前言
上篇写了 Spark Shuffle 内存分析 后,有不少人提出了疑问，大家也对如何落文件挺感兴趣的，所以这篇文章会详细介绍，Sort Based Shuffle Write 阶段是如何进行落磁盘的
流程分析
入口处:
org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask
runTask对应的代码为：
val manager = SparkEnv.get.shuffleManager
writer = manager.getWriter[Any, Any](
dep.shuffleHandle,
partitionId,
context)
writer.write(rdd.iterator(partition, context).asInstanceOf[Iterator[_ <: Product2[Any, Any]]])
writer.stop(success = true).get
这里manager 拿到的是
org.apache.spark.shuffle.sort.SortShuffleWriter
我们看他是如何拿到可以写磁盘的那个sorter的。我们分析的线路假设需要做mapSideCombine
sorter = if (dep.mapSideCombine) {
require(dep.aggregator.isDefined, "Map-side combine without Aggregator specified!")
new ExternalSorter[K, V, C](
dep.aggregator,
Some(dep.partitioner),
dep.keyOrdering, de.serializer)
接着将map的输出放到sorter当中：
sorter.insertAll(records)
其中insertAll 的流程是这样的：
while (records.hasNext) {
addElementsRead() kv = records.next()
map.changeValue((getPartition(kv._1), kv._1), update)
maybeSpillCollection(usingMap = true)}
里面的map 其实就是PartitionedAppendOnlyMap，这个是全内存的一个结构。当把这个写满了，才会触发spill操作。你可以看到maybeSpillCollection在PartitionedAppendOnlyMap每次更新后都会被调用。
一旦发生呢个spill后，产生的文件名称是:
"temp_shuffle_" + id
逻辑在这：
val (blockId, file) = diskBlockManager.createTempShuffleBlock()
def createTempShuffleBlock(): (TempShuffleBlockId, File) = {
var blockId = new TempShuffleBlockId(UUID.randomUUID())
while (getFile(blockId).exists()) {
blockId = new TempShuffleBlockId(UUID.randomUUID())
}
(blockId, getFile(blockId))
}
产生的所有 spill文件被被记录在一个数组里：
private val spills = new ArrayBuffer[SpilledFile]
迭代完一个task对应的partition数据后，会做merge操作，把磁盘上的spill文件和内存的，迭代处理，得到一个新的iterator，这个iterator的元素会是这个样子的：
(p, mergeWithAggregation(
iterators,
aggregator.get.mergeCombiners, keyComparator,
ordering.isDefined))
其中p 是reduce 对应的partitionId, p对应的所有数据都会在其对应的iterator中。
接着会获得最后的输出文件名：
val outputFile = shuffleBlockResolver.getDataFile(dep.shuffleId, mapId)
文件名格式会是这样的：
"shuffle_" + shuffleId + "_" + mapId + "_" + reduceId + ".data"
其中reduceId 是一个固定值NOOP_REDUCE_ID，默认为0。
然后开始真实写入文件
val partitionLengths = sorter.writePartitionedFile(
blockId,
context,
outputFile)
写入文件的过程过程是这样的：
for ((id, elements) <- this.partitionedIterator) {
if (elements.hasNext) {
val writer = blockManager.getDiskWriter(blockId,
outputFile,
serInstance,
fileBufferSize,
context.taskMetrics.shuffleWriteMetrics.get)
for (elem <- elements) {
writer.write(elem._1, elem._2)
}
writer.commitAndClose()
val segment = writer.fileSegment()
lengths(id) = segment.length
}
}
刚刚我们说了，这个 this.partitionedIterator 其实内部元素是reduce partitionID -> 实际record 的 iterator，所以它其实是顺序写每个分区的记录，写完形成一个fileSegment,并且记录偏移量。这样后续每个的reduce就可以根据偏移量拿到自己需要的数据。对应的文件名，前面也提到了，是：
"shuffle_" + shuffleId + "_" + mapId + "_" + NOOP_REDUCE_ID + ".data"
刚刚我们说偏移量，其实是存在内存里的，所以接着要持久化，通过下面的writeIndexFile来完成：
shuffleBlockResolver.writeIndexFile(
dep.shuffleId,
mapId,
partitionLengths)
具体的文件名是：
"shuffle_" + shuffleId + "_" + mapId + "_" + NOOP_REDUCE_ID + ".index"
至此，一个task的写入操作完成，对应一个文件。
最终结论
所以最后的结论是，一个Executor 最终对应的文件数应该是：
MapNum (注：不包含index文件)
同时持有并且会进行写入的文件数最多为：：
CoreNum