shuffle机制

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shuffle过程:map方法之后,reduce方法之前的数据处理过程称为shuffle过程

在环形缓冲区出来以后,进行分区,排序(快排,对key的索引进行排序,按照字典顺序排),然后可以有combiner过程,进行提前预聚合,再进行溢写。

有多次溢写(因为环形缓冲区100M不止存储数据,还存储了像索引这些的元数据),形成多个溢写文件。

再对溢写文件进行归并排序,形成一个分区的文件,写到磁盘。

reduce task对拉去相同分区的数据,再对相同分区的数据进行归并、排序、分组,使得相同的key进入同一个reduce方法。

### Spark Shuffle机制详解 #### SortShuffle机制概述 SortShuffle是Spark中的一种重要shuffle实现方式,在内存数据结构(默认大小为5MB)内完成排序操作。此过程中可能会产生多个磁盘小文件,具体数目取决于配置和数据量[^1]。 对于特定条件下,SortShuffle可以启用一种称为bypass的优化路径。当满足以下两个条件之一时,则会激活这种高效模式: - shuffle map tasks的数量少于`spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold`设定阈值,默认情况下这个数值被设为200; - 使用的是不涉及预聚合运算的shuffle算子实例,例如`reduceByKey`这样的操作符[^3]。 在这种特殊处理流程下,系统不再执行任何排序活动,从而显著提升了整体效率并减少了资源消耗。 #### Tungsten-Sort Based Shuffle集成 自版本1.6.0起,无论是传统的Sort Shuffle还是基于Tungsten框架改进后的新型sort-based方法都被整合进了统一的SortShuffle体系之中。这意味着每当遇到合适的场景——即符合更先进的Tungsten-sort based shuffle适用标准的情况下,Spark将会优先选用后者;反之则沿用经典的Sort Shuffle逻辑来进行任务调度与数据交换工作[^2]。 值得注意的是,在后续发布的2.x系列里边,官方已经彻底淘汰了hash-based shuffle方案,使得当前主流版本仅保留有上述提到过的sort-oriented策略作为唯一的选择。 #### HashShuffle的历史背景及其局限性 早期版本曾广泛使用的HashShuffle由于存在一些固有问题,如生成大量临时文件以及较高的writer端缓冲区占用率等现象,促使开发团队寻求更加有效的替代品。因此引入了一套借鉴Hadoop MapReduce设计理念的新颖架构来改善这些问题[^4]。 #### Executor角色说明 在整个shuffle阶段,实际的数据写入动作是由各个executor节点负责协调完成的。这些worker进程不仅承担着各自分区内的计算职责,同时也需确保产生的中间结果能够按照既定规则正确无误地传递给下游stage的任务去进一步加工处理。每个parent RDD所对应的child RDD都会对应创建相应数量的小文件用于存储传输所需的信息片段[^5]。 ```python # Python伪代码展示如何设置相关参数以利用bypass特性 conf = spark.conf.set("spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold", "200") rdd = sc.parallelize([i for i in range(100)]).map(lambda x: (x % 10, x)) result = rdd.reduceByKey(lambda a,b:a+b) ```
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