原理概述：
什么样的情况下，会发生shuffle？
在spark中，主要是以下几个算子：groupByKey、reduceByKey、countByKey、join（分情况，先groupByKey后再join是不会发生shuffle的），等等。
什么是shuffle？
groupByKey，要把分布在集群各个节点上的数据中的同一个key，对应的values，都要集中到一块儿，集中到集群中同一个节点上，更严密一点说，就是集中到一个节点的一个executor的一个task中。
然后呢，集中一个key对应的values之后，才能交给我们来进行处理，<key, Iterable>。reduceByKey，算子函数去对values集合进行reduce操作，最后变成一个value。countByKey需要在一个task中，获取到一个key对应的所有的value，然后进行计数，统计一共有多少个value。join，RDD<key, value>，RDD<key, value>，只要是两个RDD中，key相同对应的2个value，都能到一个节点的executor的task中，给我们进行处理。
shuffle，一定是分为两个stage来完成的。因为这其实是个逆向的过程，不是stage决定shuffle，是shuffle决定stage。
reduceByKey(+)，在某个action触发job的时候，DAGScheduler，会负责划分job为多个stage。划分的依据，就是，如果发现有会触发shuffle操作的算子，比如reduceByKey，就将这个操作的前半部分，以及之前所有的RDD和transformation操作，划分为一个stage。shuffle操作的后半部分，以及后面的，直到action为止的RDD和transformation操作，划分为另外一个stage。
3.1、合并map端输出文件
3.1.1、如果不合并map端输出文件的话，会怎么样？
举例实际生产环境的条件：
100个节点（每个节点一个executor）：100个executor
每个executor：2个cpu core
总共1000个task：每个executor平均10个task
每个节点，10个task，每个节点会输出多少份map端文件？10 * 1000=1万个文件
总共有多少份map端输出文件？100 * 10000 = 100万。
第一个stage，每个task，都会给第二个stage的每个task创建一份map端的输出文件
第二个stage，每个task，会到各个节点上面去，拉取第一个stage每个task输出的，属于自己的那一份文件。
shuffle中的写磁盘的操作，基本上就是shuffle中性能消耗最为严重的部分。
通过上面的分析，一个普通的生产环境的spark job的一个shuffle环节，会写入磁盘100万个文件。
磁盘IO对性能和spark作业执行速度的影响，是极其惊人和吓人的。
基本上，spark作业的性能，都消耗在shuffle中了，虽然不只是shuffle的map端输出文件这一个部分，但是这里也是非常大的一个性能消耗点。
3.1.2、开启shuffle map端输出文件合并的机制
new SparkConf().set(“spark.shuffle.consolidateFiles”, “true”)
默认情况下，是不开启的，就是会发生如上所述的大量map端输出文件的操作，严重影响性能。
3.1.3、合并map端输出文件，对咱们的spark的性能有哪些方面的影响呢？
1、map task写入磁盘文件的IO，减少：100万文件 -> 20万文件
2、第二个stage，原本要拉取第一个stage的task数量份文件，1000个task，第二个stage的每个task，都要拉取1000份文件，走网络传输。合并以后，100个节点，每个节点2个cpu core，第二个stage的每个task，主要拉取100 * 2 = 200个文件即可。此时网络传输的性能消耗也大大减少。
分享一下，实际在生产环境中，使用了spark.shuffle.consolidateFiles机制以后，实际的性能调优的效果：对于上述的这种生产环境的配置，性能的提升，还是相当的可观的。spark作业，5个小时 -> 2~3个小时。
大家不要小看这个map端输出文件合并机制。实际上，在数据量比较大，你自己本身做了前面的性能调优，executor上去->cpu core上去->并行度（task数量）上去，shuffle没调优，shuffle就很糟糕了。大量的map端输出文件的产生，对性能有比较恶劣的影响。这个时候，去开启这个机制，可以很有效的提升性能。
3.2、调节map端内存缓冲与reduce端内存占比
3.2.1、默认情况下可能出现的问题
默认情况下，shuffle的map task，输出到磁盘文件的时候，统一都会先写入每个task自己关联的一个内存缓冲区。
这个缓冲区大小，默认是32kb。
每一次，当内存缓冲区满溢之后，才会进行spill溢写操作，溢写到磁盘文件中去。
reduce端task，在拉取到数据之后，会用hashmap的数据格式，来对各个key对应的values进行汇聚。
针对每个key对应的values，执行我们自定义的聚合函数的代码，比如_ + _（把所有values累加起来）。
reduce task，在进行汇聚、聚合等操作的时候，实际上，使用的就是自己对应的executor的内存，executor（jvm进程，堆），默认executor内存中划分给reduce task进行聚合的比例是0.2。
问题来了，因为比例是0.2，所以，理论上，很有可能会出现，拉取过来的数据很多，那么在内存中，放不下。这个时候，默认的行为就是将在内存放不下的数据都spill（溢写）到磁盘文件中去。
在数据量比较大的情况下，可能频繁地发生reduce端的磁盘文件的读写。
3.2.2、调优方式
调节map task内存缓冲：spark.shuffle.file.buffer，默认32k（spark 1.3.x不是这个参数，后面还有一个后缀，kb。spark 1.5.x以后，变了，就是现在这个参数）
调节reduce端聚合内存占比：spark.shuffle.memoryFraction，0.2
3.2.3、在实际生产环境中，我们在什么时候来调节两个参数？
看Spark UI，如果你的公司是决定采用standalone模式，那么狠简单，你的spark跑起来，会显示一个Spark UI的地址，4040的端口。进去观察每个stage的详情，有哪些executor，有哪些task，每个task的shuffle write和shuffle read的量，shuffle的磁盘和内存读写的数据量。如果是用的yarn模式来提交，从yarn的界面进去，点击对应的application，进入Spark UI，查看详情。
如果发现shuffle 磁盘的write和read，很大。这个时候，就意味着最好调节一些shuffle的参数。首先当然是考虑开启map端输出文件合并机制。其次调节上面说的那两个参数。调节的时候的原则：spark.shuffle.file.buffer每次扩大一倍，然后看看效果，64，128。spark.shuffle.memoryFraction，每次提高0.1，看看效果。不能调节的太大，太大了以后过犹不及，因为内存资源是有限的，你这里调节的太大了，其他环节的内存使用就会有问题了。
3.2.4、调节以后的效果
map task内存缓冲变大了，减少spill到磁盘文件的次数。reduce端聚合内存变大了，减少spill到磁盘的次数，而且减少了后面聚合读取磁盘文件的数量。
3.3、HashShuffleManager与SortShuffleManager
3.3.1、shuffle调优概述
大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环 节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调优。但是也 必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜，shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占 到一小部分而已。因此大家务必把握住调优的基本原则，千万不要舍本逐末。下面我们就给大家详细讲解shuffle的原理，以及相关参数的说明，同时给出各个参数的调优建议。
3.3.2、ShuffleManager发展概述
在Spark的源码中，负责shuffle过程的执行、计算和处理的组件主要就是ShuffleManager，也即shuffle管理器。
在Spark 1.2以前，默认的shuffle计算引擎是HashShuffleManager。该ShuffleManager而HashShuffleManager有着一个非常严重的弊端，就是会产生大量的中间磁盘文件，进而由大量的磁盘IO操作影响了性能。
因此在Spark 1.2以后的版本中，默认的ShuffleManager改成了SortShuffleManager。SortShuffleManager相较于 HashShuffleManager来说，有了一定的改进。主要就在于，每个Task在进行shuffle操作时，虽然也会产生较多的临时磁盘文件，但是最后会将所有的临时文件合并（merge）成一个磁盘文件，因此每个Task就只有一个磁盘文件。在下一个stage的shuffle read task拉取自己的数据时，只要根据索引读取每个磁盘文件中的部分数据即可。
在spark 1.5.x以后，对于shuffle manager又出来了一种新的manager，tungsten-sort（钨丝），钨丝sort shuffle manager。官网上一般说，钨丝sort shuffle manager，效果跟sort shuffle manager是差不多的。
但是，唯一的不同之处在于，钨丝manager，是使用了自己实现的一套内存管理机制，性能上有很大的提升， 而且可以避免shuffle过程中产生的大量的OOM，GC，等等内存相关的异常。
3.3.3、hash、sort、tungsten-sort。如何来选择？
1、需不需要数据默认就让spark给你进行排序？就好像mapreduce，默认就是有按照key的排序。如果不需要的话，其实还是建议搭建就使用最基本的HashShuffleManager，因为最开始就是考虑的是不排序，换取高性能。
2、什么时候需要用sort shuffle manager？如果你需要你的那些数据按key排序了，那么就选择这种吧，而且要注意，reduce task的数量应该是超过200的，这样sort、merge（多个文件合并成一个）的机制，才能生效把。但是这里要注意，你一定要自己考量一下，有没有必要在shuffle的过程中，就做这个事情，毕竟对性能是有影响的。
3、如果你不需要排序，而且你希望你的每个task输出的文件最终是会合并成一份的，你自己认为可以减少性能开销。可以去调节bypassMergeThreshold这个阈值，比如你的reduce task数量是500，默认阈值是200，所以默认还是会进行sort和直接merge的。可以将阈值调节成550，不会进行sort，按照hash的做法，每个reduce task创建一份输出文件，最后合并成一份文件。（一定要提醒大家，这个参数，其实我们通常不会在生产环境里去使用，也没有经过验证说，这样的方式，到底有多少性能的提升）
4、如果你想选用sort based shuffle manager，而且你们公司的spark版本比较高，是1.5.x版本的，那么可以考虑去尝试使用tungsten-sort shuffle manager。看看性能的提升与稳定性怎么样。
总结：
1、在生产环境中，不建议大家贸然使用第三点和第四点：
2、如果你不想要你的数据在shuffle时排序，那么就自己设置一下，用hash shuffle manager。
3、如果你的确是需要你的数据在shuffle时进行排序的，那么就默认不用动，默认就是sort shuffle manager。或者是什么？如果你压根儿不care是否排序这个事儿，那么就默认让他就是sort的。调节一些其他的参数（consolidation机制）。（80%，都是用这种）
spark.shuffle.manager：hash、sort、tungsten-sort
spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold：200。自己可以设定一个阈值，默认是200，当reduce task数量少于等于200，map task创建的输出文件小于等于200的，最后会将所有的输出文件合并为一份文件。这样做的好处，就是避免了sort排序，节省了性能开销，而且还能将多个reduce task的文件合并成一份文件，节省了reduce task拉取数据的时候的磁盘IO的开销。
总结： 因为在整个Job的运行过程中Shuffle过程占用了大量的计算资源和内存，所以说Shuffle调优在整个job运行过程中也是很关键的 ！ 好了，今天就分享到这里，接下来几篇还会给大家一起分享算子调优，数据倾斜的解决方案等Spark调优过程，大家一起努力，共同进步 ！ ！