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
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
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2023-09-17 19:53:45
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# 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
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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
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2024-07-30 18:55:45
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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
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
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2024-09-10 08:37:20
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在使用 Apache Spark 的过程中，我遇到了“Spark UI GC Time 过长”的问题，这不仅影响了应用程序的性能，还增加了调试的难度。因此，我深入研究了这个问题的原因，并逐步探索出解决方案。在本文中，我将详细说明这一过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、安全加固以及生态集成。同时，我将使用各种图表和公式来直观地展示思路和过程。
### 环境配置
首先，配置好开发环境
在实时计算里，最出名的是几个框架应该就是spark streaming 、storm和flink ,最近两年各大互联网大厂纷纷切到flink，为什么？为什么这么火？一个表格告诉你！ 1.在模型上，storm 和 flink 都是实时流，来一条处理一条，而spark streaming 是一个微批次处理，数据流被切分成一个个小的批次，一般单位是秒级。2.在功能上，flink 支持事件
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2023-11-07 08:20:35
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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
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目标：简单模拟Spark的通信机制，多个worker向Master注册并发送心跳，Master定时清理超时的worker。具体流程如下:启动Master并开启清空超时Worker的定时任务Worker启动的时候，在preStart方法中连接Master,并向Master注册自己的相关信息Master收到worker的注册并返回自己的url给Worker，表示该Worker注册成功Worker收到注
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2024-11-01 17:15:15
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# Spark Task GC 时间过长的原因及解决方案
Apache Spark 是一个强大的大数据处理引擎，广泛应用于大规模数据分析和机器学习任务。然而，随着数据量的增加，开发者常常会遇到任务执行速度较慢的问题，其中一个常见的原因就是 GC（垃圾回收）时间过长。本文将探讨这一问题的成因，并提供一些优化建议和代码示例。
## 什么是 GC？
在 Java 和 Scala 等基于 JVM 的
【Spark2运算效率】【Spark2运算效率】第四节 影响生产集群运算效率的原因之数据倾斜前言倾斜实例治理过程结语跳转 前言当ETL调度任务所能拥有的资源能够满足其在较为资源冗余的状况下实施运算，长时间的运算过程中可能是涉及了数据倾斜的现象；数据倾斜可以说是分布式运算中不可避免的一种现象，这种现象带来的后果就是任务执行时长会随着倾斜度的增加而变长，甚至会有Fail的风险（任务重跑）； 不管是任
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2023-08-24 11:19:18
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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，
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2023-12-19 23:12:27
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大数据处理框架设计与实现 文章摘要
原创
2022-11-25 00:25:16
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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
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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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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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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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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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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