"中通快递：优化实践中的Spark Shuffle Service源码探究"

中通快递是一家综合物流服务企业，其业务范围涵盖跨境、快运、商业、云仓、航空、金融、智能、传媒和冷链等生态版块。2021年，中通快递的业务量突破了170亿件，同比增长超过40%。随着业务量不断增长，数据时效性的需求也不断提高，传统的基于hive mapreduce的离线计算已经无法满足需求。因此，中通快递于2021年底开始尝试将hive计算迁移到spark 2.3.2上加速离线计算，以满足对数据处理的更高要求。 随着hive计算迁移到spark计算的进行，夜间ETL任务的总耗时不断减少，同时yarn资源占用也开始降低。然而，这一过程也暴露出了一些问题。其中一个问题是关于spark shuffle service的优化需求。Spark根据算子之间的宽窄依赖划分stage，同一个stage由多个task并行执行，而stage与stage之间的数据传输通过task写入本地文件来实现。上一个stage的task执行完成后，将结果数据写入executor所在机器的本地磁盘。这一过程中，shuffle过程的性能对整体计算性能有很大的影响，因此需要针对spark shuffle service进行优化。 为了解决这一问题，我们进行了一系列的优化实践。首先，我们对spark shuffle service的源码进行了深入的研究，分析了其在中通快递业务中的实际应用情况。在对源码进行全面的了解后，我们提出了一系列的优化方案，包括对shuffle read和shuffle write进行性能调优，优化shuffle数据的传输和存储方式，以及改进shuffle service的并发处理能力。 在优化实践的过程中，我们充分考虑了中通快递业务的特点和实际需求，并在实际应用中进行了有效验证。通过优化spark shuffle service，我们取得了显著的成效。夜间ETL任务的总耗时进一步减少，yarn资源占用也得到了进一步的优化，整体计算性能得到了显著提升。同时，优化后的spark shuffle service也更加稳定可靠，为中通快递的数据处理提供了更加可靠的支持。 总的来说，通过对spark shuffle service进行深入的优化实践，我们成功地解决了中通快递业务中遇到的性能瓶颈和稳定性问题，为业务的持续发展提供了可靠的数据处理支持。我们将继续致力于对大数据计算框架的优化实践，不断提升系统性能和稳定性，为中通快递的未来发展打下坚实的基础。