默认分区：HashPartition 影响因素：key.hashcode()、NumReducerTask 一、基础 1、目的 Reducer处理的结果按不同的条件，存储在不同的文件中 2、语法 a、自定义分区，继承Partitioner b、分区在mapper后reducer前，因此数据类型和ma
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2021-07-14 13:52:35
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Spark Shuffle Partition 是 Apache Spark 在进行数据处理时的一个关键环节，通过对数据进行重新分区，能够有效提升计算效率。然而，Shuffle Partition 的设置不当可能导致性能下降或内存溢出的问题。因此，本文将详细记录解决 Spark Shuffle Partition 相关问题的过程，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧及性能对比。
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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# 实现“spark shuffle partition数”的方法
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会刚入行的小白如何实现“spark shuffle partition数”。下面是具体的步骤和代码示例。
## 流程步骤
```mermaid
journey
title 实现“spark shuffle partition数”的流程
section 开始
p
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2024-05-08 03:55:31
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MapReduce的sort-based shuffle之前我们提到了MapReduce的Shuffle方式，Spark Shuffle虽然采取了和MapReduce完全不一样的机制，但深层的原理还是有相同的地方的。所以，为了更好地理解Spark Shuffle的运行机制，我们先对MapReduce的Shuffle过程进行一个简单的回顾：首先是对输入文件进行细化，这个过程是将一个大的file文件分
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2023-09-21 14:29:17
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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
Shuffle的定义我们都知道Spark是一个基于内存的、分布式的、迭代计算框架。在执行Spark作业的时候，会将数据先加载到Spark内存中，内存不够就会存储在磁盘中，那么数据就会以Partition的方式存储在各个节点上，我们编写的代码就是操作节点上的Partiton数据。之前我们也分析了怎么我们的代码是怎么做操Partition上的数据，其实就是有Driver将Task发送到每个节点上的Ex
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2023-12-01 11:51:03
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shuffle： 是描述着数据从map端传输到reduce端的过程，而且我们知道e执行
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2022-12-28 15:07:24
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shuffle： 是描述着数据从map端传输
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2022-06-16 06:47:26
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1 shuffle操作 Spark中的某些操作会触发称为shuffle的事件。 随机播放是Spark的重新分配数据的机制，因此它可以跨分区进行不同的分组。 这通常涉及跨执行程序和机器复制数据，使得混洗成为复杂且昂贵的操作。2 背景为了理解在shuffle期间发生的事情，我们可以考虑reduceByKey操作的示例。 reduceByKey操作生成一个新的RDD，其中单个键的所有值都组合成一个元组
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2023-09-16 13:56:48
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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
## Spark Shuffle Partition 参数设置指南
在大数据处理框架中，Apache Spark 是一个非常流行的选择。Shuffle 是 Spark 中一个关键的操作，它将数据从一个地方重新分发到另一个地方。为了优化性能，适当设置 Shuffle Partition 是非常重要的。本文将通过一个简单的表格以及详细的步骤引导你完成 Spark Shuffle Partition
目录3.RDD 的 Shuffle 和分区3.1 RDD 的分区操作查看分区数创建 RDD 时指定分区数3.2 RDD 的 Shuffle 是什么3.3 RDD 的 Shuffle 原理Hash base shuffleSort base shuffle3.RDD 的 Shuffle 和分区目标RDD 的分区操作Shuffle 的原理分区的作用RDD 使用分区来分布式并行处理数据, 并且要做到尽量
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2024-01-16 09:32:31
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ShuffleShuffle》1：Shuffle是什么？shuffle 英[ˈʃʌfl] 美[ˈʃʌfl] 洗(牌)将所有元素随机排序
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2022-09-15 19:47:03
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hive调优是比较大的专题，需要结合实际的业务，数据的类型，分布，质量状况等来实际的考虑如何进行系统性的优化，hive底层是mapreduce，所以hadoop调优也是hive调优的一个基础,hvie调优可以分为几个模块进行考虑，数据的压缩与存储，sql的优化，hive参数的优化，解决数据的倾斜等。一，数据的压缩与存储格式对分析的数据选择合适的存储格式与压缩方式能提高hive的分析效率：1）压缩方
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2023-07-05 14:00:56
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今天大概弄懂了partition by和group by的区别联系。group by是分组函数，partition by是分析函数（然后像sum()等是聚合函数）；在执行顺序上，以下是常用sql关键字的优先级from > where > group by > having > order by而partition by应用在以上关键字之后，实际上就是在执行完select之后
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2024-05-30 14:33:05
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目录编辑一、RDD 的 Shuffle 和分区1.1.分区的作用1.2.分区和 Shuffle 的关系1.3Spark 中的 Shuffle 操作的特点二、RDD 的分区操作2.1.查看分区数2.2.创建 RDD 时指定分区数2.3.通过 coalesce 算子指定分区数2.4. 通过 repartition 算子指定 三、RDD 的 S
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2023-12-10 15:15:30
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在之前的博客《MapReduce系列(5) | MapReduce任务流程和shuffle机制的简单解析》,博主为大家分享了MapReduce的整体计算任务流程以及shuffle阶段主要的作用。本篇博客博主分享的是Shuffle之Partition分区详解。目录一. Shuffle之Partition分区1.1. 默认Partition分区1.2. 自定义Partitioner1.3. 分区...
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2021-09-02 13:31:22
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在之前的博客《MapReduce系列(5) | MapReduce任务流程和shuffle机制的简单解析》,博主为大家titioner1.3. 分区...
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2022-04-21 10:37:37
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业务背景在建立数仓体系过程中，采用ORC+SNAPPY存储，单分区文件大小TB级别，对比前后依赖表以及同样体量的表，只有GB级别，故对这种情况产生怀疑，进行验证 验证一、确定数据量、以及具体字段数据正常 验证二、
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2024-05-30 17:17:27
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