- 1. 调节map端缓冲区大小
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此溢写，这对于性能的影响是非常严重的。
代码语言：javascript复制val conf = new SparkConf()
.set("spark.shuffle.file.buffer", "64")- 2. 调节reduce端拉取数据缓冲区大小
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，
代码语言：javascript复制val conf = new SparkConf()
.set("spark.reducer.maxSizeInFlight", "96")- 3. 调节reduce端拉取数据重试次数
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，
代码语言：javascript复制val conf = new SparkConf()
.set("spark.shuffle.io.maxRetries", "6")- 4. 调节reduce端拉取数据等待间隔
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，
代码语言：javascript复制val conf = new SparkConf()
.set("spark.shuffle.io.retryWait", "60s")- 5. 调节SortShuffle排序操作阈值
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，
代码语言：javascript复制val conf = new SparkConf()
.set("spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold", "400")本次的分享就到这里了
