Spark的Shuffle过程介绍图

最新推荐文章于 2022-07-02 11:19:55 发布
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博客主要围绕Spark的Shuffle过程展开，虽未给出具体内容，但可知聚焦于该过程的介绍，Shuffle在Spark数据处理中是关键环节，对其了解有助于提升Spark应用性能。

Spark 的Shuffle过程详解
zylove2010的博客
01-15 1万+
一、Shuffle的作用是什么？ Shuffle的中文解释为“洗牌操作”，可以理解成将集群中所有节点上的数据进行重新整合分类的过程。其思想来源于hadoop的mapReduce,Shuffle是连接map阶段和reduce阶段的桥梁。由于分布式计算中，每个阶段的各个计算节点只处理任务的一部分数据，若下一个阶段需要依赖前面阶段的所有计算结果时，则需要对前面阶段的所有计算结果进行重新整合和分类，这就
Spark的Shuffle过程
xieyichun_的博客
11-06 985
分享了spark的shuffle过程
Spark源码系列（六）Shuffle的过程解析
weixin_34290000的博客
07-06 544
Spark大会上，所有的演讲嘉宾都认为shuffle是最影响性能的地方，但是又无可奈何。之前去百度面试hadoop的时候，也被问到了这个问题，直接回答了不知道。 这篇文章主要是沿着下面几个问题来开展： 1、shuffle过程的划分？ 2、shuffle的中间结果如何存储？ 3、shuffle的数据如何拉取过来？ Shuffle过程的划分 Spark的操作模型是基于RDD的，当调用RDD...
spark的shuffle过程
Lu_Xiao_Yue的博客
01-20 673
上一篇写了shuffle的几种机制， 这一篇就介绍一下shuffle拉去数据的过程和executor的内存管理 1、map task处理完数据溢写到本地磁盘后，会将数据结果和落地磁盘文件的位置封装成MapStatus对象中，通过MapoutputTrackerWorker会向Driver端的MapoutputTrackerMaster，Driver端就掌握了磁盘小文件的位置。 2、reduce t...
Spark shuffle详细过程
weixin_34302798的博客
11-13 133
有许多场景下，我们需要进行跨服务器的数据整合，比如两个表之间，通过Id进行join操作，你必须确保所有具有相同id的数据整合到相同的块文件中。那么我们先说一下mapreduce的shuffle过程。   Mapreduce的shuffle的计算过程是在executor中划分mapper与reducer。Spark的Shuffling中有两个重要的压缩参数。spark.shuffle.compres...
spark shuffle过程
yancychas的博客
12-19 330
关于spark shuffle过程的理解：https://blog.youkuaiyun.com/quitozang/article/details/80904040 spark基础之shuffle机制和原理分析：https://blog.youkuaiyun.com/zhanglh046/article/details/78360762 Spark shuffle流程细则：https://blog.youkuaiyun.com...
精选资源
SparkShuffle过程分析：Reduce阶段处理流程
02-25
Spark在Map阶段调度运行的ShuffleMapTask，最后会生成.data和.index文件，可以通过我的这篇文章SparkShuffle过程分析：Map阶段处理流程了解具体流程和详情。同时，在Executor上运行一个ShuffleMapTask，返回了一个...
精选资源
Spark的Shuffle总结分析
01-07
在整个shuffle过程中，往往伴随着大量的磁盘和网络I/O。所以shuffle性能的高低也直接决定了整个程序的性能高低。而Spark也会有自己的shuffle实现过程。 1.2 Spark中的 shuffle 介绍 在DAG调度的过程中，Stage 阶段的
Spark Shuffle过程
X_King_Y的博客
10-28 200
Spark Shuffle过程 https://www.xuebuyuan.com/3228633.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/55954840 https://www.cnblogs.com/itboys/p/9226479.html
Spark Shuffle 过程
Small_Ran的博客
07-02 4129
本篇主要阐述Spark Shuffle过程，在执行 Job 任务时，无论是 MapReduce 或者 Spark Shuffle 过程都是比较消耗性能；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，在这一过程中进行调参优化，就有可能让 Job 执行效率上更好。在 Spark 1.2 以前，默认的 Shuffle 计算引擎是 HashShuffleManager。该 ShuffleManager 会产生大量的中间磁盘文件，进而由大量的磁盘 IO 操作影响了性能。...
Spark的shuffle过程
FlatTiger的博客
07-06 1191
Spark的shuffle分为老版本的HashShuffle（现在已经弃用）和新版本的SortShuffle。Shuffle过程发生在宽依赖切分Stage的过程中，前一个Stage称作ShuffleMap Stage，后一个Stage称作Result Stage。 HashShuffle原理 未经优化的HashShuffle 1.Map Task将数据写入buffer缓冲区，待缓冲区达到阈值时开始溢写文件，文件数量取决于（等于）Reduce Task的数量。Reduce Task的数量取决于（等于）上一个
Spark中的Shuffle过程
dcn5371的博客
05-02 704
一、Spark中的Shuffle过程 Shuffle分为两种：Shuffle write、Shuffle read Spark中Shuffle分为两种：HahShuffle、SortShuffle； 1、HashShuffle 磁盘小文件的个数为：M*R = 4*3 =12个 每一个buffer的大小为32k，由于产生的磁盘小文件过多，会产生一系列的问题 如：因为在写文件的时...
Spark Shuffle（基础）过程
momo898821的博客
04-07 323
Spark Shuffle
Spark的shuffle流程
qq_42160456的博客
06-13 301
1、shuffle流程演变 Spark 0.8及以前 Hash Based Shuffle Spark 0.8.1 为Hash Based Shuffle引入File Consolidation机制 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 2.0 Hash Based Shuffle退出历史舞台 2、Hash Based Shuffle
Spark的Shuffle过程介绍
u014033218的专栏
09-15 719
Spark的Shuffle过程介绍 Shuffle Writer Spark丰富了任务类型，有些任务之间数据流转不需要通过Shuffle，但是有些任务之间还是需要通过Shuffle来传递数据，比如wide dependency的group by key。 Spark中需要Shuffle输出的Map任务会为每个Reduce创建对应的bucket，Map产生的结果会根据设置的partitioner
Spark Shuffle过程分析
jeremyxn的博客
03-11 1351
Spark Shuffle虽然采取了和MapReduce完全不一样的机制，但深层的原理还是有相同的地方的。本章讲解Spark Shuffle的基本处理机制。
sparkShuffle过程
最新发布
08-23
### 三级标题：Spark Shuffle 过程详解及其工作原理 Spark 的 Shuffle 是分布式计算过程中非常关键的一步，它用于在不同阶段（Stage）之间传递数据。Shuffle 操作主要包含两个阶段：Shuffle Write 和 Shuffle Read。在 Shuffle Write 阶段，数据按照指定的分区规则写入磁盘；在 Shuffle Read 阶段，下游任务从多个上游任务中读取属于自己的数据分区[^3]。 ShuffleMapTask 是负责执行 Shuffle Write 的核心组件，它将 Map 阶段的输出数据根据分区器（Partitioner）进行分区，并通过 ShuffleWriter 写入磁盘。这一过程通常会将数据写入每个工作节点的本地磁盘，默认路径为 `/shuffle` 目录，但可以通过配置参数修改[^4]。 在 Shuffle Write 阶段，Spark 支持两种主要的 ShuffleManage 模式：HashShuffleManage 和 SortShuffleManage。HashShuffleManage 每个分区都会生成一个临时文件，这种方式在分区数较多时会产生大量的小文件，从而影响性能。SortShuffleManage 则通过排序的方式将多个分区的数据合并写入一个文件，减少了文件数量并提高了 I/O 效率[^1]。 Shuffle Read 阶段的任务是根据自身的分区信息，从多个上游任务的输出中拉取对应的数据。这一过程涉及网络传输，数据需要从源节点传输到目标节点，这可能会带来一定的网络开销，影响作业的整体性能[^4]。 Spark 的 Shuffle 过程还可以在不排序 records 的情况下完成 shuffle write 和 shuffle read，这种机制将 shuffle 操作无缝融入 RDD 的 computing chain 中，同时兼顾内存与磁盘之间的平衡，并与 Hadoop MapReduce 的 shuffle 机制在实现细节上存在差异[^2]。 以下是一个简单的示例，展示如何在 Spark 中触发 Shuffle 操作： ```scala val data = sc.parallelize(Seq((1, "a"), (2, "b"), (3, "c"), (1, "d"))) val shuffled = data.reduceByKey(_ + _) // 触发 Shuffle 操作 shuffled.collect().foreach(println) ``` 在此示例中，`reduceByKey` 是一个典型的宽依赖操作，它会触发 Shuffle，将数据按照 Key 进行重分区并聚合。 --- ###
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