# Spark ShuffleMapTask 内存不足问题解析
在大数据处理的场景中，Apache Spark 提供了高效的数据处理能力。然而，在进行 Shuffle 操作时，系统内存不足仍然是一个常见的问题。本文将重点讨论 Spark ShuffleMapTask 内存不足的原因、解决方案，最后提供代码示例，以帮助大家更好地理解并应对这个问题。
## 一、ShuffleMapTask 概述
原创
2024-09-06 05:26:19
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shufllewrite上图有4个ShuffleMapTask要在同一个workernode上运行，CPUcore数为2，可以同时运行两个task。在一个core上连续执行的ShuffleMapTasks可以共用一个输出文件ShuffleFile。先执行完的ShuffleMapTask形成ShuffleBlocki，后执行的ShuffleMapTask可以将输出数据直接追加到ShuffleBloc
原创
2019-04-23 20:44:35
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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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spark shuffle流程分析 回到ShuffleMapTask.runTask函数 如今回到ShuffleMapTask.runTask函数中： overridedef runTask(context:TaskContext): MapStatus = { 首先得到要reduce的task的个
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2017-04-14 08:49:00
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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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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
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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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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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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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.
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2021-07-14 15:54:42
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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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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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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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task.run.runTask->ShuffleMapTask.runTask->writer.write writer 有 HashShuffleWriter和SortShuffleWriter 本章分析 HashShuffleWriterShuffle Write/**
* Write a bunch of records to this task's output
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2023-09-21 08:57:34
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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
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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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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看ShuffleMapTask#runTaskoverride def runTask(context: TaskContext): MapStatus = {
。。。。
val manager = SparkEnv.get.shuffleManager
writer = manager.getWriter[Any, Any](dep.shuffleHandle, parti
<一>ShuffleMapTask计算结果的保存与读取 概要ShuffleMapTask的计算结果保存在哪，随后Stage中的task又是如何知道从哪里去读取的呢，这个过程一直让我困惑不已。用比较通俗一点的说法来解释一下Shuffle数据的写入和读取过程每一个task负责处理一个特定的data partitiontask在初始化的时候就已经明确处理结果可能会产生多少个不同的data p
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2024-09-24 16:08:33
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-》》》配置参数优化SparkConf sc = new SparkConf().setAppName("com.sp.test.GroupTop3").setMaster("local")
.set("spark.shuffle.consolidateFiles", "true")//优化1：开启shuffleGroup，避免shuffleMapTask创建过多的
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2023-08-04 13:55:00
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