Spark的shuffle实现：BackGround在MapReduce框架中，shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节，shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。Spark作为MapReduce框架的一种实现，自然也实现了shuffle的逻辑，本文就深入研究Spark的shuffle是如何实现的，有什么优缺
再理解HDFS的存储机制 1. HDFS开创性地设计出一套文件存储方式。即对文件切割后分别存放；2. HDFS将要存储的大文件进行切割，切割后存放在既定的存储块（Block）中，并通过预先设定的优化处理，模式对存储的数据进行预处理，从而攻克了大文件储存与计算的需求。 3. 一个HDFS集群包含两大部分。即NameNode与DataNode。一般来说，一个集群中会
转载
2024-03-05 11:42:07
48阅读
一、shuffle定义shuffle，即为洗牌的意思，在大数据计算中，无论是mapreduce框架还是spark框架，都需要shuffle，那是因为在计算的过程中，具有某种特征的数据最终需要汇聚在一个节点上进行计算，这些数据是分部在集群中不同的节点上由各自节点进行计算。就比如以workcount为例： 其中数据是分别保存在节点Node1，Node2，Node3上，经过处理
转载
2023-09-17 19:53:45
118阅读
# 如何实现Spark Shuffle Write
在Apache Spark中，Shuffle是一个重要的过程，常用于数据的重新分配和排序。Shuffle Write是Shuffle过程中的写操作，涉及到将数据写入磁盘。本文将深入介绍如何实现Spark Shuffle Write。
## 流程概述
首先，让我们看看实现Spark Shuffle Write的基本流程。以下是一个简单的步骤概
原创
2024-10-08 06:04:25
9阅读
【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
在博文《深入理解Spark 2.1 Core （七）：任务执行的原理与源码分析 》我们曾讲到过：Task有两个子类，一个是非最后的Stage的Task，ShuffleMapTask；一个是最后的Stage的Task，ResultTask。它们都覆盖了Task的runTask方法。我们来看一下ShuffleMapTask的runTask方法中的部分代码：var writer: ShuffleWrit
转载
2024-07-30 18:55:45
40阅读
# Vue中AxiosHeaders的变化影响
在前端开发中，Vue.js作为一种流行的框架，常常与Axios结合使用进行HTTP请求。近期，我们注意到AxiosHeaders的变化，这对我们使用Axios进行API调用的方式产生了一些影响。本文将对AxiosHeaders的变化进行解析，并提供一些代码示例，帮助开发者理解如何适应这些变化。
## Axios和AxiosHeaders概述
A
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
目录一、Shuffle的核心要点1.1 ShuffleMapStage与ResultStage1.2 HashShuffle 解析1.2.1 未优化的HashShuffle1.2.2 优化后的HashShuffle1.2.3 总结1.3 SortShuffle解析1.3.1 shuffle中的读操作源码1.3.2 shuffle中的写操作源码（Sor
转载
2024-09-10 08:37:20
95阅读
1.对比mapreduce和spark mapreduce里 map的第3条就是说，比如我存了很多条数据，如果一条一条写进磁盘，肯定有很多次IO，我先归并到一个缓存里面再溢写磁盘。spark与其的差别就是用map代替了buffer，因为map存的key唯一，用map的话可以直接完成combiner操作，且map的key里也有分区的key，避免了一定的排序操作。除此之外，spark溢写也是
【Python-threading】进程笔记1）机制（1）线程（thread）和进程（multiprocess）【1】线程（threading）1. 线程函数2. 线程的使用3. 多线程执行4. 线程交互执行5. 线程锁【2】进程（multiprocess）1. 进程函数2. 多进程的使用【3】线程池、进程池1. 线程池 ThreadPool2. 线程池 ThreadPoolExecutor3.
# iOS POST请求头变少的实现
在iOS开发中，优化网络请求是提高应用性能和用户体验的重要一步。在某些情况下，减少POST请求头的信息量可以显著提高请求效率。本文将指导初学者如何实现这一目标。
## 一、基本流程
下面是实现POST请求头变少的基本流程：
| 步骤 | 描述 | 所需操作
原创
2024-10-03 07:09:32
33阅读
前言上篇写了 Spark Shuffle 内存分析 后,有不少人提出了疑问，大家也对如何落文件挺感兴趣的，所以这篇文章会详细介绍，Sort Based Shuffle Write 阶段是如何进行落磁盘的流程分析入口处:org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTaskrunTask对应的代码为：...
原创
2023-03-16 17:46:59
167阅读
建表：CREATE TABLE `table1` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(60) DEFAULT NULL,
`age` varchar(200) DEFAULT NULL,
`sponsor_id` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '业务发起人',
转载
2024-10-07 15:50:28
323阅读
线搜索方法线搜索方法的基本过程都是在每一次迭代中先计算出一个优化方向\(p_k\),再在这个方向上对目标函数做一维优化，即选取合适的\(\alpha_k\),使\(x_{k+1}=x_k+\alpha p_k\)达到优化目的。一般来说，选取\(p_k=-B_k^{--1}\nabla f_k\)，其中\(B_k\)是一个对称正定矩阵，\(B_k\)的选取有多种选择，比如在牛顿法中，\(B_k\)就
这里我们先明确一个假设前提：每个 Executor 只有 1 个 CPU core，也就是说，无论这个 Executor 上分配多少个 task线程，同一时间都只能执行一个 task 线程。1. 未经优化的 HashShuffleManagershuffle write 阶段将每个 task 处理的数据按 key 进行“分类”。所谓“分类”，就是对相同的 key 执行 hash 算法，从而将相同
转载
2023-10-17 20:47:38
198阅读
大数据处理框架设计与实现 文章摘要
原创
2022-11-25 00:25:16
132阅读
数据倾斜解决方案： （四）提高shuffle操作的reduce并行度 一个简单的方法，可以一定程度的缓解数据倾斜，但是，它治标不治本。将reduce task的数量变多，可以让每个reduce task分配到更少的数据量，这样的话，
转载
2023-12-19 23:12:27
71阅读
前言spark的shuffle计算模型与hadoop的shuffle模型原理相似，其计算模型都是来自于MapReduce计算模型，将计算分成了2个阶段，map和reduce阶段。 目录一 多维度理解shuffle二 shuffle过程的内存分配三 shuffle过程中的数据倾斜四 shuffle write过程一 多维度理解shuffleshuffle的作用就是把map阶段和reduce
转载
2023-10-07 21:36:18
96阅读
前言相信我们在初学Flink SQL时，多少遇到过像这样的错误信息：org.apache.flink.table.api.TableException:
X[算子名] doesn't support consuming update and delete changes which is produced by node Y[算子名]为什么有些下游算子不能接受上游算子发来的UPDATE和DELE
转载
2024-07-24 12:45:41
121阅读
