Spark 之 shuffle 相关的算子

最新推荐文章于 2025-10-13 22:36:49 发布
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#spark #shuffle #repartition #join #reduceByKey

博客介绍了Spark中会产生Shuffle的操作类型，包括repartition类（如repartition等）、byKey类（如reduceByKey等）、join类（如join等），并说明了各类操作产生Shuffle的原因。同时给出使用建议，即尽量不用Shuffle操作，若使用则需调优并解决数据倾斜问题。

目录

  • 1、repartition 类
  • 2、byKey类
  • 3、join类
  • 4、使用建议

1、repartition 类

repartition类的操作：比如repartition、repartitionAndSortWithinPartitions、coalesce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、均匀地打乱，然后把数据放入下游新的指定数量的分区内。

2、byKey类

byKey类的操作：比如reduceByKey、groupByKey、sortByKey等。

byKey类的操作：因为你要对一个key，进行聚合操作，那么肯定要保证集群中，所有节点上的相同的key，一定是到同一个节点上进行处理。

3、join类

join类的操作：比如join、cogroup等。

两个rdd进行join，就必须将join 相同 key的数据，shuffle到同一个节点上，然后进行相同key的两个rdd数据的笛卡尔乘积。

4、使用建议

第一原则，能不用shuffle操作，就尽量不用shuffle操作，尽量使用不shuffle的操作；
第二原则，如果使用了shuffle操作，那么肯定要进行shuffle的调优，甚至是解决碰到的数据倾斜的问题。

(二)常用Shuffle类算子：groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey 和 sortByKey
someInNeed的博客
11-26 1501
在数据分析场景中，典型的计算类型分别是分组、聚合和排序。而 groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey 和 sortByKey 这些算子的功能，恰恰就是用来实现分组、聚合和排序的计算逻辑。 这些算子看上去相比其他算子的适用范围更窄，也就是它们只能作用（Apply）在 Paired RDD 之上，所谓 Paired RDD，它指的是元素类型为（Key，Value）键值对的 RDD。 但是在功能方面，可以说，它们承担了数据分析场景中的大...
Spark中引起Shuffle的算子详细介绍
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08-19 396
在大数据处理框架中，例如MapReduce或Spark，处理的数据集通常是分布在多个节点上的。因此，当执行需要重新组织或重分布数据的操作时，就可能需要在集群的节点之间传输数据。这种跨节点的数据重新分布过程被称为“Shuffle”。
spark中shuffle算子汇总
tiankonghewo的专栏
08-26 869
版本信息 spark version 2.3.3 jdk 1.8 idea 2019 MacBook Pro 我们先在idea中搜素一下ShuffleDependency 可以看到,生成的依赖是ShuffleDependency的RDD有 CoGroupedRDD ShuffledRDD SubtractedRDD 然后我们分别看下什么算子产生了这些RDD ShuffledRDD 我们...
Shuffle产生的三种场景
最新发布
2401_87332612的博客
10-13 697
Shuffle在分布式计算中主要实现三大功能：1）重分区（如repartition），通过分区器重新映射数据到新分区；2）全局排序（如sortBy），借助RangePartitioner采样确定分区边界，实现分区间有序；3）全局分组（如groupBy），将同Key数据汇聚到同一分区执行聚合。其本质均是通过跨节点数据重组满足不同计算需求（分区匹配、范围分布、Key聚合），优化核心在于减少数据传输量（如预聚合、合理分区数）。
spark shuffle及shuffle类的算子
u013939918的博客
06-11 1568
Spark Shuffle操作的两个特点 第一个特点， 在Spark早期版本中，那个bucket缓存是非常非常重要的，因为需要将一个ShuffleMapTask所有的数据都写入内存缓存之后，才会刷新到磁盘。但是这就有一个问题，如果map side数据过多，那么很容易造成内存溢出。所以spark在新版本中，优化了，默认那个内存缓存是100kb，然后呢，写入一点数据达到了刷新到磁盘的阈值之后，就会将数据一点一点地刷新到磁盘。 这种操作的优点，是不容易发生内存溢出。缺点在于，如果内存缓存过小的话，那么可能发生过多
spark会产生shuffle的算子
Lxjyh99的博客
12-14 2677
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)...
spark shuffle算子
dymkkj的专栏
02-24 1352
MapReduce 基于MapReduce编程思想的spark运行程序，仍然是以先运行map端程序，将map程序处理的结果溢写到磁盘，然后执行reduce端程序进行shuffle操作，对map端处理结果进行处理，得到最终结果。 spark driver端将程序创建成job后，通过DAGSchduler将其转换为DAG，然后根据shuffle算子，将其切分为多个stage，stage保证多个任务，形...
Spark 常用Shuffle算子汇总
sixgold的博客
04-20 2297
Spark Shuffle算子汇总一、去重二、聚合三、排序四、重分区五、集合或者表操作 我们在写spark时候，shuffle算子我们格外小心，因为shuffle有时候会造成数据倾斜问题，那么我们在编写代码时，要十分清楚哪些是shuffle算子，在后续排查问题时能够快速定位。 一、去重 def distinct() def distinct(numPartitions: Int) 二、聚合 de...
Spark RDD sortBy算子什么情况会触发shuffle
z1941563559的博客
11-16 1024
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，
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 2559
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中的Shuffle算子
SunnyRivers
10-29 3167
官网的话 什么是Shuffle In Spark, data is generally not distributed across partitions to be in the necessary place for a specific operation. During computations, a single task will operate on a single partiti...
引起 Shuffle 过程的 Spark 算子总结
代妈炼金术师
02-06 853
在 Apache Spark 中，shuffle 是一个关键的计算过程，它发生在某些算子执行过程中，这些算子要求跨分区进行数据重新组织或聚合。需要注意的是，shuffle 是一个相对昂贵的过程，因为它通常伴随着大量的数据传输和磁盘 I/O。：对键值对 RDD 中具有相同 key 的元素应用 reduce 函数，这需要先对不同分区的数据按 key 进行混排（shuffle）。：对每个 key 应用一个序列化的二元函数进行分区内聚合和跨分区合并，这也需要 shuffle 来完成跨分区的数据汇聚。
Spark-算子之shuffle类
reddy_Hu的博客
08-09 350
groupByKey 这个方法生成新的stage,并且源代码是写在PairRDDFunctions中,不是调用新建一个MapPartitionsRDD了,这个方法是map端和reduce端得交互,map端处理完数据会先将数据ShuffleWrite溢写到map端得磁盘,然后reduce端通过网络进行拉取ShuffleRead过来 之于为什么OutPut会变少,是因为输出的文件 key都合并了 没有之前那么多key了 但是value还是之前那么多 还有一个问题值得讨论,就是怎么定的分区规则,其实如...
Spark源码-spark算子-2-shuffle类算子
m0_37817767的博客
08-17 808
spark源码、spark算子
Spark的shuffle算子
weixin_42821133的博客
04-27 187
一、去重 def distinct() def distinct(numPartitions: Int) 二、聚合 def reduceByKey(func: (V, V) => V, numPartitions: Int): RDD[(K, V)] def reduceByKey(partitioner: Partitioner, func: (V, V) => V): RDD[(...
shuffle类算子及其弊端
自律
12-09 1015
尽量避免使用shuffle类算子 　　如果有可能的话，尽量避免使用shuffle类算子。因为Spark作业运行过程中，最消耗性能的地方就是shuffle过程。shuffle过程，就是将分布在集群中多个节点上的同一个key，拉取到同一个节点上，进行聚合或join等操作。比如reduceByKey、join等算子，都会触发shuffle操作。 shuffle过程中，各个节点上的相同key都会先写入本地磁盘文件中，然后其他节点需要通过网络传输拉取各个节点上的磁盘文件中的相同key。而且相同key都拉取到同一个节点
Spark中会导致shuffle操作的几种算子
qq_41982570的博客
03-04 763
Spark中会导致shuffle操作的几种算子
spark 产生shuffle的算子和使用场景
04-10
### Spark 中产生 Shuffle 的算子及其使用场景 #### 1. **repartition** `repartition` 是一种转换算子，其主要功能是调整 RDD 的分区数量。通过重新分配数据到新的分区中，该算子会触发一次全局的 shuffle 操作[^1]。 - **语法**: `def repartition(self, numPartitions) -> RDD[T]` - **使用场景**: 当需要增加或减少分区数时，通常用于优化计算性能或满足下游处理需求。 #### 2. **sortBy** `sortBy` 算子会对 RDD 中的所有元素进行整体排序，并允许指定自定义的排序规则以及升序/降序选项。由于涉及全量数据的排序操作，因此不可避免地会产生 shuffle[^3]。 - **语法**: `def sortBy(self, keyFunc: (T) -> K, ascending: bool = True, numPartitions: int = None)` - **参数说明**: - `keyFunc`: 定义如何提取键值以决定排序依据。 - `ascending`: 是否按升序排列，默认为 `True`。 - `numPartitions`: 排序后的分区数目。 - **使用场景**: 需要对大规模非 Key-Value 类型的数据集执行全面排序的任务。 #### 3. **reduceByKey 和 groupByKey** 这些算子属于宽依赖操作，在处理过程中需要将具有相同键的记录聚集在一起，从而引发 shuffle 行为。 - **reduceByKey**: 对每组共享同一键的值应用聚合逻辑。 - **groupByKey**: 将拥有相同键的所有值收集至单个列表中返回。 - **使用场景**: 数据分组统计分析、汇总运算等场合下广泛采用。 #### 4. **join 及其他关联类算子** 当两个分布式数据集之间存在连接关系时（如 inner join、left outer join），为了匹配对应的键值组合，必然会发生跨节点间的数据交换即 shuffle 过程。 - **典型例子**: ```python rdd1.join(rdd2) ``` - **适用范围**: 处理多源异构数据融合问题时常被调用。 以上列举了几种常见的会引起 shuffle 效应的操作符连同它们各自的应用环境描述。值得注意的是，尽管 shuffle 能够提供强大的灵活性支持复杂查询模式，但它同时也可能成为系统瓶颈所在之处，因为涉及到大量的磁盘 I/O 和网络传输开销。 ```python # 示例代码展示 reduceByKey 使用方法 rdd = sc.parallelize([("a", 1), ("b", 1), ("a", 1)]) result = rdd.reduceByKey(lambda x, y: x + y).collect() print(result) # 输出 [('a', 2), ('b', 1)] ``` 问题
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