在 Spark 任务运行过程中，如果 shuffle 的 map 端处理的数据量比较大，但是map 端缓冲的大小是固定的，可能会出现 map 端缓冲数据频繁 spill 溢写到磁盘文件中的情况，使得性能非常低下，通过调节 map 端缓冲的大小，可以避免频繁的磁盘IO 操作，进而提升 Spark 任务的整体性能。 map 端缓冲的默认配置是 32KB，如果每个 task 处理 640KB 的数据，那么会发生 640/32 = 20 次溢写，如果每个 task 处理 64000KB 的数据，机会发生 64000/32=2000次溢写，这对于性能的影响是非常严重的。
Spark Shuffle 过程中， shuffle reduce task 的 buffer 缓冲区大小决定了 reduce task每次能够缓冲的数据量，也就是每次能够拉取的数据量，如果内存资源较为充足，适当增加拉取数据缓冲区的大小，可以减少拉取数据的次数，也就可以减少网络传输的次数，进而提升性能。 reduce 端数据拉取缓冲区的大小可以通过 spark.reducer.maxSizeInFlight 参数进行设置，默认为 48MB，该参数的设置方法如下代码所示： val conf = new SparkConf().set(“spark.reducer.maxSizeInFlight”, “96”)
Spark Shuffle 过程中，reduce task 拉取属于自己的数据时，如果因为网络异常等原因导致失败会自动进行重试。对于那些包含了特别耗时的 shuffle 操作的作业，建议增加重试最大次数（比如 60 次），以避免由于 JVM 的 full gc 或者网络不稳定等因素导致的数据拉取失败。在实践中发现，对于针对超大数据量（数十亿~上百亿）的 shuffle 过程，调节该参数可以大幅度提升稳定性。 reduce 端拉取数据重试次数可以通过 spark.shuffle.io.maxRetries 参数进行设置，该参数就代表了可以重试的最大次数。如果在指定次数之内拉取还是没有成功，就可能会导致作业执行失败，默认为 3，该参数的设置方法如下代码所示： val conf = new SparkConf().set(“spark.shuffle.io.maxRetries”, “6”)
Spark Shuffle过程中，reduce task拉取属于自己的数据时，如果因为网络异常等原因导致失败会自动进行重试，在一次失败后，会等待一定的时间间隔再进行重试，可以通过加大间隔时长（比如60s），以增加 shuffle操作的稳定性。 reduce 端拉取数据等待间隔可以通过 spark.shuffle.io.retryWait 参数进行设置，默认值为 5s，该参数的设置方法如下代码所示： val conf = new SparkConf().set(“spark.shuffle.io.retryWait”, “10s”)
对于 SortShuffleManager， 如果 shuffle reduce task 的数量小于某一阈值则 shuffle write 过程中不会进行排序操作，而是直接按照未经优化的 HashShuffleManager 的方式去写数据，但是最后会将每个 task 产生的所有临时磁盘文件都合并成一个文件，并会创建单独的索引文件。 当你使用 SortShuffleManager 时，如果的确不需要排序操作，那么建议将这个参数调大一些，大于 shuffle read task 的数量， 那么此时 map-side 就不会进行排序了，减少了排序的性能开销， 但是这种方式下，依然会产生大量的磁盘文件，因此 shuffle write 性能有待提高。 SortShuffleManager 排 序 操 作 阈 值 的 设 置 可 以 通 过 spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold 这一参数进行设置，默认值为 200，该参数的设置方法如下代码所示： val conf = new SparkConf().set(“spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold”, “400”)
