Shuffle Read对于每个stage来说，它的上边界，要么从外部存储读取数据，要么读取上一个stage的输出。而下边界要么是写入到本地文件系统(需要有shuffle)，一共child stage进行读取，要么就是最后一个stage，需要输出结果。这里的stage在运行时就可以以流水线的方式进行运行一组Task，除了最后一个stage对应的ResultTask，其余的stage全部对应的shu
一、概述 接之前两篇ShuffleWrite文章，这里讲解Spark Shuffle Write的第三种实现SortShuffleWriter，在ShuffleWrite阶段，如果不满足UnsafeShuffleWriter、BypassMergeSortShuffleWriter两种条件，最后代码执行SortShuffleWriter，这里来看看他的具体实现：二、具体实现 这里直接
原创
2021-03-10 09:44:38
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spark shufflesparkshuffle主要部分就是shuffleWrite 和 shuffleReader. 大致流程spark通过宽依赖划分stage,如果是宽依赖就需要进行shuffle操作，上游stage的shufflemaptask进行shuffleWrite，上游的write操作做的最重要的操作其实就是分区，元数据根据MapOutputTrackerWorker汇报
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2024-01-13 21:39:59
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1 前言
在前面一系列博客中，特别在Shuffle博客系列中，曾描述过在生成ShuffleWrite的文件的时候，对每个partition会先进行排序并spill到文件中，最后合并成ShuffleWrite的文件，也就是每个Partition里的内容已经进行了排序，在最后的action操作的时候需要对每个executor生成的shuffle文件相同的Partition进行合并，完成Actio
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2023-11-25 22:00:27
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问题导读：1. 排序算子是如何做排序的？2. 完整的排序流程是？解决方案：1 前言 在前面一系列博客中，特别在Shuffle博客系列中，曾描述过在生成ShuffleWrite的文件的时候，对每个partition会先进行排序并spill到文件中，最后合并成ShuffleWrite的文件，也就是每个Partition里的内容已经进行了排序，在最后的action操作的时候需要对每个executor生成
文章目录一 shuffle1.1 Spark的Shuffle过程1.2 shuffle write 和 shuffle read1.3 shuffle过程中的分区排序问题1.4 会导致发生shuffle的算子1.5 shuffle调优1.6 使用任务管理器 观察task, stage, shufflewrite, shuffleread二 checkPoint2.1 checkPoint应用场景
一、概述 上篇文章：Spark2.x精通:三种ShuffleWriter触发条件，我们讲了ShuffleHandle如何选择不同的ShuffleWrite策略，这里我们从源码角度剖析BypassMergeSortShuffleWriter实现策略的原理和具体的实现细节。 BypassMergeSortShuffleWriter具体的实现都在对应类的write()函数中，我们直接看源码进
原创
2021-03-10 09:46:44
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spark.shuffle.file.buffer 以下是
Shffule
过程中的一些主要参数，这里详细讲解了各个参数的功能、默认值以及基于实践经验给出的调优建议。 默认值：
32k 参数说明：该参数用于设置 shufflewrite task
的
BufferedOutputStream
的
buffer
缓冲大小。将数据写到磁盘文件之前，会先写入
buffe
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2023-11-22 18:07:04
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Spark的shuffle介绍shuffle简介:在DAG阶段以shuffle为界，划分stage，上游stage做maptask，每个maptask将计算结果数据分成多份，每一份对应到下游stage的每个partition中，并将其临时写到磁盘,该过程叫做shufflewrite;下游stage做reducetask,每个reducetask通过网络拉取上游stage中所有maptask的指定分
原创
2022-02-26 09:56:38
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Spark两种核心Shuffle： HashShuffleSortShuffle一、HashShuffle1.未经优化的HashShuffle 在shuffleWrite阶段，也就是上层，每个task都会根据key进行hash划分，从而让相同hash值的key进入同一个blockfile文件，以供shuffleRead阶段的task拉取（溢写到磁盘形成blockfile之前，会
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2023-12-27 12:45:53
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1. 前序关于Executor如何运行算子，请参考前面博文：大数据：Spark Core（四）用LogQuery的例子来说明Executor是如何运算RDD的算子，当Executor进行reduce运算的时候，生成运算结果的临时Shuffle数据，并保存在磁盘中，被最后的Action算子调用，而这个阶段就是在ShuffleMapTask里执行的。前面博客中也提到了，用什么ShuffleWrite是
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2024-06-19 13:33:34
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Shuffle机制所谓shuffle就是把不同节点上的数据按相同key值拉取到一个节点上,在这过程中会涉及到IO,所以执行速度会受到影响.shuffle发生在map 和reduce之前(也可以说是两个stage之间)分为shuffleWrite 和shuffleRead两个过程 shuffle 过程: 前一个stage进行shuffle write 把数据存在blockManage, 下一个sta
一、概述 我们已经将Spark的Shuffle原理、ShuffleWrite、ShufffleRead的具体实现细节也做了深入的源码剖析， 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。了解相关的原理之后，就可以对Spark任务的Shuffle过程进行相关的优化，之前做源码剖析的时候，涉及到的比较重要的参数也提到过
原创
2021-03-10 09:37:08
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