迭代填充分区映射算法优化Spark Shuffle阶段性能

"基于迭代填充的内存计算框架分区映射算法" 本文主要探讨的是如何解决内存计算框架Spark在处理数据时，特别是在Shuffle阶段遇到的数据倾斜问题。数据倾斜会导致某些分区处理的数据量远大于其他分区，从而严重影响作业的执行效率。为了解决这一问题，作者提出了一种名为迭代填充分区映射算法(IFPM)。 首先，IFPM算法深入分析了Spark作业的执行机制。Spark作业通常由一系列RDD（弹性分布式数据集）操作组成，这些操作会在数据之间创建依赖，最终导致Shuffle阶段的出现。在Shuffle阶段，数据需要按照预设的分区策略重新分布，以供后续的Reduce任务处理。IFPM算法首先建立了作业效率模型和分区映射模型，这两个模型有助于理解作业执行时间和分配倾斜度之间的关系。 接着，算法的核心部分是扩展式数据分区算法(EPA)和迭代式分区映射算法(IMA)的设计。EPA在Map端引入了一对多的分区函数，允许数据被分散到多个扩展分区中。IMA则在数据分布有局部感知的情况下，进行多轮的扩展区数据分配，每次分配都会参考Reduce端已分配的数据量，以实现更均衡的数据分布。这种自适应的扩展区映射规则能够逐步校正原生分区的数据倾斜问题。 实验结果显示，无论源数据分布情况如何，IFPM算法都能显著提高Shuffle过程中的分区映射合理性，减少宽依赖Stage的同步时间，进而提升整个作业的执行效率。这表明该算法对于优化内存计算框架，尤其是Spark的工作性能具有显著的效果。 关键词：内存计算；数据均衡；扩展式分区；迭代式映射 这项工作是由国家自然科学基金资助项目以及新疆维吾尔自治区高校科研计划项目支持的，由卞琛、于炯、修位蓉、英昌甜和钱育蓉等研究人员共同完成。他们分别在网络计算、分布式系统、网格计算、高性能计算、数据挖掘、分布式应用、大数据存储、内存计算和云计算等领域有着深入的研究。该研究成果发表于2017年，对理解和改进内存计算框架的数据处理效率提供了重要的理论依据和技术手段。