# Spark Shuffle Service Enabled - 详解与示例
## 引言
在大数据处理中，Spark 是一个开源的快速、通用的分布式计算系统，它提供了强大的内存计算能力以及丰富的 API，使得开发者能够高效地进行数据处理和分析。而 Spark Shuffle 则是 Spark 中一个重要的机制，用于在数据处理和计算过程中进行数据的重新分区和重排，以保证数据的正确性和高效性。在
原创
2023-07-27 06:01:54
1065阅读
在Spark或Hadoop MapReduce的分布式计算框架中，数据被按照key分成一块一块的分区，打散分布在集群中各个节点的物理存储或内存空间中，每个计算任务一次处理一个分区，但map端和reduce端的计算任务并非按照一种方式对相同的分区进行计算，例如，当需要对数据进行排序时，就需要将key相同的数据分布到同一个分区中，原分区的数据需要被打乱重组，这个按照一定的规则对数据重新分区
转载
2023-06-27 09:31:54
464阅读
## 如何将spark.shuffle.service.enabled设置为true
作为一名经验丰富的开发者，你将教导一位刚入行的小白如何实现将spark.shuffle.service.enabled设置为true的步骤。下面是整个过程的流程图：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤1： | 打开Spark配置文件 |
| 步骤2： | 搜索spark.shuffl
原创
2023-08-01 14:38:25
271阅读
# Spark Shuffle Service 科普
在大数据处理框架中，Apache Spark 是一个备受欢迎的选择，部分原因是它在处理大规模数据时能够高效地进行计算。其中一个重要的组件就是 Spark Shuffle Service。它在执行分布式计算时起到关键作用，特别是在处理数据重组时。
## 什么是 Shuffle？
“Shuffle” 是指数据在多个计算节点之间的传输与重组过程
原创
2024-10-14 04:04:25
68阅读
# Spark Shuffle Service设置科普
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，擅长处理大规模数据集。在Spark的运行过程中，数据的shuffle操作是一项关键任务。这一过程涉及到数据的重新分配，以优化后续的数据处理过程。然而，在shuffle操作中遇到的问题可能会导致性能下降，因此启用Shuffle Service可以帮助我们解决这一问题。
## 什么是Shuf
原创
2024-09-11 05:21:43
235阅读
# Spark Shuffle Service（Spark Shuffle服务）
在Apache Spark中，Shuffle操作是指将数据重新分布到不同的计算节点上，以便进行后续的聚合、排序或连接等操作。Shuffle操作对于Spark作业的性能至关重要，因为它涉及数据的传输和重新分配。Spark提供了一种称为Spark Shuffle Service的机制，可以显著提高Shuffle操作的性
原创
2023-07-27 06:01:16
425阅读
初始RDD分区个数由Split个数决定（老师说若读取HDFS初始也参考spark.default.parallelism参数指定分区数，如果使用SparkSQL读取Hive或者MySQL数据，初始按照split个数，不参考该参数），假定为N。执行过程中假如没有执行重分区则分区个数还是N，如果执行到Shuffle，Shuffle分为Map端和Reduce端，Map端的任务个数还是N，Reduce端（
转载
2024-06-29 12:21:23
42阅读
1、spark shuffle：spark 的 shuffle 主要发生在 DAG 视图中的 stage 和 stage 之间，也就是RDD之间是宽依赖的时候，会发生 shuffle。补充：spark shuffle在很多地方也会参照mapreduce一样，将它分成两个阶段map阶段、reduce阶段。map阶段就是数据还在各个节点上的阶段，reduce阶段就是相同的key被拉到了相同的节点上后的
转载
2023-11-28 09:31:16
55阅读
原因分析参考Spark RSS(Remote Shuffle Service)，它存在的目的就是解决Spark Shuffle FetchFailedException这类问题。Spark Shuffle Fetch过程存在大量的网络小包，现有的External Shuffle Service设计并没有非常细致的处理这些RPC请求，大规模场景下会有很多connection reset发生，导致Fe
转载
2023-10-27 19:51:00
47阅读
大数据计算引擎常用的 Pull-Based Sort Shuffle 方案实现机制存在缺陷，在大规模生产环境下经常因为 Shuffle 问题影响作业稳定性。在此背景下，字节跳动自研了 Cloud Shuffle Service，提供比原生方案稳定性更好、性能更高、更弹性的数据 Shuffle 能力，同时也为存算分离/在离线混部等场景提供了 Remote Shuffle 解决方案。
转载
2023-12-10 23:31:40
45阅读
前言Spark 的 Executor 节点不仅负责数据的计算，还涉及到数据的管理。如果发生了 shuffle 操作，Executor 节点不仅需要生成 shuffle 数据，还需要负责处理读取请求。如果 一个 Executor 节点挂掉了，那么它也就无法处理 shuffle 的数据读取请求了，它之前生成的数据都没有意义了。为了解耦数据计算和数据读取服务，Spark 支持单独的服务来处理读取请求。这
转载
2023-11-12 13:09:44
126阅读
## YARN时间线服务和Spark应用程序数据追踪
### 什么是YARN时间线服务？
在Apache Hadoop生态系统中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个分布式计算框架，用于管理和调度大规模数据处理作业。YARN的时间线服务是一个组件，用于收集、存储和查询与应用程序相关的数据。
YARN时间线服务提供了一个有关作业、应用程序和容器的详细
原创
2023-07-27 06:02:58
479阅读
导读：阿里云 EMR 团队和趣头条的大数据团队共同研发了 RSS，解决 Spark on Yarn 层面提到的所有问题，并为 Spark 跑在 Kubernetes 上提供 Shuffle 基础组件。作者 | 王振华、曹佳清、范振趣头条是一家依赖大数据的科技公司，在 2018~2019 年经历了业务的高速发展，主 App 和其他创新 App 的日活增加了 10 倍以上，相应的大数据系统也
转载
2024-07-18 11:52:42
114阅读
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
转载
2024-06-11 13:03:30
106阅读
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
转载
2023-10-18 05:24:13
127阅读
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
转载
2023-06-19 13:39:07
236阅读
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
转载
2023-06-19 13:36:05
198阅读
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
转载
2023-06-02 14:18:45
128阅读
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
转载
2023-12-27 22:46:13
191阅读
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
转载
2014-11-08 11:18:00
189阅读
2评论
