算子，不产生shuffle的一定不产生，产生shuffle的不一定产生

最新推荐文章于 2024-11-16 00:14:56 发布
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本文解释了Shuffle的概念及其在分布式计算中的作用。特别是在使用相同的分区器且分区数量不变的情况下，可以避免进行Shuffle操作，从而提高计算效率。

 

什么是 shuffle：
父 RDD 的一个分区的数据，要给子 RDD 的多个分区，shuffle 要有网络传输，但是有网络传输的，不一定
就是 shuflle

如果当前rdd与父rdd 分区器都是Hashpartitioner，而且分区数相同，那么就不会产生shuffle，就是如果一个分区已经经历过一次 shuffle或者分区，而且下次的分区数和分区器。也不发生变化就不是shuffle，他认为已经shuffle过了。

Spark中会导致shuffle的算子
Top5软件工程硕士，先后在京东、字节从事多年Java后端开发、实时和离线大数据开发
12-25 2547
1、repartition类的操作：比如repartition、repartitionAndSortWithinPartitions、coalesce等 2、byKey类的操作：比如reduceByKey、groupByKey、sortByKey、countByKey、combineByKey、aggregateByKey、foldByKey等 3、join类的操作：比如join、cogroup等 重分区: 一般会shuffle，因为需要在整个集群中，对之前所有的分区的数据进行随机，均匀的打乱，然后把数据
Spark RDD sortBy算子什么情况会触发shuffle
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z1941563559的博客
11-16 1015
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，
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09-13 339
什么样的情况下，会发生shuffle？ 在spark中，主要是以下几个算子：groupByKey、reduceByKey、countByKey、join，等等。 什么是shuffle？ groupByKey，要把分布在集群各个节点上的数据中的同一个key，对应的values，都给集中到一块儿，集中到集群中同一个节点上，更严密一点说，就是集中到一个节点的一个executor的一个task中。 然后呢...
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简单随风的博客
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datacreating的博客
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05-02 1685
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0、前言 真实面试题： 使用了reduceByKey()和groupByKey()等xxxByKey()算子一定会产生shuffle吗？ Spark 如何优化或者减少shuffle？ 1、map 1.1、官方的解释 输入函数针对源RDD所有元素进行操作，并且返回一个新的RDD 1.2、代码示例 val dataKv: RDD[String] = sc.parallelize(List( "hello world", "hello spark", "hello world", "he
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去重 def distinct() def distinct(numPartitions: Int) 聚合 def reduceByKey(func: (V, V) => V, numPartitions: Int): RDD[(K, V)] def reduceByKey(partitioner: Partitioner, func: (V, V) => V): RDD[(K, V)...
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