Spark Shuffle原理及相关调优

最新推荐文章于 2025-08-14 22:58:38 发布
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文章围绕Spark Shuffle展开，介绍其原理并提及相关调优内容，阅读他人技术分享，认为文章精致易懂。
Spark调优：性能调优、JVM调优、shuffle调优、算子调优、troubleshooting调优、数据倾斜
Big_data_implicit_
12-27 2920
目录 一、性能调优 1、分配资源 2、提高spark运行的并行度 3、重构RDD架构以及RDD持久化 4、使用广播变量 5、使用Kryo序列化 6、使用fastutil集合 7、调节数据本地化等待时长(s) 二、JVM调优 1、JVM调优：降低cache操作的内存占比 2、JVM调优：executor堆外内存与连接等待时长 三、shuffle性能调优 1、shuffle的原理 2、shuf...
Spark Shuffle原理详解
蔡政洁的博客
05-18 1436
目录（1）Shuffle概述（2）Hash Shuffle机制（2.1）Hash Shuffle概述（2.2）没有优化之前的Hash Shuffle机制（2.3）优化后的Hash Shuffle机制（3）Sort Shuffle机制（4）Spark Shuffle调优 （1）Shuffle概述 Shuffle 就是对数据进行重组，是把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数 据。由于分布式计算的特性和要求，在实现细节上更加繁琐和复杂。 在 MapReduce 框架，Shuffle 是连接 Map 和
【Spark】Spark Shuffle 原理
每天更新大数据面经和技术
05-08 1195
  今天学习 Spark Shuffle。昨天文章提到了 Spark 划分 stage 时，分为了 ShuffleMapStage 和 ResultStage。没看过的可以看昨天的文章。 【Spark】Spark 任务调度 在划分 stage 时： 前面的所有 stage 被称为 ShuffleMapStage。ShuffleMapStage 的结束伴随着 shuffle 文件的写磁盘。 最后一个 stage 称为 finalStage，它本质上是一个 ResultStage 对象，ResultStag
Spark Shuffle机制原理
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08-14 851
运行在不同stage、不同节点上的task间如何进行数据传递。这个数据传递过程通常被称为Shuffle机制。
Spark Shuffle原理解析
weixin_33696822的博客
10-11 194
Spark Shuffle原理解析   一：到底什么是Shuffle？          Shuffle中文翻译为“洗牌”，需要Shuffle的关键性原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算。   二：Shuffle可能面临的问题？运行Task的时候才会产生Shuffle（Shuffle已经融化在Spark的算子中了）。 1， 数据量非常大； 2， 数据如何分...
spark的shuffle和原理分析
Imflash的博客
10-24 546
spark的shuffle和原理分析 1 、概述 Shuffle就是对数据进行重组，由于分布式计算的特性和要求，在实现细节上更加繁琐和复杂。 在MapReduce框架，Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map阶段通过shuffle读取数据并输出到对应的Reduce；而Reduce阶段负责从Map端拉取数据并进行计算。在整个shuffle过程中，往往伴随着大量的磁盘和网络I/O...
Spark性能优化：shuffle调优
01-29
大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了...下面我们就给大家详细讲解shuffle的原理，以及相关参数的说明，同时给出各个参数的调优建议。在Spark的源码中，负责shuffle过程的执行、计算和处理的组件主要就是ShuffleM
sparkshuffle原理、shuffle操作问题解决和参数调优.doc
10-07
Spark Shuffle 原理、Shuffle 操作问题解决和参数调优 Spark Shuffle 是一种高效的数据处理机制，它可以将数据从 Map 任务输出到 Reduce 任务输入的过程中进行优化。下面将对 Spark Shuffle 的原理、Shuffle 操作...
spark shuffle演进
文报的博客
12-11 340
1.Shuffle定义 在 Spark 或 MapReduce 分布式计算框架中，数据被分成一块一块的分区，分布在集群中各节点上，每个计算任务一次处理一个分区，当需要对具有某种共同特征的一类数据进行计算时，就需要将集群中的这类数据汇聚到同一节点。这个按照一定的规则对数据重新分区的过程就是Shuffle。 2.Spark Shuffle的两个阶段 SparkShuffle分为Write和Read两个阶段，分属于两个不同的Stage，前者是Parent Stage的最后一步，后者是Child Stage的
Spark 系列——Spark的Shuffle原理
fseast的博客
05-30 913
目录一、基本介绍1.1 Lineage1.2 窄依赖1.3 宽依赖二、Spark Shuffle的原理2.1 ShuffleWriter2.1.1 BypassMergeSortShuffleWriter与SortShuffleWriter的区别2.2 Spark Shuffle2.3 Shuffle相关参数三、源码参考资料 一、基本介绍 1.1 Lineage RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage（血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。RDD的Lineag
Spark的Shuffle原理(一):HashShuffle
Oeljeklaus的博客
08-17 649
01.HashShuffle相关知识     Spark Shuffle类似于MapReduce的过程，在Spark 的1.0版本以前，Spark采用的是Hash Shuffle，与MapReduce不同的是，Hash Shuffle没有排序过程。Shuffle阶段主要发生在宽依赖阶段，什么是宽依赖呢？     上图中，可以很好的理解宽依赖和窄依赖，对于一般的join、groupByKey...
大数据之Spark（六）：Spark Shuffle 原理
Oak_Komorebi的博客
08-21 347
Spark Shuffle分为Write和Read两个过程。 在Spark中负责shuffle过程的执行、计算、处理的组件主要是 ShuffleManager，其是一个trait，负责管理本地以及远程的block数据的shuffle操作。 所有方法如下图所示： ShuffleManager定义的方法 由SparkEnv的shuffleManager管理 主要方法解释： registerShuffle：注册ShuffleDependency，同时获取一个ShuffleHandle(后面根据Sh.
Spark 的Shuffle原理及调优
XMZHSY的博客
09-11 3139
在MapReduce框架，Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map阶段通过shuffle读取数据并输出到对应的Reduce，而Reduce阶段负责从Map端拉取数据并进行计算。在整个shuffle过程中，往往伴随着大量的磁盘和网络I/O。所以，Hadoop中的shuffle性能的高低也会直接决定了整个程序的性能高低。具体Shuffle过程详解，如下：1MapTask收集我们的map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中。
Spark Shuffle机制
I am not a quitter.
04-20 1242
无论是MapReduce还是Spark，Shuffle无疑是性能调优的重点。Spark的Shuffle和MapReduce的Shuffle思想相同，在实现细节和优化方式上不同。本文重点介绍Spark的Shuffle机制。Shuffle Overview为什么要Shuffle数据分布在不同的存储结点和计算单元上，为了将某种共同特征的数据聚集在一个结点上计算，这个过程就涉及到数据的shuffle。Shu
Spark Shuffle的基本原理与特性
The_Inertia的博客
01-21 530
通过文章“Spark Scheduler内部原理剖析”我们知道，Spark在DAG调度阶段会将一个Job划分为多个Stage，上游Stage做map工作，下游Stage做reduce工作，其本质上还是MapReduce计算框架。Shuffle是连接map和reduce之间的桥梁，它将map的输出对应到reduce输入中，这期间涉及到序列化反序列化、跨节点网络IO以及磁盘读写IO等，所以说Shuff...
Spark的Shuffle是怎么回事
南山饱虎的博客
03-22 2680
Shuffle的中文含义是混洗，官方定义是：一种让数据重新分布以使得某些数据被放在同一分区里的一种机制。Shuffle的过程中，存在着大量的网络消耗传输数据，会在磁盘上产生大量的中间文件，在平时的工作中了解shuffle的运行机制能帮助我们写出更优秀的代码。此篇文章从shuffle的含义开始讲起，按照spark中shuffle的几中不同运行机制进行了解析，并最终附上了一些shuffle调优的建议。
Spark shuffle原理和详细图解
Peter_Changyb的博客
09-12 764
shuffle 中Map任务产生的结果会根据所设置的partitioner算法填充到当前执行任务所在机器的每个桶中。  Reduce任务启动时时，会根据任务的ID，所依赖的Map任务ID以及MapStatus从远端或本地的BlockManager获取相应的数据作为输入进行处理。 Shuffle数据必须持久化磁盘，不能缓存在内存。 Hash方式： shuffle不排序，效率高。 生成MXR个...
Spark Shuffle原理浅解析
Aaron_PHPer的博客
03-07 1332
Spark Shuffle的设计在性能与扩展性之间不断演进，从Hash Shuffle到Sort Shuffle的转变体现了对大规模数据处理场景的适应。理解其原理与瓶颈后，通过参数调优、代码优化及监控手段，可显著提升作业效率。未来，随着Tungsten引擎的进一步优化，Shuffle的性能有望在内存管理和序列化层面实现更大突破。其核心目的是将相同Key的数据分发到同一个节点，以便进行聚合或连接操作。是Spark中跨节点数据重分区的过程，通常由。
深入理解Spark Shuffle调优：从Hash到Sort
"Spark性能优化：shuffle调优" Spark的性能优化是一个复杂且关键的任务，尤其是在大数据处理领域。 Shuffle调优是其中的一个重要环节，因为...理解shuffle的原理并合理调整相关参数，能有效提升Spark作业的性能。
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