Spark两种Shuffle在spark1.1以前只有hashshuffle，1.1版本引入了sortshuffle，1.2版本以后默认方式改为sort方式，2.0版本以后移除了hashshuffle。HashShuffle执行原理：Map阶段的shuffle是为了下一个stage的task拉取数据作的。每个Map阶段task把要输出的数据按key进行hash根据hash得到的值，生成和下一个st
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2023-11-24 20:14:47
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我不想说太多源码层面的东西，然后把详细方法一个个列出来，其实没有多大意义（因为源码里有，再者比我讲的清晰明白的大有人在，我没有必要再重复相同的东西），但是我真的花了好大的精力才把这部分看完，我得记录下，不然会忘掉 一、spark到底有几种shuffleManager（shuffle管理类）可以选择？首先spark早期的版本（比如1.5.1版本），是有三种shuffle但是后来在1.6的版
# Spark Block Shuffle Currupted 解决方案
## 概述
在进行Spark作业的过程中，有时会遇到"spark Block Shuffle Currupted due to disk issue"的问题。这个错误通常是由于磁盘问题导致的。本文将介绍如何解决这个问题，并给出详细的步骤和代码示例。
## 解决方案步骤
下表展示了解决"spark Block Shuff
原创
2023-12-13 05:38:03
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目录4. RDD 入门4.1 RDD 是什么4.2 RDD 的分区4.3 创建 RDD4.3.1 通过本地集合直接创建 RDD4.3.2 通过读取外部文件创建 RDD4.3.3 通过其它的 RDD 衍生新的 RDD4.4 RDD 算子4.4.1 Map 算子4.4.2 FlatMap 算子4.4.3 ReduceByKey 算子4. RDD 入门目标上面通过一个 WordCount 案例, 演示了
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2023-12-18 15:25:26
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# Spark Shuffle Partition 大小设置指南
## 引言
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，它能够轻松处理批量和流数据。在大数据处理中，数据的分区和重分区是关键的性能因素。Shuffle 过程是 Spark 中最耗时的操作之一，因此合理设置 Shuffle Partition 的大小对提升作业性能至关重要。本文将讨论 Spark Shuffle Part
本期内容：
1. Batch Duration与Process Time
2. 动态Batch Size
不要低估Batch Duration与Process Time匹配的问题。两者关系不是线性规律。不是数据量大，就简单加大Batch Duration来解决问题。前面推荐的论文很重要。参加定制班，不是简单学编程，要懂得设计思想。
我们
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2024-01-22 10:39:14
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在使用 Spark 进行计算时，我们经常会碰到作业 (Job) Out Of Memory(OOM) 的情况，而且很大一部分情况是发生在 Shuffle 阶段。那么在 Spark Shuffle 中具体是哪些地方会使用比较多的内存而有可能导致 OOM 呢？ 为此，本文将围绕以上问题梳理 Spark 内存管理和 Shuffle 过程中与内存使用相关的知识；然后，简要分析下在 Spark Shuffl
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2023-10-18 05:24:13
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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ResultTask，其余的Stage对应的都是Shuff
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2023-06-19 13:39:07
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Spark 大会上，所有的演讲嘉宾都认为 shuffle 是最影响性能的地方，但是又无可奈何。之前去百度面试 hadoop 的时候，也被问到了这个问题，直接回答了不知道。这篇文章主要是沿着下面几个问题来开展：1、shuffle 过程的划分？2、shuffle 的中间结果如何存储？3、shuffle 的数据如何拉取过来？Shuffle 过程的划分Spark 的操作模型是基于 RDD 的，当调用 RD
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2024-06-11 13:03:30
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一.hashShuffle在早期的spark中，其shuffle的机制是hashShuffle。在hashShuffle的过程中，每一个shuffleMapTask都会为每一个reduceTask创建一个bucket缓存，shuffleMapTask会对处理后的数据进行partitioner操作（默认是hash partition，即对key进行hashcode再将其值与reduceTask数量进
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2023-06-19 13:36:05
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前言继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。数据倾斜调优调优概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的
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2023-12-27 22:46:13
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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（S
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2023-06-02 14:18:45
128阅读
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ReduceTask从每个Map Task产生数的据中读取
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2017-01-04 23:10:13
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在所有的 MapReduce 框架中, Shuffle 是连接 map 任务和 reduce 任务的桥梁ma
原创
2021-08-02 14:04:39
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Shuffle基本流程 spark shuffle从总体来讲分成两部分，shuffle write和shuffle reader，如下图所示，看到这里，就明白了为什么spark性能优化的时候建议宁可broadcast也不要shuffle，broadcast好歹还是内存操作，网络上大一点压力（每个节点
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2020-01-19 08:17:00
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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...
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2014-11-08 11:18:00
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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
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2014-11-08 11:18:00
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在所有的 MapReduce 框架中, Shuffle 是连接 map 任务和 reduce 任务的桥梁ma
原创
2021-08-02 14:04:42
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# Spark Shuffle实现步骤
## 概述
在Spark中，Shuffle是指将数据重新分区的过程，通常在数据需要跨分区进行聚合或排序时发生。Shuffle是Spark中性能瓶颈之一，因此对于一个开发者来说，了解如何实现Spark Shuffle是非常重要的。
## Shuffle流程
下面是实现Spark Shuffle的整个流程，可以用一个表格来展示：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-08-20 08:37:34
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【生产实践经验】 生产实践中的切身体会是：影响Spark性能的大BOSS就是shuffle，抓住并解决shuffle这个主要原因，事半功倍。 【Shuffle原理学习笔记】 1.未经优化的HashShuffleManager注：这是spark1.2版本之前，最早使用的shuffle方法，这种shuffle方法不要使用，只是用来对比改进后的shuffle方法。 如上图，上游每
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2023-06-19 14:02:06
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