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一、概述
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 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 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。
重点关注：
参数：spark.shuffle.file.buffer 默认值32k
默认情况下，shuffle的map task,输出到磁盘文件的时候，统一都会先写入到每个task自己关联的一个内存缓冲区，每一次当内存缓冲区满溢后，然后才会进行溢写到磁盘中。如果内存冲突可适当调大这个参数，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。在实践中发现，合理调节该参数，性能会有1%~5%的提升。
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