前面说到Hadoop的工作原理的时候，提到了shuffle 1.MapReduce和Spark中shuffle的区别 MapReduce：简单的理解就是将数据从不同的map通过网络传输拉取到同一一个reduce中进行处理，其中涉及到了大量的数据网络传输耗时以及内存磁盘IO耗时，因而是提高mapreduce关键所在。&n
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
一、Spark-Core（三）回顾1.1、Spark on yarn的运行方式二、Shuffle的剖析2.1、2.1、IDEA下使用repartition和coalesce对用户进行分组2.2、coalesce和repartition在生产上的使用2.3、reduceByKey和groupByKey的区别2.4、图解reduceByKey和groupByKey2.5、reduceByKey和gro
1.复习：MR的shuffle在MR中，shuffle分为两个阶段，分别为shuffle write 和 shuffle read 在shuffle writer阶段，会有 写数据-聚合-排序-写磁盘（产生磁盘小文件）-归并排序，合并成大文件 在shuffle read阶段，拉取数据写入内存-排序-溢写-合并分组在MR中，排序的是强制的，为了后续的分组2.Spark shuffle:分为两种，Ha
Shuffle简介Shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中，Shuffle更像是洗牌的逆过程，指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据，以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前，具体可以分为map端和reduce端前后两个部分。在shuffle之
个人理解（嘿嘿嘿，不考虑阅读效果了）shuffle分为map端shuffle和reduce端shuffle。 map端并不是处理一点写一点，而是先将处理的数据写入到环形缓冲区，缓冲区默认大小为100M，阈值默认为0.8，也就是说当阈值达到0.8即80M时，开始将数据以轮询方式写入到本地spll磁盘。如果缓冲区写入数据达到100M时，则将map暂时阻塞，等待缓冲区写出。在缓冲区写到磁盘前，先将其数
Spark Shuffle和Mapreduce Shuffle的区别MR ShuffleMR shuffle Spark Shuffle中包括Hash Shuffle（优化和未优化）、sortShuffle、BypassMergeSortShuffleMR Shuffle包括Map Shuffle和Reduce Shuffle//MR Shuffle
Map端Shuffle从Map方法之后开始：环
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2023-08-29 14:18:21
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MapReduce SparkShuffle后续优化方向通过上面的介绍，我们了解到，Shuffle过程的主要存储介质是磁盘，尽量的减少IO是Shuffle的主要优化方向。我们脑海中都有那个经典的存储金字塔体系，Shuffle过程为什么把结果都放在磁盘上，那是因为现在内存再大也大不过磁盘，内存就那么大，还这么多张嘴吃，当然是分配给最需要的了。如果具有“土豪”内存节点，减少Shuffle IO的最有效
MR的shuffle和Spark的shuffle的区别MR的shuffle一、mapShuffle二、reduceShuffleSpark的shuffle什么是Spark Shuffle？一、HashShuffle二、合并机制的 hash shuffle三、SortShuffle 普通机制四、SortShuffle 的 byPass 机制总结 shuffle 指的是数据从 map task 输出
上一篇“shuffle的一些概念”中提到了三种shuffle的方式，此处先来分析下SortShuffleWriter，结合代码一起调试下看看它内部到底是如何运行的。选择带有聚合的算子调试就行了，例如对一个pairRDD进行reduceByKey操作，然后就可以跳到对应的源码里面了，可以看出reduceByKey算子使用的是确实是SortShuffleWriter：直接跑到运行Task的代码中看它到
MRShuffle 和 SparkShuffle 机制和原理分析MR的ShuffleShuffle是什么？（以下部分图片来自于网络，侵删）Shuffle的本义是洗牌、混洗，把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据，越随机越好。MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程，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为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程？ 我
spark和mapreduce差不多，都是一种计算引擎，spark相对于MapReduce来说，他的区别是，MapReduce会把计算结果放在磁盘，spark把计算结果既放在磁盘中有放在内存中，mapreduce把可能会把一个大任务分成多个stage，瓶颈发生在IO，spark有一个叫DAG（有向无环图）的东西，可以把多个算子都放在一个stage进行合并。spark shuffle的时候一定会把数
spark-shuffle与MapReduce shuffleMR shuffle1、map端2、reduce端配置调优map端的调优属性：reduce端的调优属性spark shuffle一.定义二.演变三.Hash Shuffle V1有多少个reduce任务就会产生多少个中间文件（一个task--->所产生的文件数量=== reduce task数量）Hash Shuffle V1
1.MSR和MRS指令介绍 MRS 指令: 对状态寄存器CPSR和SPSR进行读操作。通过读CPSR可以获得当前处理器的工作状态。读SPSR寄存器可以获得进入异常前的处理器状态（因为只有异常模式下有SPSR寄存器）。MSR指令: 对状态寄存器CPSR和SPSR进行写操作。与MRS配合使用，可以实现对CPSR或SPSR寄存器的读-修改-写操作，可以切换
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
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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本文整理自字节跳动基础架构的大数据开发工程师魏中佳在 ApacheCon Aisa 2022 「大数据」议题下的演讲，主要介绍 Cloud Shuffle Service（CSS） 在字节跳动 Spark 场景下的设计与实现。作者｜字节跳动基础架构大数据开发工程师-魏中佳背景介绍在大数据场景下，数据 Shuffle 表示了不同分区数据交换的过程，Shuffle 的性能往往会成为作业甚至整个集群的性
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
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
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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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