spark在执行中如何选择shuffle策略

目录

      • 1. SortShuffleManager与HashShuffleManager的选择
      • 2. Shuffle策略的自动选择机制
      • 3. 关键配置参数
      • 4. 版本差异(3.0+新特性)
      • 5. 异常处理与调优
      • 6. 高级Shuffle服务(CSS)

1. SortShuffleManager与HashShuffleManager的选择

  • SortShuffleManager默认使用,适用于大规模数据Shuffle场景。通过排序和合并临时文件(SpillFile)生成索引文件(indexFile)和数据文件(dataFile),保证数据有序性。每个Stage读取时通过索引定位数据位置。
  • HashShuffleManager:适用于小规模数据场景,通过哈希分区直接分发数据,减少排序开销。但对内存要求较高,可能引发溢出问题。

2. Shuffle策略的自动选择机制

  • 数据量阈值
    • 当Shuffle数据量较小时,优先选择HashShuffle(无排序开销);
    • 数据量超过阈值时自动切换为SortShuffle,通过排序优化大规模数据处理效率。
  • 内存限制
    • HashShuffle需要足够的内存存储哈希表,若内存不足会触发溢出到磁盘;
    • SortShuffle通过分阶段排序和合并减少内存压力。
  • 并行度
    • SortShuffle支持

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