Spark的shuffle的Shuffle read和shuffle write过程

最新推荐文章于 2025-08-14 22:58:38 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。

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机制深度解析与优化
2501_92132293的博客
08-30 761
Shuffle（中文译为“洗牌”）是分布式计算中的通用概念，指将数据按照某种规则（通常是Key的哈希值）重新分区并跨节点传输的过程。在Spark中，Shuffle特指宽依赖（Wide Dependency）场景下，Map任务的输出数据被重新分配给Reduce任务的过程。举个生活中的例子：假设你是一家快递公司的分拣员（Map任务），需要将全国的快递（数据）按目的地（Key）分类。
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 2904
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】Spark的两种核心Shuffle工作原理详解
DataCrafter的博客
12-11 2175
本文详细介绍了 Spark 中两种核心 Shuffle 工作原理：HashShuffleManager 和SortShuffleManager
spark源码分析- shuffle read
Shie_3的博客
12-09 819
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...
Spark Shuffle之Write 和 Read
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08-09 7564
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技术内幕：Shuffle Read的整体流程
weixin_34010949的博客
01-12 453
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的Write阶段和Read阶段
zy1992As的博客
05-15 567
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 Shuffle Write和Read
weixin_40954192的博客
10-08 1732
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原理
04-21
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Spark的Shuffle过程
xieyichun_的博客
11-06 983
分享了spark的shuffle过程
Spark Shuffle机制原理
最新发布
分享学习的知识，记录我的技术成长道路
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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
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Spark-ShuffleReader
lu070828的博客
09-10 1044
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
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03-24 849
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