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
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#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
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半日闲的博客
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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
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11-03 493
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
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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，...
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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，
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SmartShylyBoy的博客
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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
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数据倾斜问题
SmartShylyBoy的博客
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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...
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SmartShylyBoy的博客
08-28 413
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