深入理解 Spark 中的 Shuffle

最新推荐文章于 2025-06-22 16:48:10 发布
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分类专栏： Spark 文章标签： spark 大数据 分布式
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PySpark之Spark Shuffle
feizuiku0116的博客
02-09 1023
三、Spark Shuffle 一、Spark的Shuffle简介 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，涉及到序列化和反序列化、跨节点网络IO以及磁盘读写IO等 Spark的Shuffle分为Write和Read两个阶段，分属于两个不同的Stage，前者是Parent Stage的
Spark Shuffle模块详解
日常分享数据分析开发、编程语言内容
03-17 1478
Spark Shuffle模块详解
spark shuffle
weixin_30920091的博客
11-08 157
Spark Shuffle 1. Shuffle相关 当Map的输出结果要被Reduce使用时，输出结果需要按key哈希，并且分发到每一个Reducer上去，这个过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。概念上shuffle就是一个沟通数据连接（map和reduce）的桥梁。每个...
Spark教程5：Spark Shuffle 最全教程
最新发布
Cachel Wood的博客
06-22 728
摘要： Spark中的Shuffle操作是分布式数据处理的关键环节，负责跨节点数据重分布，但伴随高昂资源开销。本文系统梳理Shuffle工作原理（宽窄依赖、MapReduce三阶段）、三种实现机制（Hash/Sort/Tungsten-Sort）及其演进，并提供核心优化策略：合理设置分区数、预聚合减少数据传输、广播小表避免Shuffle、数据倾斜加盐处理等。同时详解内存配置、文件管理、监控工具及常见问题解决方案，最后介绍Shuffle服务、压缩和自适应执行等高级特性。通过参数调优与机制理解，可显著提升Spa
spark的shuffle有几种方式
Z_Data的博客
02-23 2796
shuffle过程中分为shuffle write和shuffle read，而且会在不同的stage中进行的 在进行一个key对应的values的聚合时， 首先，上一个stage的每个map task就必须保证将自己处理的当前分区中的数据相同key写入一个分区文件中，可能会多个不同的分区文件，接着下一个stage的reduce task就必须从上一个stage的所有task所在的节点上，将各个t...
Spark之【Shuffle】
xiayuhaisong的博客
02-26 1591
Shuffle是大数据中的性能杀手，其来源于大数据中的元老级组件Hadoop。在Hadoop中，map被定义为数据的初次拆分获取解析阶段，reduce被定义为负责最终数据的收集汇总阶段，除了业务逻辑的功能外，其他的核心数据处理都是由shuffle来支持。
Spark技术内幕：Shuffle的性能调优
weixin_33712987的博客
01-18 421
通过上面的架构和源码实现的分析，不难得出Shuffle是Spark Core比较复杂的模块的结论。它也是非常影响性能的操作之一。因此，在这里整理了会影响Shuffle性能的各项配置。尽管大部分的配置项在前文已经解释过它的含义，由于这些参数的确是非常重要，这里算是做一个详细的总结。 1.1.1spark.shuffle.manager 前文也多次提到...
深入理解Spark 核心思想与源码分析
04-02
本文将深入探讨Spark的核心思想，并通过源码分析来深化理解。 一、Spark核心思想 1. **弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets, RDD）**：RDD是Spark的核心数据抽象，它是一种不可变、分区的记录集合，...
深入理解Spark：核心思想及源码分析.pdf
04-12
通过阅读《深入理解Spark：核心思想及源码分析》，读者将能够全面了解Spark的工作原理，提升解决实际问题的能力，并为成为Spark专家奠定坚实基础。对于希望在大数据领域深化技术理解的开发者，这本书无疑是宝贵的...
Spark 中的 Shuffle 是分布式数据交换的核心流程，从源码角度分析 Shuffle 的执行路径
z1941563559的博客
11-20 1188
Spark 中的 Shuffle 是分布式数据交换的核心流程，涉及多个组件的协同工作。为了深入理解其处理过程，我们可以从源码角度分析 Shuffle 的执行路径，分为和两个阶段。
大数据技术架构(组件)26——Spark：Shuffle
sysocc的博客
02-09 657
sort shuffle其核心借助于ExternalSorter首先会把每个ShuffleMapTask的输出排序内存中，当超过内存容纳的时候，会spill到一个文件中(FileSegmentGroup)，同时还会写一个索引文件用来区分下一个阶段Reduce Task不同的内容来告诉下游Stage的并行任务哪些数据是属于自己的。第二次是根据数据本身的Key进行排序,当然第二次排序除非调用了带排序的方法，在方法里指定了Key值的Ordering实例，这个时候才会对分区内的数据进行排序）。
PySpark之SparkShuffle配置选项和配置调优
feizuiku0116的博客
02-09 1040
六、Spark Shuffle的配置选项（配置调优） 一、spark 的shuffle调优 主要是调整缓冲的大小，拉取次数重试重试次数与等待时间，内存比例分配，是否进行排序操作等等 二、spark.shuffle.file.buffer 参数说明：该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小（默认是32K）。将数据写到磁盘文件之前，会先写入buffer缓冲中，待缓冲写满之后，才会溢写到磁盘。 调优建议：如果作业可用的内存资源较为充
Shuffle 过程
YYDU_666的博客
12-27 1124
上一章里讨论了 job 的物理执行图，也讨论了流入 RDD 中的 records 是怎么被 compute() 后流到后续 RDD 的，同时也分析了 task 是怎么产生 result，以及 result 怎么被收集后计算出最终结果的。然而，我们还没有讨论数据是怎么通过 ShuffleDependency 流向下一个 stage 的？ 对比 Hadoop MapReduce 和 Spark
大数据知识宝典（Spark篇之shuffle过程）
一往无前
09-21 813
注：本文主要摘录于尚硅谷大数据的学习资料，仅作学习记录，请勿用于商业用途。 Spark shuffle过程 HashShuffle过程介绍 Spark丰富了任务类型，有些任务之间数据流转不需要通过Shuffle，但是有些任务之间还是需要通过Shuffle来传递数据，比如wide dependency的group by key。 Spark中需要Shuffle输出的Map任务会为每个Reduce创建对应的bucket，Map产生的结果会根据设置的partitioner得到对应的bucketId，然后填充到
Spark 源码分析之ShuffleMapTask内存数据Spill和合并
weixin_40581617的博客
12-14 494
前置条件 Hadoop版本: Hadoop 2.6.0-cdh5.15.0 Spark版本: SPARK 1.6.0-cdh5.15.0 JDK.1.8.0_191 scala2.10.7 技能标签 Spark ShuffleMapTask 内存中的数据Spill到临时文件 临时文件中的数据是如何定入的，如何按partition升序排序，再按Key升序排序写入(key,value)数据...
PySpark基础入门（6）：Spark Shuffle
WHY的博客
05-06 885
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，涉及到序列化反序列化、跨节点网络IO以及磁盘读写IO等
PySpark（三）RDD持久化、共享变量、Spark内核制度，Spark Shuffle、Spark执行流程
qq_54517101的博客
02-05 1516
RDD之间进行相互迭代计算(Transformation的转换),当执行开启后,新RDD的生成,代表老RDD的消失RDD的数据是过程数据,只在处理的过程中存在,一旦处理完成，就不见了例如下面这个例子，生成rdd4的时候， rdd3已经被销毁了，然后下面rdd5需要调用rdd3的时候，只能从rdd->rdd2->rdd3再重新生成一次rdd3。
Spark Shuffle系列-----2. Spark Shuffle map端的原理和实现
u012684933的专栏
10-14 3026
本篇文章以RDD.aggregateByKey引起的SortShuffleWriter为例说明Shuffle map端的原理和实现
spark中shuffle运行原理
hzp666的博客
06-15 357
ShuffleManager里有四个接口，register，reader，writer和stop。 核心接口则是reader和writer，当前版本reader接口只有1个实现，writer接口有3个实现，每种实现分别对应不同的场景。 writer 3种： 1.BypassMergeSortShuffleWriter ， 使用场景 shuffle中没有map端的聚合操作 输出的分区数小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold，默认是200 sh..
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