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Spark UI中Shuffle dataSize 和shuffle bytes written 指标区别

article 2024/11/16 11:27:14

背景

本文基于Spark 3.1.1
目前在做一些知识回顾的时候，发现了一些很有意思的事情，就是Spark UI中ShuffleExchangeExec 的dataSize和shuffle bytes written指标是不一样的，
那么在AQE阶段的时候，是以哪个指标来作为每个Task分区大小的参考呢

结论

先说结论 dataSzie指标是是存在内存中的UnsafeRow 的大小的总和，AQE阶段(规则OptimizeSkewedJoin/CoalesceShufflePartitions)用到判断分区是否倾斜或者合并分区的依据是来自于这个值,
而shuffle bytes written指的是写入文件的字节数，会区分压缩和非压缩，如果在开启了压缩（也就是spark.shuffle.compress true）和未开启压缩的情况下，该值的大小是不一样的。
开启压缩如下：
在这里插入图片描述
未开启压缩如下：

先说杂谈

这两个指标的值都在 ShuffleExchangeExec中：

case class ShuffleExchangeExec(
    override val outputPartitioning: Partitioning,
    child: SparkPlan,
    shuffleOrigin: ShuffleOrigin = ENSURE_REQUIREMENTS)
  extends ShuffleExchangeLike {

  private lazy val writeMetrics =
    SQLShuffleWriteMetricsReporter.createShuffleWriteMetrics(sparkContext)
  private[sql] lazy val readMetrics =
    SQLShuffleReadMetricsReporter.createShuffleReadMetrics(sparkContext)
  override lazy val metrics = Map(
    "dataSize" -> SQLMetrics.createSizeMetric(sparkContext, "data size")
  ) ++ readMetrics ++ writeMetrics

dataSize指标来自于哪里

涉及到datasize的数据流是怎么样的如下，一切还是得从ShuffleMapTask这个shuffle的起始操作讲起：

ShuffleMapTask
   ||
   \/
runTask
   ||
   \/
dep.shuffleWriterProcessor.write //这里的shuffleWriterProcessor是来自于 ShuffleExchangeExec中的createShuffleWriteProcessor
   ||
   \/
writer.write()  //这里是writer 是 UnsafeShuffleWriter类型的实例
   ||
   \/
insertRecordIntoSorter
   ||
   \/
UnsafeRowSerializerInstance.writeValue
   ||
   \/
dataSize.add(row.getSizeInBytes)

这里的 row 是UnsafeRow的实例，这样就获取到了实际内存中的每个分区的大小,
而ShuffleMapTask runTask 方法最终返回的是MapStatus,而该MapStatus最终是在UnsafeShuffleWriter的closeAndWriteOutput方法中被赋值的：

void closeAndWriteOutput() throws IOException {
    assert(sorter != null);
    updatePeakMemoryUsed();
    serBuffer = null;
    serOutputStream = null;
    final SpillInfo[] spills = sorter.closeAndGetSpills();
    sorter = null;
    final long[] partitionLengths;
    try {
      partitionLengths = mergeSpills(spills);
    } finally {
      for (SpillInfo spill : spills) {
        if (spill.file.exists() && !spill.file.delete()) {
          logger.error("Error while deleting spill file {}", spill.file.getPath());
        }
      }
    }
    mapStatus = MapStatus$.MODULE$.apply(
      blockManager.shuffleServerId(), partitionLengths, mapId);
  }

shuffle bytes written指标来自哪里

基本流程和dataSize 一样，还是来自于ShuffleMapTask：

ShuffleMapTask
   ||
   \/
runTask
   ||
   \/
dep.shuffleWriterProcessor.write //这里的shuffleWriterProcessor是来自于 ShuffleExchangeExec中的createShuffleWriteProcessor
   ||
   \/
writer.write()  //这里是writer 是 UnsafeShuffleWriter类型的实例
   ||
   \/
closeAndWriteOutput
   ||
   \/
sorter.closeAndGetSpills() ->  writeSortedFile -> writer.commitAndGet -> writeMetrics.incBytesWritten(committedPosition - reportedPosition) -> serializerManager.wrapStream(blockId, mcs) // 这里进行了压缩
   ||
   \/
mergeSpills
   ||
   \/
mergeSpillsUsingStandardWriter
   ||
   \/
mergeSpillsWithFileStream -> writeMetrics.incBytesWritten(numBytesWritten)
   ||
   \/
writeMetrics.decBytesWritten(spills[spills.length - 1].file.length())

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