Spark2.x精通:源码剖析BypassMergeSortShuffleWriter具体实现

一、概述

上篇文章：Spark2.x精通:三种ShuffleWriter触发条件，我们讲了ShuffleHandle如何选择不同的ShuffleWrite策略，这里我们从源码角度剖析BypassMergeSortShuffleWriter实现策略的原理和具体的实现细节。

BypassMergeSortShuffleWriter具体的实现都在对应类的write()函数中，我们直接看源码进行剖析

1.先看构造函数初始化

 BypassMergeSortShuffleWriter(      BlockManager blockManager,      IndexShuffleBlockResolver shuffleBlockResolver,      BypassMergeSortShuffleHandle<K, V> handle,      int mapId,      TaskContext taskContext,      SparkConf conf) {    // 获取spark.shuffle.file.buffer参数值，默认32k,这里是一个比较重要的条有参数，    // 该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小。    // 将数据写到磁盘文件之前，会先写入buffer缓冲中，待缓冲写满之后，才会溢写到磁盘    //如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如64k），从而减少shuffle write过程中溢写磁盘文件的次数，    // 也就可以减少磁盘IO次数，进而提升性能    this.fileBufferSize = (int) conf.getSizeAsKb("spark.shuffle.file.buffer", "32k") * 1024;   // 是否采用NIO的从文件到文件流的复制方式，默认值是true 一般不用修改    this.transferToEnabled = conf.getBoolean("spark.file.transferTo", true);    this.blockManager = blockManager;    // 获取shufflehandle中的ShuffleDependency对象，通过该对象得到分区器和分区个数等数据。    final ShuffleDependency<K, V, V> dep = handle.dependency();    this.mapId = mapId;    this.shuffleId = dep.shuffleId();    this.partitioner = dep.partitioner();    this.numPartitions = partitioner.numPartitions();    this.writeMetrics = taskContext.taskMetrics().shuffleWriteMetrics();    //设置序列化工具对象，和shuffleBlockResolver对象，    // 该对象用来创建和维护shuffle的数据的逻辑块和物理文件位置之间的映射的对象    this.serializer = dep.serializer();    this.shuffleBlockResolver = shuffleBlockResolver;  }

2.再看write()函数,源码如下：

   //这里大体意思是 为每个分区在磁盘创建临时文件  并给每一个writer

上面代码的大体思路如下：

a.确定分区数，然后为每个分区创建DiskBlockObjectWriter和临时文件

b.循环将record通过Partitioner进行分区，并写入对应分区临时文件

c. 将分区数据刷到磁盘

d.根据shuffleId和mapId，构建ShuffleDataBlockId，创建合并文件data和合并文件的临时文件，文件格式为:

shuffle_{shuffleId}_{mapId}_{reduceId}.data

e.将分区文件合并到一个总的临时文件，合并后会重命名为最终输出文件名，并返回一个对应分区文件长度的数组

f.创建索引文件index和索引临时文件，每一个分区的长度和offset写入索引文件等；并且重命名临时data文件和临时index文件

g.将一些信息封装到MapStatus返回

存在问题：

这种Writer会为每个分区创建一个临时文件，如果分区过多时，会创建很多的output输出流和临时文件对象，占用资源过多，性能会下降。

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