SPARK的Shuffle过程 - MapReduce

最新推荐文章于 2024-10-25 17:20:04 发布
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分类专栏： spark
本文深入解析了Shuffle机制，它是连接Map和Reduce两端的关键过程。在Map端涉及到Spill操作，而在Reduce端则包含了copy及sort的过程。理解这些步骤对于掌握分布式计算框架的工作原理至关重要。

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Shuffle横跨Map端和Reduce端，在Map端包括Spill过程，在Reduce端包括copy和sort过程


Spark计算流程分析(map-reduce)过程
things_use的博客
04-20 2881
本文只是结合源码对spark的map和reduce过程做简单的总结，不是特别深入。主要是《深入理解Spark__核心思想与源码分析》一书中的内容和自己的一些理解。 1.Shuffle 不管是hadoop的MapReduce还是spark的map-reduce过程，核心过程都叫做shuffle，MapReduce的shuffle过程，要对每个分区的数据进行排序，然后merge，完...
对比 Hadoop MapReduce 和 Spark 的 Shuffle 过程
Success relies on perseverance
12-19 2867
上一章里讨论了 job 的物理执行图，也讨论了流入 RDD 中的 records 是怎么被 compute() 后流到后续 RDD 的，同时也分析了 task 是怎么产生 result，以及 result 怎么被收集后计算出最终结果的。然而，我们还没有讨论数据是怎么通过 ShuffleDependency 流向下一个 stage 的？ 对比 Hadoop MapReduce 和 Spark 的 S
spark shuffle 2 map和reduce
better_mouse的博客
06-24 299
spark shuffle shuffle分为map阶段和reducer阶段 ShuffleManager 在driver和executor的sparkEnv中被创建.基于spark.shuffle.manager的设置.driver用它注册shuffle,executor(或在driver本地运行的任务)可以请求来读或写数据 /** * Pluggable interface for shuf...
MapReduce 与 Spark 的shuffle对比
最新发布
goTsHgo的博客
10-25 1128
MapReduce 和 Spark 的 shuffle 都是分布式计算框架中用于数据重新分配的操作，但两者在实现和优化上有一些显著差异。以下从底层实现、数据存储、执行流程和性能优化等方面详细对比 MapReduce 和 Spark 的 shuffle。
大数据-笔经（Spark、MapReduce执行过程）
weixin_41227335的博客
03-09 435
以WordCount为例，分别画出使用mapredeuce执行的详细过程和以spark执行的详细过程。 1.MapReduce： 2.Spark：
spark-3.2.4-bin-hadoop3.2-scala2.13 安装包
08-28
6. **性能优化**: Spark提供了一系列性能优化手段，如Tungsten内存管理、Code Generation、Shuffle优化等。根据具体应用需求，可以通过调整配置参数，如`executor-memory`、`num-executors`和`driver-memory`来提高...
spark-3.3.3-bin-hadoop3.tgz
10-19
另外，Spark还能够利用Hadoop 3.x的MapReduce改进，如更高效的 Shuffle 操作，从而提升整体处理性能。 总结来说，Spark 3.3.3与Hadoop 3.x的结合提供了强大的大数据处理平台，涵盖了数据处理、实时流处理、机器学习...
MapReduce的Shuffle和Spark的Shuffle过程对比
u012137473的博客
12-25 4202
MapReduce的Shuffle和Spark的Shuffle过程对比MapReduce MapReduce MapReduce计算模型分为map和reduce两个重要阶段，map是映射，负责数据的过滤分发。reduce是规约，负责数据的计算归并，map将数据传递给reduce，reduce需要通过shuffle来读取数据。map输出到reduce的输入广义的称之为Shuffle。Shuffle横...
spark-2.4.7-bin-hadoop2.7.tgz
03-19
- Spark的内存计算模型允许数据在内存中快速处理，避免了传统Hadoop MapReduce的磁盘I/O开销，显著提升了计算速度。 - **Tungsten**：Spark的底层执行引擎，采用代码生成技术提高性能，减少了Java反射的开销。 - ...
spark-2.3.4-bin-hadoop2.7.tgz
03-06
Spark的主要优势在于其内存计算机制，它将数据存储在内存中，从而显著提高了数据处理速度，相比传统的MapReduce模型，性能提升可达数十倍。此外，Spark提供了SQL查询支持（通过Spark SQL），机器学习库（MLlib），图...
详解MapReduce Shuffle与Spark Shuffle
Yage的博客
06-04 8928
1 Shuffle简介 Shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中，Shuffle更像是洗牌的逆过程，指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据，以便reduce端接收处理。或者说需要将各节点上同一类数据汇集到某一节点进行计算,把这些分布在不同节点的数据按照一定的规则聚集到一起的过程成为Shuffle.。其在...
Spark与MapReduce的区别及Spark运行流程
wenpan的博客
12-15 4892
一、Spark与MapReduce的区别 MapReduce简介： MapReduce是hadoop中的一个计算框架，具体核心是将编程抽象为map和reduce两个方法，程序员只需要编写map和reduce两个方法的具体代码就可以完成一个分布式计算操作，大大的简化了开发的难度，使开发难度减小。同时MapReduce程序是基于分布式集群运行，所以可以处理大量的数据。   正是因为MapRedu...
Shuffle过程介绍
pengweid专栏
05-03 9413
  摘要：腾讯分布式数据仓库基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,TDW计算引擎包括两部分：MapReduce和Spark，两者内部都包含了一个重要的过程—Shuffle。本文对Shuffle过程进行解析，并对两个计算引擎的Shuffle过程进行比较。 腾讯分布式数据仓库（Tencent distributed Data Warehouse, 简称TDW）基于开源软件Hadoop和Hiv...
总结：详细讲解MapReduce过程(整理补充)
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MrLevo520的博客
08-06 2万+
关于整理 此文百分之七十摘自我认为讲的很清楚的博客，我都贴了地址，很感谢这些博主的无私奉献！我再将一些自己的实例代码和知识点的补充加入进去，希望能更好的理解mapreduce的整个过程。 从启动和资源调度来看MapReduce过程首先-先了解一下必知概念 From：MapReduce工作原理图文详解，JobTracker和TaskTracker概述客户端（Client）：编写mapreduc
Spark Shuffle和Mapreduce Shuffle
日句灬的博客
08-02 437
Spark Shuffle和Mapreduce Shuffle的区别 Spark Shuffle中包括Hash Shuffle（优化和未优化）、sortShuffle、BypassMergeSortShuffle MR Shuffle包括Map Shuffle和Reduce Shuffle //MR Shuffle Map端Shuffle从Map方法之后开始：环形缓冲区刷写、分区排序（分区标记在进入环形缓冲区之前已经打上、排序在刷写之前发生）、combine预聚合、归并排序、压缩 Reduce端Shuff
MapReduce Shuffle 和 Spark Shuffle 原理概述
zdy0_2004的专栏
05-11 611
https://www.cnblogs.com/xiaodf/p/10650921.html Shuffle简介 Shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中，Shuffle更像是洗牌的逆过程，指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据，以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是m...
mapreduce采用多进程与spark采用多线程比较
学在途中
06-01 4607
转自：Mapreduce多进程与spark多线程 Apache Spark的高性能一定程度上取决于它采用的异步并发模型（这里指server/driver 端采用的模型），这与Hadoop 2.0（包括YARN和MapReduce）是一致的。Hadoop 2.0自己实现了类似Actor的异步并发模型，实现方式是epoll+状态机，而Apache Spark则直接采用了开源软件Akka，该软
spark学习：（四）MapReduce使用
Yang838020787的博客
02-25 1373
1 概述 一个MapReduce作业（job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式处理它们。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce框架和HDFS是运行在一组相同的节点上的，也就是说，计算节点和存储节...
MapReduce与Spark Shuffle机制解析
"MapReduce Shuffle和Spark Shuffle是分布式计算框架中数据重新分布的关键步骤，用于确保数据按照特定规则到达正确的目标节点。" MapReduce的Shuffle过程详解 在MapReduce中，Shuffle是一个至关重要的环节，它发生...
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