一、未经优化的HashShuffleManager shuffle write：stage结束之后，每个task处理的数据按key进行“分类” 数据先写入内存缓冲区 缓冲区满，溢出到磁盘文件 最终，相同key被写入同一个磁盘文件创建的磁盘文件数量 = 当前stagetask数量 * 下一个stage的task数量shuffle read：从上游stage的所有task节点上拉取属于自己的磁盘文件
Spark Shuffle分为Write和Read两个过程。在Spark中负责shuffle过程的执行、计算、处理的组件主要是 ShuffleManager，其是一个trait，负责管理本地以及远程的block数据的shuffle操作。所有方法如下图所示： ShuffleManager定义的方法
由SparkEnv的shuffleManager管理主要方法解释：regi
（1）shuffle的概述 Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。因为是分布式存储，reduce task需要跨节点去拉取其它节点上的map task结果。这一过程将会产生网络资源消耗和内存，磁盘IO的消耗。通常shuffle分为两部分：Map阶段的数据准备和Reduce阶段的数据拷贝处理。（2）hash shuffle 1、普通运行机制 &nb
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2023-09-11 16:28:59
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目录HashShuffleMangerSortShuffleManagertungsten-sort（钨丝） 总结HashShuffleManger普通机制示意图比如：有100个节点(每个节点有一个executor)，每个executor有2个cpu core、10个task，那么每个节点会输出10*1000=1万个文件，在map端总共会输出100*10000=100万分文件map ta
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
在Spark中根据存储级别可以把块数据保存到磁盘或内存中，同时还可以选择按序列化或非序列化的形式保存。MemoryStore类实现了一个简单的基于块数据的内存数据库，用来管理需要写入到内存中的块数据。可以按序列化或非序列化的形式存放块数据，存放这两种块数据的数据结构是不同的，但都必须实现MemoryEntry这个接口。也就是说：MemoryStore管理的是以MemoryEntry为父接口的内存对
在Map和Reduce之间的过程就是Shuffle，Shuffle的性能直接影响整个Spark的性能。所以Shuffle至关重要。Shuffle 介绍 从图中得知，Map输出的结构产生在bucket中。而bucket的数量是map*reduce的个数。这里的每一个bucket都对应一个文件。Map对bucket书是写入数据，而reduce是对bucket是抓取数据也就是读的过程。在spark1.
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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当一个job在DAGScheduler中被分隔为stage，将会根据其内部的shuffle关系将整个job整理出ShuffleMapStage，而最后结果的ResultStage在提交时，将会不断遍历其parent stage，而本身被加入DAGScheduler的等待集合，只在所有parent的stage执行完毕之后才会执行任务流程中的child stage。private def submit
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2023-09-21 08:41:13
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目录Spark的shuffle分析Shuffle简介宽窄依赖Stagestage切割规则stage计算模式stage并行度Spark Shuffleshuffle Writeshuffle ReadHashShuffle普通机制合并机制SortShuffle普通机制bypass机制shuffle 寻址Spark内存管理静态内存管理统一内存管理reduce中OOM如何处理？shuffle调优shuf
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2023-09-08 16:05:04
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广播变量背景一般Task大小超过10K时（Spark官方建议是20K），需要考虑使用广播变量进行优化。大表小表Join，小表使用广播的方式，减少Join操作。Local Dir背景shuffle过程中，临时数据需要写入本地磁盘。本地磁盘的临时目录通过参数spark.local.dir配置。性能优化点spark.local.dir支持配置多个目录。配置spark.local.dir有多个目录，每个目
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2023-08-11 20:04:05
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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
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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目录类比HDFS的存储架构Spark的存储架构存储级别RDD的持久化机制RDD缓存的过程Block淘汰和落盘类比HDFS的存储架构 HDFS集群有两类节点以管理节点-工作节点模式运行，即一个NameNode(管理节点)和多个DataNode(工作节点)。Namenode管理文件系统的命名空间。它维护着文件系统树及整棵树内的所有文件和目录。这些信息以两个文件形式永久保存在本地磁盘上：命名空间镜像文
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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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
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
【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
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2023-06-19 14:02:06
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