spark shuff

最新推荐文章于 2025-06-30 14:21:13 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-30 14:21:13 发布 · 142 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#spark

博客提及了HashMapShuffle和SortShuffle，虽未详细阐述，但这两种Shuffle方式在大数据处理中较为关键，与Spark技术相关，对数据处理流程有重要影响。

HashMapShuffle

SorthShuffle

站位

Spark【理论篇】04：Spark的shuffle机制分析
weixin_40612128的博客
03-09 839
Spark【理论篇】04：Spark的shuffle机制分析
大数据之Spark（六）：Spark Shuffle 原理
Oak_Komorebi的博客
08-21 349
Spark Shuffle分为Write和Read两个过程。 在Spark中负责shuffle过程的执行、计算、处理的组件主要是 ShuffleManager，其是一个trait，负责管理本地以及远程的block数据的shuffle操作。 所有方法如下图所示： ShuffleManager定义的方法 由SparkEnv的shuffleManager管理 主要方法解释： registerShuffle：注册ShuffleDependency，同时获取一个ShuffleHandle(后面根据Sh.
spark shuff机制
weixin_30823683的博客
08-31 191
不同点在于，图一是内存缓冲区满了写入到磁盘，还没有进行sort操作 spark 数据倾斜优化： 1. 使用etl预处理数据 （为了防止某些key数据量过大的问题， 对数据进行提前聚合或和其他的表进行join操作）指标不治本，还会出现数据的倾斜问题 2.过滤少数导致倾斜的 key...
Spark Shuffle
weixin_41812379的博客
04-01 9088
Spark Shuffle Spark Shuffle是发生在宽依赖(Shuffle Dependency)的情况下，上游Stage和下游Stage之间传递数据的一种机制。Shuffle解决的问题是如何将数据重新组织，使其能够在上游和下游task之间进行传递和计算。如果是单纯的数据传递，则只需要将数据进行分区、通过网络传输即可，没有太大难度，但Shuffle机制还需要进行各种类型的计算（如聚合、排序），而且数据量一般会很大。如何支持这些不同类型的计算，如何提高Shuffle的性能都是Shuffle机制设计的
Spark Shuffle介绍
不忘初欣丶的博客
04-08 1264
Spark shuffle介绍
Spark中的Shuffle
zhanggf的博客
06-17 7032
一、Spark Shuffle 概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网 络数据传输等操作。因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调优。但是也 必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜， shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已。 在 Spark 的源码中，负责 shuffle 过程的执行、计算和处理的组件主
Spark中Shuffle的前世今生
weixin_43418390的博客
09-17 378
1.Shuffle的变迁 Spark 0.8及以前 Hash Based Shuffle Spark 0.8.1 为Hash Based Shuffle引入File Consolidation机制 Spark 0.9 引入ExternalAppendOnlyMap Spark 1.1 引入Sort Based Shuffle，但默认仍为Hash Based Shuffle Spark 1.2 默认的Shuffle方式改为Sort Based Shuffle Spark 1.4 引入Tungsten-Sort
spark shuffle过程详解，优化
LeoHan
05-02 923
Spark中的shuffle过程与Mapreduce的Shuffle过程很多概念都很类似。在spakr中，如果发生了宽依赖，前一个stage 的 ShuffleMapTask 进行 shuffle write， 把数据存储在 blockManager 上面， 并且把数据位置元信息上报到 driver 的 mapOutTrack 组件中， 下一个 stage 根据数据位置元信息， 进行 shuffle read， 拉取上个stage 的输出数据。 在spark目前的版本中，主要有两种shuffle： Has
spark的work进程起不来，查看日志发现7337端口被占用
jietoushi的专栏
05-05 1080
查看7337端口被nodemanager占用，需要手动修改spark的work端口 vim spark-default.conf spark.shuffle.service.port=7300
MapReduce shuffle和Spark shuffle对比分析
qq_42264264的博客
04-10 535
大数据的分布式计算框架目前使用的最多的就是hadoop的mapReduce和Spark，mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理，而后者重视实现性，下面主要介绍mapReducehe和Spark两者的shuffle过程。 MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌、混洗，把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据，越随机越好。Ma...
Spark AQE优化篇①：小文件治理
最新发布
super、曼
06-30 1049
spark 工作实战总结，纯纯干货
Spark RDD sortBy算子什么情况会触发shuffle
z1941563559的博客
11-16 1020
并非单纯的分区内排序。它的目标是按照用户指定的键对整个 RDD 的数据进行排序，这种操作需要保证全局顺序。这些步骤不可避免地引入了 Shuffle，因为数据需要从一个分区转移到另一个分区以保证全局有序性。是一个排序算子，虽然它在某些场景下可能看起来是分区内排序，但实际上在需要全局排序时会触发。这里我们分析其底层逻辑，结合源码和原理来解释为什么会有 Shuffle 的发生。参数，并设置目标分区数。的行为取决于传递的参数。默认不会触发 Shuffle，因此只会在分区内排序。在 Spark 的 RDD 中，
Spark Shuffle源码分析系列之MapOutputTracker
进击的数据小白
10-22 905
MapOutputTracker是spark环境的主要组件之一，其功能有三方面，首先DAGScheduler使用MapOutputTrackerMaster来管理各个ShuffleMapTask的输出数据[MapStatus]，另外根据各ShuffleMapTask结果的统计信息来进行尽可能的本地化Scheduler；其次ShuffleMapStage使用MapOutputTrackerMaster来判断是否要进行ShuffleMapTask的计算；最后ShuffleReduce任务用来获取从哪些exec.
大数据流式计算
CyAurora的博客
08-29 2508
目录 流式计算简介 流式计算 常⻅的离线和流式计算框架 SparkStreaming简介 SparkStreaming基本⼯作原理 Storm V.S. SparkStreaming V.S. Flink 如何选择⼀款合适的流式处理框架 流式计算简介 流式计算 如何去理解流式计算，最形象的例⼦，就是⼩明的往⽔池中放(⼊)⽔⼜放(出)⽔的案例。流式计算就像⽔流⼀样，数据连绵不断的产⽣，并被快速处理，所以流式计算拥有如下⼀些特点： 数据是⽆界的(unbounded...
Spark SQL 各函数的使用
CyAurora的博客
08-17 2248
数据 001E8CB5AB11,ASUSTek,2018-07-1214:00:57,2018-07-1214:00:57,2018-07-1214:00:57,未知,僵尸屏,0 0023242DDEB7,其他,2018-07-1214:01:04,2018-07-1214:01:04,2018-07-1214:03:04,未知,僵尸屏,120 0026C5DC5555,其他,2018-07-1213:59:49,2018-07-1213:59:49,2018-07-1214:05...
Spark Core之RDD的五大特性
CyAurora的博客
08-10 1525
一.RDD的官网定义 A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable，partitioned collection of elements that can be operated on in parallel. 翻译： 弹性分布式数据集（RDD），Spark中的基本抽象。表示不可变的，分区的可以并行操作的元素集合。 解释： RDD是Resi...
SparkContext初始化的流程(源码)
CyAurora的博客
08-15 1382
【代码】SparkContext初始化的流程(源码)
Spark集群的启动流程
CyAurora的博客
08-10 1223
( 1 )、调用start-all.sh开始创建Master对象，启动了一条Master进程。然后，执行preStart生命周期方法，开启一个定时器定期检测超时的worker节点；如果发现超时的worker节点，则将其移除。 ( 2 )、脚本会解析slaves配置文件,找到启动Worker的相应节点,开始启动Worker ( 3 )、Worker服务启动后开始调用preStart方法开始向所有的Master进行注册 ( 4 )、Master接收到Worker发送过来注册信息,Master开...
Spark on Yarn 中YARN-Cluster和YARN-Client的区别及工作流程
CyAurora的博客
08-10 1017
目录 一、介绍yarn的模型图 二、AppMaster和Driver 三、YARN-Cluster和YARN-Client的区别 3.1YARN-client的⼯作流程 3.2YARN-Cluster的工作原理 3.3Cluster和Client区别 一、介绍yarn的模型图 运行流程 1、 用户向 YARN 中提交应用程序，其中包括 MRAppMaster 程序，启动 MRAppMaster 的命令，用户程序等。 2、ResourceManager 为该程序分配第一个 Con
hive shuff
04-23
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，可以将结构化数据映射到Hadoop集群上进行分析和查询。Hive的设计目标是提供简单易用的接口，使得非专业的用户也能够方便地使用Hadoop...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值