Ep27｜shuffle 的工作切太多、切太少怎麼辦？讓 AQE 幫忙收尾

pyspark data engineering

jeffery5bai 2026-10-22 23:41:59 ‧ 212 瀏覽

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Spark 做 groupBy、join 或 distinct 時，常會先把資料重新分流，再交給下一批 tasks 處理。這批工作要切成幾份，很像把一箱貨分給同事：分太少，每個人扛太重，可能變慢、spill，甚至拖住整個 Stage；分太多，每個人只拿一小袋，反而花很多時間在啟動 task、排程和讀檔。

這時很容易直接問：「spark.sql.shuffle.partitions 到底要設多少？」更容易困惑的是，既然 AQE 已經開著，這個數字是不是根本不用管？

答案是：還是要管。它決定 Spark 一開始把工作切多細；AQE 則是在真的看見資料量後，幫忙把太零碎的工作合併。這篇用一個小實驗把過程拆開，也整理真正調整時可以怎麼想。

讀完這篇後你會更了解……

shuffle task 太大、太小時，通常會帶來什麼問題。
AQE 開著以後，原本設定的 shuffle partition 數還有什麼用。
Spark 什麼時候知道資料大小，又什麼時候能把工作合併。
調整時該先看哪些現象，而不是直接背一個 partition 數字。
哪些問題不是 AQE coalescing 能解決的。

這一課在系列中的位置：從「看出問題」走到「有根據地調設定」

Ep22–Ep26：先學會從 UI 與執行證據找出慢在哪裡
        ↓
Ep27：shuffle 工作要切多細？
先切開，再讓 AQE 合併太零碎的工作
        ↓
Ep28：少數 task 特別慢時，要不要重跑一份？
        ↓
Ep29：小表要不要送到每個 Executor？
        ↓
Ep30：大量小檔案要怎麼裝進 scan tasks？

Ep07 曾介紹 AQE 會在執行中調整 query plan。這次我們把焦點縮小：當 shuffle 工作份數不合適時，AQE 是怎麼介入的？我又該怎麼設定一個不會太冒險的起點？

先用一個比喻理解：先切菜，再決定要不要併盤

Spark 在 shuffle 開始前，其實還不知道每一份資料最後會有多大。比方說一個 groupBy，有些資料可能在聚合後大幅縮小，有些卻幾乎原封不動地進入 shuffle。Spark 必須先決定要把資料切成幾份，讓 map-side tasks 分別寫出對應的 shuffle blocks。

等 map-side tasks 真正做完，Spark 才拿得到每份 shuffle block 的大小。AQE 就是在這個時間點，才有資訊判斷哪些 partitions 小到可以一起交給同一個下游 task。

groupBy / join / distinct
        ↓
先依設定把未來工作切成多份
        ↓
map-side tasks 寫出 shuffle 資料
        ↓
現在才知道每一份實際有多大
        ↓
AQE 把太小、相鄰的份數合在一起
        ↓
下游 tasks 讀取原本或合併後的資料

所以 spark.sql.shuffle.partitions 不會因為 AQE 出現就失去意義。它是「一開始切幾份」的數字。如果一開始切得太少，某一份已經大得離譜，AQE 的 coalescing 不能把它切得更小；如果一開始切得比較細，AQE 才能把實際很小的份數併回來，避免產生一堆只跑幾秒的 task。

這篇談的是 Spark SQL／DataFrame 的 AQE post-shuffle coalescing。它不是 RDD 的萬用 partition 工具，也不會同時處理 skew join、broadcast join 或小檔案問題；那些都有自己的判斷方式。

可以把初始 partition 想成先把菜切開；AQE coalescing 則是在看見份量後，把太少的幾盤併成一盤。它擅長合併，不擅長補救一開始就切得太粗的大塊資料。

這幾個設定，其實各在管什麼？

設定名稱看起來很多，但把它們放回流程，就不難分辨。

設定	Spark 3.4.4 預設值	白話來說	什麼時候會在意它
`spark.sql.shuffle.partitions`	`200`	一開始把 shuffle 工作切成幾份。	task 普遍太大時，這是先讓工作切細的地方。
`spark.sql.adaptive.enabled`	`true`	要不要讓 Spark 在執行中拿實際資料量來調整計畫。	AQE 的總開關。Spark 3.2 起預設為開啟，但仍要確認執行環境沒有覆寫它。
`spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled`	`true`	AQE 能不能把太小的 shuffle partitions 合併。	AQE 開著卻看不到 task 變少時，先檢查這個。
`spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes`	`64MB`	Spark 合併時，希望每一份工作大約有多大。	它是參考目標，不是每個 task 絕不超過的硬上限。
`spark.sql.adaptive.coalescePartitions.initialPartitionNum`	未設定；有效值沿用 `spark.sql.shuffle.partitions`	AQE 合併前，先從幾個 partitions 開始看。	多數情況不用另外設；只有要刻意覆寫初始基準時才需要。
`spark.sql.adaptive.coalescePartitions.parallelismFirst`	`true`	Spark 要優先保留較多 tasks，還是更認真朝目標資料量合併。	想依 advisory size 調整時，官方文件建議設成 `false`。
`spark.sql.adaptive.coalescePartitions.minPartitionSize`	`1MB`	合併時最低要保留多大的一份工作。	它避免產生太細碎的結果，但不是把大 partition 切小的開關。

這些設定不是各調各的。舉例來說，advisory size 看起來設成 64MB，但如果仍保留預設的 parallelismFirst=true，Spark 可能更傾向維持高平行度，而不會完全照 64MB 的方向合併。反過來說，把目標大小調得很大，也救不了單一 hot key 造成的大 partition。

用同一份資料做三次：只有開 AQE 還不夠

這次我固定使用 1,200,000 筆均勻分布的資料、16 個 source partitions、120,000 個 group keys，執行 groupBy(group_key)、sum 和 max(payload)。每筆資料都帶有不同的 payload，讓 aggregation 真的會寫出值得觀察的 shuffle 資料；key 是均勻分布的，所以這裡刻意不討論 skew。

實驗環境有兩個 Standalone Executors、共四個 task slots。三個 phase 都從 spark.sql.shuffle.partitions=32 出發，只有 AQE 與 coalescing 的開關不同：

Phase	AQE	合併小 partitions	最後的 result partitions
Phase 1	關閉	關閉	32
Phase 2	開啟	關閉	32
Phase 3	開啟	開啟	11

第三個 phase 額外使用 16m 作為目標大小，並設 parallelismFirst=false、minPartitionSize=1m。這樣做只是讓「Spark 真的合併了」更容易看出來；不是說 production 都該直接照抄 16 MiB。

終端機列出三個 phase 的設定與最後 result partitions：32、32、11

第一個發現：AQE 開著，不表示 task 自己會變少

Jobs 頁很清楚地把三個 phase 排在一起。Phase 1 的 static execution 有 48 個 tasks：16 個 map tasks，加上 32 個下游 shuffle-read tasks。

Jobs 頁總覽：Phase 1 為 48 tasks，Phase 2 有 AQE 但仍維持 32 個下游 tasks，Phase 3 收斂為 11 個下游 tasks

先看 Phase 1。Stage 0 的 16 個 tasks 寫出 151.1 MiB shuffle data；Stage 1 的 32 個 tasks 讀回同樣的 151.1 MiB。這是最直觀的基準：一開始設定 32 份，下游就照 32 份做。

Phase 1 Job details：16 個 map tasks 寫出 151.1 MiB，32 個下游 tasks 讀回相同 shuffle 資料

再看 Phase 2。AQE 已經開啟，畫面也出現了 skipped stage，但因為沒有開 partition coalescing，真正完成的下游 Stage 還是 32/32 tasks，也一樣讀取 151.1 MiB。這正好說明：AQE 是 Spark 可以使用的一套能力，不是打開後每一種調整都會自動發生。

Phase 2 Job details：AQE 已開啟、出現 skipped stage，但完成的下游 Stage 仍為 32/32 tasks

第二個發現：同樣的資料，AQE 可以用更少的 task 收尾

Phase 3 的上游一樣寫出 151.1 MiB shuffle data，差別只在 Spark 這次允許 AQE 合併。等 map-side 的真實資料量出來後，Spark 將原本 32 個 partitions 收斂成 11 個下游 tasks。

Phase 3 Job details：DAG 出現 AQEShuffleRead，151.1 MiB shuffle data 由 11 個下游 tasks 讀取

這裡值得注意的不是「11 比 32 小」，而是資料總量並沒有消失。Spark 仍要讀完 151.1 MiB，只是把原本比較零碎的讀取工作重新打包。final physical plan 裡的 AQEShuffleRead 和 coalesced，就是這次重新打包真的生效的證據。

Phase 3 final plan 顯示 AdaptiveSparkPlan 已完成，AQEShuffleRead 的 Arguments 為 coalesced

Phase 3 的下游 Stage 最後由 11 個 tasks 讀回 151.1 MiB、共 1,200,000 records。環境只有四個 task slots，所以這 11 個 tasks 還是得分批跑。這也提醒我：coalescing 的目的不是讓 task 數越少越好，而是少掉那些資料很少、卻仍要付 task 啟動與排程成本的工作。

Phase 3 下游 Stage：11 個 tasks 讀取 151.1 MiB shuffle data，timeline 顯示它們在四個 task slots 上分批執行

這次是從 32 變成 11，不代表把 16 MiB 設進任何 job 都會得到 11 個 tasks。資料分布、filter 後剩多少資料、聚合縮小多少、cluster 有幾個 cores、設定的最小大小和 Spark 版本，都會影響最後結果。

真正要調時，我會怎麼開始？

與其從網路上找一個「最佳 partition 數」，我會先問：現在的 task 是太重，還是太碎？兩種情況的方向剛好不同。

先看是不是 shuffle 的問題。打開慢 Stage，對照 Shuffle Read／Write、task duration、data size、spill 和 task timeline。沒有這一步，後面很容易把 skew、小檔案或 OOM 誤當成 partition 數不對。
如果大多數 shuffle tasks 都很重，甚至發生 spill 或記憶體壓力，先提高初始 partition 數。目的不是追求更多 task，而是別讓單一 task 一開始就背太多資料。AQE coalescing 不能替我把一個已經太大的 partition 拆開。
如果 tasks 很多但都很短、每個 task 讀的 shuffle data 很少，確認 AQE 和 coalescing 有沒有真的啟用。這種情況讓 AQE 合併，比手動猜一個比較小的固定 partition 數更有彈性。
不確定時，先保留 Spark 3.4.4 預設的 64MB advisory size 當作可回退的起點。task 普遍太重時，再往更多初始 partitions 或較小目標大小測試；task 普遍太碎時，才考慮較大的目標大小。每次只改一組設定，保留前後證據。
若我的目標是「讓資料大小主導合併方式」，而不是盡量維持較多 tasks，才考慮設 parallelismFirst=false。這是 Spark 官方文件針對 advisory-size tuning 的建議，但仍必須用自己的 workload 驗證。

我看到的情況	我會先往哪裡查／調
大多數 task 都讀很多 shuffle 資料，還有 spill 或長 duration	提高初始 partitions；再確認 Executor memory 與 advisory size 是否合理。AQE coalescing 不會把已經過大的 partition 拆開。
很多 tasks 很短，每個 task 的資料量都小	檢查 coalescing、advisory size 與 `parallelismFirst`，確認沒有把 task 數誤當成效能本身。
只有少數 task 特別大、特別慢	回看 key 分布與 skew；多切幾個 partitions 不一定能處理 hot key。
AQE 開了，最後 task 數卻沒變	看 coalescing 開關、final plan，以及 partitions 是否真的夠小；這不代表 AQE 已失效。

有些問題，別硬交給 AQE coalescing

AQE coalescing 解的是「shuffle partitions 太小、數量太多」。遇到下面這些情況，我會先往別處找原因：

少數 key 吃掉大部分資料：這是 skew，應先處理 hot key、資料模型或評估 AQE skew join。
小 dimension table 本來可以 broadcast：先檢查 join strategy、filter 和欄位裁剪，別急著調 reducer 數量。
大量小檔案造成 scan tasks 過多：那是讀檔規劃問題，應看 Ep25 與 Ep30 的 file packing。
Executor lost、OOM 或很長的 GC：partition 只是可能因素，還要一起確認 cache、memory overhead 和平台限制。

partition 數沒有萬用答案。真正的目標是讓每個 task 拿到的資料量，和 Executor 的記憶體、可用平行度與這個 query 的工作型態相稱。

這次我真正學到的是什麼？

這次我真正學到，AQE 不是讓我從此忘記 spark.sql.shuffle.partitions。這個設定仍決定一開始切得多細；AQE 必須等實際 shuffle 資料寫出來，才能判斷哪些小份工作值得合併。這次實驗的 32 → 32 → 11，正好把兩件事拆開：AQE 單獨開啟不會讓 task 自己變少，開啟 coalescing 後才會依實際資料量收斂。

我也學到，調整時不該先背一個 partition 數字。先看 task 是普遍太大、普遍太小，還是只有少數特別大；再決定要增加初始切分、讓 AQE 合併，或回頭處理 skew。把設定、plan 和 task metrics 一起看，才能知道自己是真的減少不必要的工作，還是只是換了一個數字猜看看。

下一篇會處理另一種常見的慢 task：如果少數 task 不是因為資料比較大，而是碰上慢 Executor、GC pause 或節點暫時抖動，Spark 是否值得另外啟動一個副本，搶在原 task 前完成？