1）spark通常把shuffle操作定义为划分stage的边界，其实stage的边界有两种：ShuffleMapTask和ResultTask。ResultTask就是输出结果，输出结果的称为ResultTask，都为引起stage的划分，比如以下代码：rdd.parallize(1 to 10).foreach(println)每个stage内部，一定有一个ShuffleMapTask或者是R
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2023-07-06 16:26:14
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概述一个Spark的Job分为多个stage，最后一个stage会包含一个或多个ResultTask，前面的stages会包含一个或多个ShuffleMapTasks。ResultTask运行并将结果返回给driver application。ShuffleMapTask将task的output依据task的partition分离到多个buckets里。一个ShuffleMapTask相应一个Sh
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2024-06-11 16:53:19
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park中的Task分为ShuffleMapTask和ResultTask两种类型，在Spark中DAG的最后一个Stage内部的任务都是ResultTask，其余所有的Stage(s)的内部都是ShuffleMapTask，生成的Task会被Driver发送到已经启动的Executor中执行具体的计算任务，执行的实现是在TaskRunner.run方法中完成的。
原创
2015-12-16 00:04:03
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一、Shuffle结果的写入和读取通过之前的文章Spark源码解读之Shuffle原理剖析与源码分析我们知道，一个Shuffle操作被DAGScheduler划分为两个stage，第一个stage是ShuffleMapTask，第二个是ResultTask。ShuffleMapTask会产生临时计算结果，这些数据会被ResultTask作为输入而读取。那么ShuffleMapTask的计算结果是如
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2024-09-29 21:59:52
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Task一个执行单位, Spark中有两种Task: Spark工作由一个或多个阶段组成, 作业的最后一个阶段由多个ResultTasks组成，而早期的阶段由ShuffleMapTasks组成ShuffleMapTask ShuffleMapTask执行任务并将任务输出分为多个桶（基于任务的分区程序）ResultTask ResultTask执行任务并将任务输出发送回驱动程序应用程序task
概述 一个Spark的Job分为多个stage，最后一个stage会包括一个或多个ResultTask，前面的stages会包
原创
2023-05-14 22:43:03
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目录 #Job提交流程概览#Task类型1.Task2.DAGTask3.ResultTask4.ShuffleMapTask#Stage划分sc.runJobDAGScheduler.runJobsubmitStage()getMissingParentStages()getShuffleMapStage()#Task提交submitMissingTasks()submitTasks(
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2023-07-04 11:05:32
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Spark Runtime里的主要层次分析，梳理Runtime组件和运行流程，DAGSchedulerJob=多个stage，Stage=多个同种task, Task分为ShuffleMapTask和ResultTask，Dependency分为ShuffleDependency和NarrowDependency面向stage的切分，切分依据为宽依赖维护waiting jobs和
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2017-08-13 12:58:00
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Spark内核架构深度剖析spark内核中主要包括一下组件： 1、Application 2、spark-submit 3、Driver 4、SparkContext 5、Master 6、Worker 7、Executor 8、Job 9、DAGScheduler 10、TaskScheduler 11、ShuffleMapTask and ResultTask spar
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2023-11-27 11:15:26
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一、内核剖析1、内核模块 1、Application
2、spark-submit
3、Driver
4、SparkContext
5、Master
6、Worker
7、Executor
8、Job
9、DAGScheduler
10、TaskScheduler
11、ShuffleMapTask and ResultTask 2、图解 自己编写的Application，就是我们自己写的程
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2023-11-25 12:44:31
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Spark Runtime里的主要层次分析，梳理Runtime组件和执行流程，DAGSchedulerJob=多个stage，Stage=多个同种task, Task分为ShuffleMapTask和ResultTask，Dependency分为ShuffleDependency和NarrowDependency面向stage的切分，切分依据为宽依赖维护waiting jobs和active jo
Stage在提交过程中，会产生两种Task，ShuffleMapTask和ResultTask。在ShuffleMapTask执行过程中，会产生Shuffle结果的写磁盘操作。
1. ShuffleMapTask.runTask
此方法是Task执行的入口。
override def runTask(context: TaskContext): MapStatus = {
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2024-10-26 21:35:03
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shuffle过程是spark运算的重要过程，也是spark调优的关键地方之一，在spark中的reduceByKey，groupByKey，sortByKey，countByKey，join，cogroup等操作时，都会触发shuffle过程。shuffle过程发生在shuffleMapTask与resultTask之间，当shuffleMapTask的输出数据先放到内存bucket中，buck
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2024-04-12 19:42:52
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RDD在经过转换之后，会出发一个动作生成Job。从而产生一批计算任务在Executor执行。Task分为两种类型:org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTaskorg.apache.spark.scheduler.ResultTaskDAG在最后的阶段会给每个Partition生成一个ResultTask，其他阶段生成ShuffleMapTask。Task执行T
Spark性能调优手段：判断内存消耗：设置RDD并行度，将RDD cache到内存，通过BlockManagerMasterActor添加RDD到memory中的日志查看每个partition占了多少内存，最后乘以partition数量，即是RDD内存占用量。1.Shuffle调优（核心）a.consolidation机制，使shuffleMapTask端写磁盘的文件数量减少，resultTask
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2023-08-01 15:22:31
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1. hadoop和spark的shuffle联系两者都是将 mapper（Spark 里是 ShuffleMapTask）的输出进行 partition，不同的 partition 送到不同的 reducer（Spark 里 reducer 可能是DAG中下一个 stage 里的 ShuffleMapTask，也可能是 ResultTask）。Reducer以内存作缓冲区，边 shuffle 边
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2023-07-12 22:09:34
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在spark中，什么情况下会发生shuffle？reduceByKey，groupByKey，sortByKey，countByKey，join，cogroup等操作。默认的shuffle操作的原理剖析 假设有一个节点上面运行了4个 ShuffleMapTask，然后这个节点上只有2个 cpu core。假如有另外一台节点，上面也运行了4个ResultTask，现在呢，正等着要去 Shuffle
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2024-01-02 11:49:07
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一.Spark内核架构1、Application2、spark-submit3、Driver4、SparkContext5、Master6、Worker7、Executor8、Job9、DAGScheduler10、TaskScheduler11、ShuffleMapTask and ResultTask任务调度流程图各个RDD之间存在着依赖关系，这些依赖关系就形成有向无环图DAG，DAGSche
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2024-10-11 07:23:29
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Shuffle本质上是将ShuffleMapTask的输出进行分区，不同的分区发送给不同的reducer（例如ResultTask）。在Spark中，当执行reduceByKey、groupByKey等转换算子时都会发生Shuffle操作。与Hadoop中的MapReduce相比，两者有一定差异。MapReduce是采用sort-based机制，即combine/reduce的数据必然已按key排
原创
2020-11-28 23:06:54
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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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