# Spark Shuffle 分类详解
在现代大数据处理框架中，Apache Spark 已经成为了一个非常流行的工具。其中，shuffle 操作的管理与优化对于 Spark 的性能具有重要的影响。在本文中，我们将深入探讨 Spark 中的 shuffle 分类，帮助读者理解如何优化大数据处理中的 shuffle 操作。
## 什么是 Shuffle？
在分布式计算中，shuffle 是指
原创
2024-08-15 09:23:20
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文章目录面筋默认的sort shufflebypass sort shuffletungen sort shufflemap端和reduce端数据交接什么时候触发shuffleshuffle write的详细过程SortShuffleWriter.write过程解析BypassMergeSortShuffleWriter.write过程解析UnsafeShuffleWriter.write过程解
1. spark shuffle write和shuffle read什么是shuffle操作spark中的shuffle操作功能：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操作，类似洗牌的操作。这些分布在各个存储节点上的数据重新打乱然后汇聚到不同节点的过程就是shuffle过程。shuffle过程分为shuffle write和shuffle read两部分s
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2023-08-13 12:43:38
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概述所谓Shuffle就是将不同节点上相同的Key拉取到一个节点的过程。这之中涉及到各种IO，所以执行时间势必会较长，Spark的Shuffle在1.2之前默认的计算引擎是HashShuffleManager，不过HashShuffleManager有一个十分严重的弊端，就是会产生大量的中间文件。在1.2之后默认Shuffle改为SortShuffleManager，相对于之前，在每个Task虽然
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2024-05-28 13:15:50
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最近在熟悉大数据方面的技术和实践，关于两者的概念和特性就不做过多赘余，此处只进两者的区别和应用场景进行分享： Spark Streaming与Storm的对比对比点StormSpark Streaming实时计算模型纯实时，来一条数据，处理一条数据准实时，对一个时间段内的数据收集起来，作为一个RDD，再处理实时计算延迟度毫秒级秒级吞吐量低高事务机制支持完善支持，但不够完善健壮性 / 容错
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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spark-shuffle我们来先说一下shuffle，shuffle就是数据从map task到reduce task的过程。 shuffle过程包括两部分：shuffle write shuffle read，shuffle write发生在数据的准备阶段也就是map task，shuffle readf发生数据的拷贝阶段 也就是reduce task阶段， shuffle的性能好坏影响着整个
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2023-12-02 13:26:16
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【本文详细介绍了Spark中Shuffle的原理和过程，欢迎读者朋友们阅读、转发和收藏！】1 Shuffle 简介在 MapReduce 框架中， shuffle 是连接 Map 和 Reduce 之间的桥梁， Map 的输出要用到 Reduce 中必须经过 shuffle 这个环节，由于 shuffle 涉及到了磁盘的读写和网络的传输 shuffle 的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。
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2024-06-04 22:38:35
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一、Spark Shuffle 概述 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。因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调优。但是也 必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数
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2023-11-10 02:53:34
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Spark框架，素来以数据处理性能高而闻名，而Spark框架的性能优势，与自身的运行机制是有很大关系的。Spark的运行流程当中，Shuffle机制很重要。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲，Spark的两种核心Shuffle。spark的Shuffle有Hash Shuffle和Sort Shuffle两种。关于Hash Shuffle在Spark 1.2以前，默认的shuffle计算引擎是
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2024-01-13 17:39:23
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通用的load和save操作对于Spark SQL的DataFrame来说，无论是从什么数据源创建出来的DataFrame，都有一些共同的load和save操作。load操作主要用于加载数据，创建出DataFrame；save操作，主要用于将DataFrame中的数据保存到文件中。Java版本DataFrame df = sqlContext.read().load("users.parquet"
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2023-11-25 12:20:41
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spark的shuffle有几种方式：什么是shuffleShuffle 过程本质上都是将 Map 端获得的数据使用分区器进行划分，并将数据发送给对应的 Reducer 的过程。前一个stage的ShuffleMapTask进行shuffle write，把数据存储在blockManager上面，并且把数据元信息上报到dirver的mapOutTarck组件中，下一个stage根据数据位置源信息，
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2023-09-29 22:26:06
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# 深入了解 Hive Shuffle：概念与实现
在大数据处理领域，Apache Hive广泛应用于数据仓库和大规模数据查询。Hive的高效性和灵活性使得数据处理变得简单。然而，在处理大规模数据时，数据的分布和排序尤为重要，尤其是在执行某些操作时，如连接和聚合。本文将深入探讨Hive中的Shuffle过程，了解其工作原理、实现细节以及如何优化性能。
## 什么是 Shuffle？
在Hiv
原创
2024-08-16 05:29:06
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# 如何实现“sparksql减少shuffer”
## 一、整体流程
下面是减少shuffer的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(读取数据)
B --> C(过滤数据)
C --> D(转换数据)
D --> E(缓存数据)
E --> F(执行SQL操作)
F --> G(输出结果)
原创
2024-05-21 07:16:38
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分区（分区实战案例）、Combiner、Shuffer1 分区2 根据部门号建立分区3 Combiner4 Shuffer手动反
原创
2022-07-12 13:54:17
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目录一次排序MapReduce的默认排序规则Map、Reduce任务中Shuffle和排序的过程流程分析任务描述代码执行结果二次排序 任务描述过程分析代码执行结果倒排索引 任务描述设计思路代码执行过程执行结果一次排序熟悉MapReduce的人都知道，排序是MapReduce的天然特性！在数据达到reducer之前，MapReduce框架已经对这些数据按键排序了。 Ma
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2024-04-12 18:08:12
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一开始使用yarn-client模式提交作业时一切正常，但换成cluster模式下 使用sparksql方法执行hive查询语句时，却出现了如下的OOM问题：Exception in thread "Thread-3" java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space出现这个错误原主要原因是太多的类或者太大的类都被加载到永久代，导致存储器中永久代的内存
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2023-09-21 06:16:03
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一.JVM调优之原理概述以及降低cache操作的内存占比 1、常规性能调优：分配资源、并行度。。。等 2、JVM调优（Java虚拟机）：JVM相关的参数，通常情况下，如果你的硬件配置、基础的JVM的配置，都ok的话，JVM通常不会造成太严重的性能问题；反而更多的是，在troubleshooting中
原创
2021-06-03 18:04:05
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Spark 开发原则坐享其成要省要拖跳出单机思维 应用开发原则 ：坐享其成 : 利用 Spark SQL 优化能省则省、能拖则拖 : 节省数据量 , 拖后 Shuffle跳出单机思维 : 避免无谓的分布式遍历坐享其成设置好配置项，享受 Spark SQL 的性能优势，如钨丝计划、AQE、SQL functions钨丝计划：Tungsten 自定义了紧凑的二进制格式的数据结构，避免了 Java 对
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2024-01-28 01:18:02
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Spark扩展持久化RDD Cache缓存RDD CheckPoint 检查点缓存和检查点区别自定义分区存储与读取累加器广播持久化RDD Cache缓存RDD 通过 Cache 或者 Persist 方法将前面的计算结果缓存，默认情况下会把数据以缓存在 JVM 的堆内存中。但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的 action 算子时，该 RDD 将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。// cache 操作会增加血缘关系，不改变原有的血缘关系println(wordToOneR.
原创
2022-03-23 10:21:17
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