Spark的shuffle的Shuffle read和shuffle write过程

最新推荐文章于 2024-11-18 22:33:47 发布
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#Spark的shuffle的Shuffle read和shuffle #大数据的spark #大数据

本文深入解析Spark中的Shuffle机制，阐述了Shufflewrite和Shuffleread两个关键过程的作用和原理。Shufflewrite在Shuffle前将数据写入磁盘，确保数据安全性并避免内存过载；Shuffleread则在Shuffle后负责下游RDD从磁盘读取上游RDD的数据。

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Spark的shuffle的Shuffle read和shuffle write过程

  • 在发生shuffle的过程中，会发生shuffle write和shuffle read。

  • shuffle write：发生在shuffle之前，把要shuffle的数据写到磁盘

    • 为什么：为了保证数据的安全性，避免占用大量的内存

  • shuffle read：发生在shuffle之后，下游RDD读取上游RDD的数据的过程

Spark Shuffle之Write 和 Read
zp17834994071的博客
08-09 7417
前面已经和大家提到过Shuffle的具体流程和运用场景，也提到过通常shuffle分为两部分： Map阶段的数据准备和Reduce阶段的数据拷贝处理。 Shuffle Write理解： 提供数据的一端，被称作 Map 端，Map 端每个生成数据的任务称为Mapper；将在map端的Shuffle称之为Shuffle Write。 Shuffle Read理解： 接收数据的一端，被称作 Reduce 端，Reduce 端每个拉取数据的任务称为 Reducer；将在Reduce端的Shuffle称之为Shuff
Spark的Shuffle过程
xieyichun_的博客
11-06 876
分享了spark的shuffle过程
Spark技术内幕：Shuffle Read的整体流程
weixin_34010949的博客
01-12 425
回忆一下，每个Stage的上边界，要么需要从外部存储读取数据，要么需要读取上一个Stage的输出；而下边界，要么是需要写入本地文件系统（需要Shuffle），以供childStage读取，要么是最后一个Stage，需要输出结果。这里的Stage，在运行时的时候就是可以以pipeline的方式运行的一组Task，除了最后一个Stage对应的是ResultT...
spark Shuffle Write和Read
weixin_40954192的博客
10-08 1695
spark shuffle sparkshuffle主要部分就是shuffleWrite 和 shuffleReader. 大致流程 spark通过宽依赖划分stage,如果是宽依赖就需要进行shuffle操作，上游stage的shufflemaptask进行shuffleWrite，上游的write操作做的最重要的操作其实就是分区，元数据根据MapOutputTrackerWorker汇报给driver端MapOutputTrackerMaster，下游stage去driver获取元数据，.
Spark Shuffle的Write阶段和Read阶段
zy1992As的博客
05-15 434
Spark在1.1以前的版本一直是采用Hash Shuffle的实现的方式，到1.1版本时参考Hadoop MapReduce的实现开始引入Sort Shuffle，在1.5版本时开始Tungsten钨丝计划，引入UnSafe Shuffle优化内存及CPU的使用，在1.6中将Tungsten统一到Sort Shuffle中，实现自我感知选择最佳Shuffle方式，到的2.0版本，Hash Shuffle已被删除，所有Shuffle方式全部统一到Sort Shuffle一个实现中。
Spark学习之11：Shuffle Read
ktlinker1119的专栏
05-22 3052
本文描述ShuffleMapTask执行完成后，后续Stage执行时读取Shuffle Write结果的过程。涉及Shuffle Read的RDD有ShuffledRDD、CoGroupedRDD等。 发起Shuffle Read的方法是这些RDD的compute方法。下面以ShuffledRDD为例，描述Shuffle Read过程。 1. 入口函数 Shuffle Read操作的入口是S
spark shuffle原理
04-21
在Spark中，Shuffle分为两个主要阶段：Map阶段的Shuffle Write和Reduce阶段的Shuffle Read。 1. Shuffle Write（Map阶段）： - 输入数据首先根据split进行处理，由各个map任务执行。 - 每个map任务拥有一个内存...
剖析Spark Shuffle原理（图文详解）
喻师傅的学习笔记
09-18 1659
Shuffle 是指数据从一个节点重新分布到其他节点的过程，主要发生在需要重新组织数据以完成某些操作时。
大数据--spark生态7--spark的shuffle过程详解
数据挖掘+大数据研发+算法学习
04-13 2859
目录 一： 理解shuffle 二： shuffle write 2.1 shuffle write的目标 2.2 shuffle write的位置 2.3 桶（bucket） 2.4 默认分区算法 2.5 bucket数量太多的解决方案 三： shuffle read 3.1 在什么时候fetch 3.2 边fetch边处理还是一次性fetch完再处理？ 3.3 fetch来的数据存放在哪？ 3.4 如何获得要fetch的数据的存放位置？ 3.5 reduce端的shuffle
spark源码分析- shuffle read
Shie_3的博客
12-09 783
Spark会将job划分为多个Stage，每个job会由多个ShuffleMapStage和一个ResultStage组成，然后每个Stage会由多个Task组成，Task数量和每个Stage的Partition的数量相同。每个Task任务由单独的线程执行，不同Stage的Task之间需要进行数据流动，并且下游Stage的Task会依赖上游Stage的多个Task，所以该过程需要将数据写入磁盘，并...
七个pdf理解spark系列_4-shuffleDetails
07-02
GitHub上某位大牛JerryLead对Spark的理解，大量图示，生动形象，总共7个pdf，看完对spark的原理，运行机制以及后续性能调优有很大的帮助，这是第四个pdf，描述了shuffle的细节，对比了MapReduce与spark的shuffle过程，详解了Shuffle write和shuffle read，以及一些典型transformation的shuffle read过程
spark学习-ShuffleManager(ShuffleRead)
qq_28906267的博客
03-14 361
ShuffleManager(ShuffleRead)
Spark-ShuffleReader
lu070828的博客
09-10 1006
中讲了ShuffleManager的大致轮廓，接下来我们来对ShuffleReader展开详细分析。
Shuffle源码分析 Shuffle Write 和 Shuffle Read
yangshaojun1992的博客
03-24 828
step1：HashShuffleWriter.scala /** * 将ShuffleMapTask partition中的数据 写入磁盘 * @param records */ override def write(records: Iterator[Product2[K, V]]): Unit = { // 判断是否在map端进行聚合 // ...
Spark分布式计算中Shuffle Read 和 Shuffle Write的职责和区别
最新发布
z1941563559的博客
11-18 998
在 Spark 的分布式计算中，和是两个与数据重新分区和分发相关的重要阶段。通常只涉及本地磁盘写操作，不涉及网络传输。：当下游任务需要的数据分布在其他节点时，会涉及网络传输。Shuffle 主要由groupByKey。
Spark--Shuffle
debugbugbg的博客
05-29 502
Spark-Shuffle*spark shuffer 分为两种*hashshuffer *一种是基本的hashshuffer * 形成磁盘小文件的个数=map task的个数* reduce task的个数 * 问题：基本的hashshuffer会产生磁盘小文件过多的问题 * 具体问题： * 1.io...
SparkCore — ShuffleReader过程
zlx_code的专栏
09-08 340
Shuffle Reader   在之前的博客中，分析了shuffle map端的操作，map最终会将输出文件信息封装为一个MapStatus发送给Driver，然后ResultTask或ShuffleMapTask在拉取数据的时候，会先去Driver上拉取自己要读取数据的信息，比如在哪个节点上，以及在文件中的位置。下面我们来分析一下ShuffleReader，首先Map操作结束之后产生的RDD...
[spark] Shuffle Read解析 (Sort Based Shuffle)
UFO的博客
11-15 1027
本文将讲解shuffle Reduce部分，shuffle的下游Stage的第一个rdd是ShuffleRDD，通过其compute方法来获取上游Stage Shuffle Write溢写到磁盘文件数据的一个迭代器： override def compute(split: Partition, context: TaskContext
Spark学习之9：Shuffle Write
ktlinker1119的专栏
05-19 1053
Stage在提交过程中，会产生两种Task，ShuffleMapTask和ResultTask。在ShuffleMapTask执行过程中，会产生Shuffle结果的写磁盘操作。 1. ShuffleMapTask.runTask 此方法是Task执行的入口。 override def runTask(context: TaskContext): MapStatus = {
MapReduce与Spark Shuffle机制解析
2. ShuffleWrite： - Map任务将数据写入本地磁盘，形成临时的Shuffle文件。 - 数据在写入时已经部分排序，减少了Reduce端的排序压力。 3. ShuffleRead： - Reduce任务从各个Map任务的输出中拉取数据，这个过程...
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