梳理spark中shuffle操作HashShuffleManager和SortShuffleManager的原理

最新推荐文章于 2020-06-14 22:04:37 发布
原创 最新推荐文章于 2020-06-14 22:04:37 发布 · 254 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 #shuffler

本文深入探讨了Spark中Shuffle Manager的两种实现：HashShuffleManager和SortShuffleManager。HashShuffleManager曾在1.2版本前作为默认选择，而SortShuffleManager自1.2版本起成为默认选项。两者的选用直接影响到数据处理的效率和资源使用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

spark中的shuffleManager是负责shuffle过程的执行,计算和处理的组件.shuffleManager是trait,主要实现类有两 个:一个是HashShuffleManager,另外一个是SortShuffleManager.

一、HashShuffleManager和SortShuffleManager的关键区别

  • HashShuffleManager在1.2版本之前是默认使用的shuffle版本，SortShuffleManager是1.2版本之后的默认shuffle方式。
  • hash
spark on yarn作业运行的jar包缓存优化
Amber_amber的专栏
12-22 1万+
这几天一直在追查spark on yarn的作业运行中的jar包分发，以及执行后的jar包删除的问题。从一开始的毫无头绪，到后来逐渐清晰，到后来通过hadoop的两个很简单的参数配置解决了问题。不得不说，虽然问题不大，对某些大牛们来说也真是小case，但是追查问题，定位问题到最终解决问题的过程，对我来说真是很不错的体验和学习过程。下面详细描述一下遇到的问题，以及解决的过程，给后面的同学一点参考。
[内附完整源码和文档] 基于JAVA的工资管理系统
LEMFOooO的博客
08-31 4504
摘 要 在这个计算机飞速发展的时代，计算机为信息处理提供了更便捷的手段，对于推动我国管理信息处理现代化起到了重要作用。工资管理是一项琐碎、复杂而又十分细致的工作，工资计算、发放、核算的工作量很大，不允许出错，实行手工操作，每月发放工资需要填制大量表格，消耗了工作人员大量的时间和精力，使用计算机管理系统进行工资发放工作，不仅能够保证工资计算准确、输出迅速，而且还可以利用管理系统对有关工资信息进行统计。 我们组在课程设计的过程中运用了面向对象的设计思想，根据设计需求对工资管理系统进行了模块化设计，采用Eclip
Spark Shuffle流程
半日闲的博客
09-10 249
文章目录ShuffleManagerShuffleManager 参数配置和 shuffleManager 实例化根据 ShuffleManager实例化 shuffleHandleShuffleHandle 选择条件Map task获取 ShuffleWriterBypassMergeSortShuffleWriterSortShuffleWriterExternalSorter 本文基于 CD...
spark smart shuffle 介绍
qq_34366848的博客
11-18 350
大家好，我是cc，今天给大家介绍一个基于阿里内部使用的spark shuffle相关优化，主要通过并行化和减少io操作来提升shuffle效率。 spark shuffle 介绍 spark shuffle 简介 spark里面支持很多操作，例如map,filter,reduceByKey,reduce等等。每个操作之后都会生成一个新的rdd， 而后生成的为子rdd，子rdd的单个partitio...
阿里云Spark Shuffle的优化
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
11-03 494
本次分享者：辰石，来自阿里巴巴计算平台事业部EMR团队技术专家，目前从事大数据存储以及Spark相关方面的工作。 Spark Shuffle介绍 Smart Shuffle设计 性能分析 Spark Shuffle流程 Spark 0.8及以前 Hash Based ShuffleSpark 0.8.1 为Hash Based Shuffle引入File Consolidation机制Sp...
数据倾斜
单色冰灵的博客
03-06 512
1.1 数据倾斜优化 1.1.1为何要处理数据倾斜(Data Skew) 数据倾斜是能体现一 个spark大数据工程师水平的性能调优问题。 什么是数据倾斜? ...详见文档 数据倾斜指的是并行处理的数据集中,某一部分(如Spark或Kafka的一个Partition)的数据显著多于其他部分,从而使得 该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈. 数据倾斜两大直接致命后果: 1 Out Of Me...
不可不知的spark shuffle
大数据星球-浪尖
08-23 3904
shuffle概览一个spark的RDD有一组固定的分区组成，每个分区有一系列的记录组成。对于由窄依赖变换（例如map和filter）返回的RDD，会延续父RDD的分区信...
AIMES项目中EManager模块的功能及用法解析
在给定的文件信息中，我们可以提取以下关键知识点： 标题：“aimes.emanager”表明这是一个特定的软件模块或程序的名称。...以上知识点不仅提供了对EManager的深入了解，也体现了其在AIMES项目中的重要地位和作用。
TomorrowToday-Emanager:Emanage 是一个人才管理应用程序
06-25
JavaScript 是一种广泛应用于网页和网络应用的编程语言，特别是在前端开发中，它提供了丰富的库和框架，如React、Vue或Angular，可以构建高效、响应式的用户界面。Emanage 可能利用这些技术来创建动态的表格、图表和...
RDD算子
weixin_44033192的博客
06-14 218
RDD算子 RDD本身分为数值（value RDD）、双Value(value-value) 以及键值对（key-value） value RDD map 返回一个新的RDD,该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成（针对于结构变化） 案例：给定一个RDD集合，将集合中所有元素*2 val listRDD: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4, 5)) 案例实现 //val mapRDD: RDD[Int] = listRDD.map(x =>
Hadoop/Spark的shuffle面试题集合（一）
王某的博客
03-01 4323
由于shuffle阶段涉及磁盘的读写和网络IO，因此shuffle性能的高低直接影响整个程序的性能和吞吐量。 【注：毕竟有些东西我没有实际应用、经历，所以文中难免有错，还请各路大神多多指正！】 1. spark的shuffle 是什么？过程？ 怎么调优？ 在MapReduce过程中需要将各个节点上的同一类数据汇集到一个节点进行计算。把这些分布在不同节点的数据按照一定规则聚集到一起的过程，...
MapReduce>分布式计算框架MapReduce(A)
qq_44509920的博客
11-14 1098
文章目录分布式并行计算框架MapReduceHadoop为什么比传统技术方案快？理解MapReduce思想MapReduce并行计算Hadoop -MapReduce设计构思MapReduce编程初体验 Hadoop组成 Hadoop HDFS：一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统，对海量数据的存储。 Hadoop MapReduce：一个分布式的资源调度和离线并行计算框架。 Hadoop ...
【Spark】Spark的Shuffle机制
Jason Ding的专栏
07-14 2637
MapReduce中的Shuffle在MapReduce框架中，shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节，shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。 Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase，介于Map phase和Reduce phase之间，当Map的输出结果要被Reduce使用时，
ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design
LYKymy的博客
07-31 645
Abstract 目前，神经网络架构设计主要由计算复杂度的间接度量（即FLOP）引导。然而，直接度量（例如，速度）还取决于诸如存储器访问成本和平台特性之类的其他因素。 因此，这项工作建议评估目标平台上的直接度量，而不仅仅考虑FLOP。基于一系列对照实验，这项工作为高效的网络设计提供了几个实用指南。因此，提出了一种称为ShuffleNet V2的新架构。全面的消融实验验证了我们的模型在速度和准确度...
一个例子搞懂宽表和窄表的区别
热门推荐
SmartShylyBoy的博客
11-13 5万+
宽表：从字面意义上讲就是字段比较多的数据库表。通常是指业务主题相关的指标、维度、属性关联在一起的一张数据库表。由于把不同的内容都放在同一张表存储，宽表已经不符合三范式的模型设计规范，随之带来的主要坏处就是数据的大量冗余，与之相对应的好处就是查询性能的提高与便捷。这种宽表的设计广泛应用于数据挖掘模型训练前的数据准备，通过把相关字段放在同一张表中，可以大大提高数据挖掘模型训练过程中迭代计算时的效率问题...
hive内部表和外部表的区别
SmartShylyBoy的博客
09-14 1079
我们在使用数据仓库时，一般会公司会使用hive作为首选数据仓库而不是性能更高Teradata（数据仓库配备性能最高、最可靠的大规模并行处理 (MPP) 平台，能够高速处理海量数据，其性能远远高于Hive）呢，这就是hive的最大的优点一个是原生hadoop生态系统完全兼容第二个就是不要钱。关于数据仓库是什么我之前做过解释，这里就添加一个面试常问的问题，hive内部表和外部表有什么区别？ 其核心就...
数据倾斜问题
SmartShylyBoy的博客
06-11 579
一、数据倾斜的原因：核心原因是reduce段数据分布不均匀，导致少量reduce子任务未完成 二、解决方案： 2.1调节参数hive.map.aggr = true 在map端部分聚合，相当于combiner hive.groupby.skewindata = true ，数据倾斜的时候进行负载均衡，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个MR JOB，map输出的结果集合会随机分不到redu...
RDD、DataFrame、DataSet的关系是抽象关系
SmartShylyBoy的博客
09-08 483
一、序言 可以说，RDD的使用是Spark最重要的抽象概念！ 初学者可能不太理解这三者之间的关系，其实他们就是不断地抽象、封装，目的只有一个，Apache让Spark让你使用起来更简单！功能更强大！ 二、三者的介绍 RDD：传统MapReduce虽然也具有自动容错、负载均衡、可拓展等特点，但是是采用非循环的数据流模型结构，这使得在迭代时要与HDFS产生大量的IO，RDD正是解决了这个缺点...
数据库是根和数据仓库是魂
SmartShylyBoy的博客
08-28 413
注：本文ETL部分完全来自https://www.cnblogs.com/yjd_hycf_space/p/7772722.html 一、什么是数据仓库 数据仓库，Data Warehouse，可简写为DW或者DWH，数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持，他出于分析性报告和决策目的而创建的数据集合 二、数据库的特性： 面向主题： 传统数据库中，最大的...
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