略的复杂性和不确定性。
  • 适用场景 :当数据分布情况不确定或需要动态调整Shuffle策略时,可以使用AQE Shuffle。

以上几种Shuffle类型的主要区别在于数据分布方式、排序过程和Reduce端合并过程。在实际应用中,需要根据数据分布情况、数据量大小和性能要求等因素选择合适的Shuffle类型。

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