ShuffleManager发展概述在Spark的源码中，负责shuffle过程的执行、计算和处理的组件主要就是ShuffleManager，也即shuffle管理器。而随着Spark的版本的发展，ShuffleManager也在不断迭代，变得越来越先进。在Spark 1.2以前，默认的shuffle计算引擎是HashShuffleManager。该ShuffleManager而HashShuff
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2023-12-01 11:25:34
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标题sortShuffleManager一、注册ShuffleHandle的策略 首先，在shuffle过程中满足以下条件，选择BypassMergeSortShuffleHandle： 1）map端没有聚合操作 2）shuffle read partitions <= spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold(阈值默认为200) 其次，满足以下条件，选
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2023-11-06 10:44:54
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是Spark Shuffle的可插拔式入口点，负责协调Shuffle过程的各个方面。在SparkEnv初始化时，会根据配置（参数）创建相应的ShuffleManager实例，驱动Driver和Executor上的Shuffle操作。
ShuffleManager的主要职责是shuffle过程的执行、计算和处理。包括HashShuffleManager和SortShuffleManager。1.2版本以前的Spark使用HashShuffleManager，1.2版本以后使用SortShuffleManager。1.未经优化的HashShuffleManager在shuffle write阶段，也就是一个stage结束之后，每个
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2023-06-19 12:16:08
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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
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2023-10-24 08:34:26
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1.Spark shuffle 发展ShuffleManager发展概述负责shuffle过程的执行、计算和处理的组件主要就是ShuffleManager，也即shuffle管理器。
在Spark1.2以前，默认的shuffle计算引擎是HashShuffleManager。该ShuffleManager而
HashShuffleManager有着一个非常严重的弊端，就是会产生大量的中间磁盘文件
文章目录ShuffleManagerShuffleManager 参数配置和 shuffleManager 实例化根据 ShuffleManager实例化 shuffleHandleShuffleHandle 选择条件Map task获取 ShuffleWriterBypassMergeSortShuffleWriterSortShuffleWriterExternalSorter 本文基于 C
首先介绍一下需要实现的接口。框架的类图如图所示（今天CSDN抽风，竟然上传不了图片。如果需要实现新的Shuffle机制，那么需要实现这些接口。1.1.1 org.apache.spark.shuffle.ShuffleManagerDriver和每个Executor都会持有一个ShuffleManager，这个ShuffleManager可以通过配置项spark.shuffl
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2024-10-30 12:50:23
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ShuffleManager（一） 本篇,我们来看一下spark内核中另一个重要的模块，Shuffle管理器ShuffleManager。shuffle可以说是分布式计算中最重要的一个概念了，数据的join，聚合去重等操作都需要这个步骤。另一方面，spark之所以比mapReduce的性能高其中一个 ...
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2021-05-03 23:12:02
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ShuffleManager的主要功能是在task直接传递数据，所以getWriter和getReader是它的主要接口。大流程： 1）需求方：当一个Stage依赖于一个shuffleMap的结果，那它在DAG分解的时候就能识别到这个依赖，并注册到shuffleManager； 2）供应方：也就是shuffleMap，它在结束后，会将自己的结果注册到shuffleManag
前言shuffle是分布式计算系统中最重要的一部分，spark和mapreduce的shuffle的大体思路类似，在实现上有一些区分。Spark提供了插件式的接口，使用者可以通过继承ShuffleManager来自定义，并通过`spark.shuffle.manager`来声明自定义的ShuffleManager。 shuffle-writeshuffle-write在shuffle中是
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2024-02-20 21:38:53
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看ShuffleMapTask#runTaskoverride def runTask(context: TaskContext): MapStatus = {
。。。。
val manager = SparkEnv.get.shuffleManager
writer = manager.getWriter[Any, Any](dep.shuffleHandle, parti
查看的源码为spark2.3 调用ShuffleMapTask的runTask方法org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask#runTaskShuffleMapTask继承了org.apache.spark.scheduler.Task，重写了Task的runTask方法，在该方法中关于shuffle部分主要是获取shuffleManager，然后
Spark Shuffle Read调用栈如下： 1. org.apache.spark.rdd.ShuffledRDD#compute() 2. org.apache.spark.shuffle.ShuffleManager#getReader() 3. org.apache.spark.shuffle.hash.HashShuffleReader#read() 4. org.apach
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2024-08-02 08:53:45
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Shuffle过程主要分为Shuffle write和Shuffle read两个阶段，2.0版本之后hash shuffle被删除，只保留sort shuffle，下面结合代码分析：1.ShuffleManagerSpark在初始化SparkEnv的时候，会在create()方法里面初始化ShuffleManager// Let the user specify short names for
在Spark中，将数据抽象为Block（不论是shuffle数据，还是节点本身存储的数据），而每个driver/executor中的block都是由`BlockManager`这个类来负责管理的。对于block实际的读取，`BlockManager`根据block存储位置的不同是交由`ShuffleManager`， `MemoryStore`或`DiskStore`来实际处理的。`BlockMa
介绍：在Spark 1.2以前，默认的shuffle计算引擎是HashShuffleManager。HashShuffleManager采用的hashShuffle机制很大的问题就是产生大量的中间磁盘文件，产生的大量磁盘IO操作会有性能问题。在Spark 1.2以后的版本中，默认的ShuffleManager改成了SortShuffleManager。SortShuffleManager相较于Ha
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2023-11-26 14:03:51
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基于排序的Shuffle框架在《Shuffle实现框架》一节中对Shuffle框架的组成进行了介绍，本节介绍基于排序的Shuffle框架（SortShuffleManager类）的组成和特性。SortShuffleManager介绍在spark2中，ShuffleManager接口的实现只有一种：SortShuffleManager，即基于排序的Shuffle(Sort-basedshuffle)
原创
2020-12-25 20:47:40
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一：为什么需要Sort-Based shuffle
1、shuffle 一般包含2个阶段任务：第一部分，产生Shuffle数据的阶段（Map阶段，需要实现ShuffleManager 中的getWriter来写数据，可以通过blockManager将数据写入、Memory，Disk，Tachyon都可以，也可以写副本（例如想非常快的shuffle
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2024-08-14 19:34:59
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《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》欢迎关注github《大数据成神之路》目录一、概述二、shuffle的定义三、ShuffleManager发展概述四、HashShuffleManager的运行原理4.1 未经优化的HashShuffleManager4.2 优化后的HashShuffleManager五、SortShuffleManager运行原理5.1 普通运行机制5.2 bypass运行机制六、shuffle相关参数调优spark.shuffle.file.b
原创
2021-06-10 21:02:52
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