1.shuffle原理什么样的情况下，会发生shuffle？在spark中，主要是以下几个算子：groupByKey、reduceByKey、countByKey、join，等等。什么是shuffle？groupByKey，要把分布在集群各个节点上的数据中的同一个key，对应的values，都给集中到一块儿，集中到集群中同一个节点上，更严密一点说，就是集中到一个节点的一个executor的一个ta
什么是Spark Shuffle 答案：每个Spark作业启动运行的时候，首先Driver进程会将我们编写的Spark作业代码分拆为多个stage，每个stage执行一部分代码片段，并为每个stage创建一批Task，然后将这些Task分配到各个Executor进程中执行。一个stage的所有Task都执行完毕之后，在各个executor节点上会产生大量的文件，这些文件会通过IO写入磁盘
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2024-01-14 17:59:41
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什么是宽窄依赖，及特殊join算子，join时何时产生shuffle，何时不产生shuffle 发布于2018-11-11 15:39:18 阅读数 696 展开1、 什么是宽窄依赖，宽依赖： 发生shuffle时，一定会产生宽依赖，宽依赖是一个RDD中的一个Partition被多个子Partition所依赖（一个父亲多有儿子），也就是说每一个父RDD的P
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2023-11-06 19:47:16
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尽量避免使用shuffle类算子 如果有可能的话，要尽量避免使用shuffle类算子。因为Spark作业运行过程中，最消耗性能的地方就是shuffle过程。shuffle过程，简单来说，就是将分布在集群中多个节点上的同一个key拉取到同一个节点上，进行聚合或join等操作。比如reduceByKey、join等算子，都会触发shuffle操作。 shuffle过程中，各个节点上的相同key都会先写
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2023-11-07 00:09:48
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背景介绍：最近在对一个Spark任务进行调优时，在260G的输入数据上跑，总会在执行8-9小时后抛出Too large frame的异常。对此异常进行深入了解，也尝试了很多解决办法，现将其总结以备往后参考。 Too large frame异常的原因：Spark抛出Too large frame异常，是因为Spark对每个partition所能包含的数据大小有写死的限制（约为2G），当某个
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2023-11-25 22:00:53
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在大数据处理的圈子里，Apache Spark 凭借其极高的性能和灵活性而备受欢迎。其中，shuffle 算子是理解 Spark 计算的重要一环，它对于性能影响极大，但也最容易出现瓶颈。在这篇文章中，我将给大家全面解析 Spark shuffle 算子的特性、原理及其在实战中的表现。
### 背景定位
Apache Spark 最初是在2010年由加州大学伯克利分校的AMPLab 开发的，旨在
MapReduce基于MapReduce编程思想的spark运行程序，仍然是以先运行map端程序，将map程序处理的结果溢写到磁盘，然后执行reduce端程序进行shuffle操作，对map端处理结果进行处理，得到最终结果。
spark driver端将程序创建成job后，通过DAGSchduler将其转换为DAG，然后根据shuffle算子，将其切分为多个stage，stage保证多个任务，形成
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2023-11-18 21:19:08
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文章目录Shuffle类算子的使用广播变量Shuffle类算子去重聚合排序重分区集合或者表操作使用高性能的算子Spark-submit的参数调优Spark作业基本原理简介资源参数调优资源参数参考示例 Shuffle类算子的使用如果有可能的话，要尽量避免使用shuffle类算子。因为Spark作业运行过程中，最消耗性能的地方就是shuffle过程。shuffle过程，简单来说，就是将分布在集群中多
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2023-12-15 16:28:16
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# 如何实现Spark产生Shuffle的算子
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教会刚入行的小白如何实现“Spark产生Shuffle的算子”。在本篇文章中，我将以表格形式展示整个过程的步骤，并详细介绍每一步需要做的事情和所需代码的注释。
## 1. 算子的产生与执行流程
下面是实现Spark产生Shuffle的算子的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步
原创
2023-08-18 05:24:28
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# Spark中的Shuffle算子详解
## 引言
在大数据处理中，数据的分布和处理方式是影响性能的关键因素。Apache Spark作为一种分布式计算框架，其Shuffle算子为实现对数据的重新分布提供了重要机制。本文将对Spark中的Shuffle算子进行深入探讨，并通过代码示例帮助读者更好地理解这一概念。
## 什么是Shuffle？
Shuffle是指在分布式计算中，为了解决数据
目录一、常规性能调优1.常规性能调优一：最优资源配置2.常规性能调优二：RDD 优化1) RDD 复用2) RDD 持久化3) RDD 尽可能早的 filter 操作3.常规性能调优三：并行度调节4.常规性能调优四：广播大变量5.常规性能调优五：Kryo 序列化6.常规性能调优六：调节本地化等待时长二、算子调优1.算子调优一：mapPartitions2.算子调优二：foreachPartitio
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2024-10-26 20:04:16
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Spark学习笔记总结01. Spark基础1. 介绍Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。 Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。2. Spark-Shellspark-she
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2024-07-26 11:50:30
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# Spark 非聚合类的 Shuffle 算子指南
在大数据处理时，Spark 提供了多种操作来处理数据，包括聚合和非聚合类的 Shuffle 算子。非聚合类 Shuffle 算子如 `groupByKey` 和 `join` 等，在数据的重新分布上扮演着重要的角色。作为一名刚入行的小白，理解这些操作的流程及具体实现十分重要。本文将带你逐步实现 Spark 中的一些非聚合类 Shuffle 算
原创
2024-10-20 06:15:55
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value类型的算子处理数据类型为value型的算子（也就是这个算子只处理数据类型为value的数据），可以根据rdd的输入分区与输出分区的关系分为以下几个类型（1）输入分区与输出分区一对一型map型：对rdd的每个数据项，通过用户自定义的函数映射转换成一个新的rdd上面4个方框表示4个rdd分区，当第一个方框中的rdd经过用户自定义的map函数从v1映射为v,1.这种操作只有等到action算子
放一张老生常谈的架构图吧：SparkContext可以说是Apache Spark的“众妙之门”，无论任何Spark工程，最最重要的一步就是正确的创建SparkContext，这是一切项目代码能够正确运行的基石。为什么这么说？因为Spark的作者们为SparkContext对象集成了各种各样的功能，譬如它能够让你的Spark Application通过Cluster Manager（亦称为Res
RDD shuffle类算子1.概述2.去重算子2.1.distinct3.聚合算子3.1.复用性函数3.1.1.默认分区器3.1.1.combineByKeyWithClassTag3.2.reduceByKey3.3.groupByKey3.4.groupBy3.5.aggregateByKey3.6.combineByKey4.排序算子4.1.sortByKey4.2.sortBy5.重分
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2023-07-04 16:30:21
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Spark中的shuffle是在干嘛？Shuffle在Spark中即是把父RDD中的KV对按照Key重新分区，从而得到一个新的RDD。也就是说原本同属于父RDD同一个分区的数据需要进入到子RDD的不同的分区。但这只是shuffle的过程，却不是shuffle的原因。为何需要shuffle呢？Shuffle和Stage在分布式计算框架中，比如map-reduce，数据本地化是一个很重要的考虑，即计算
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2023-09-13 11:15:05
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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
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2023-10-07 21:36:18
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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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Spark的算子分类：从大方向说，Spark算子大致可以分为以下两类：（1）Transformation变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，这种算子是延迟执行的，也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的转换操作不是马上执行，需要等到有Action操作的时候才会真正触发。（2）Action行动算子：这类算子会触发SparkContext提交job作业，并将数据输出到Spark系统。从小方向说
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2023-09-15 12:58:49
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