一、shuffle定义shuffle，即为洗牌的意思，在大数据计算中，无论是mapreduce框架还是spark框架，都需要shuffle，那是因为在计算的过程中，具有某种特征的数据最终需要汇聚在一个节点上进行计算，这些数据是分部在集群中不同的节点上由各自节点进行计算。就比如以workcount为例： 其中数据是分别保存在节点Node1，Node2，Node3上，经过处理
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2023-09-17 19:53:45
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# 如何实现Spark Shuffle Write
在Apache Spark中，Shuffle是一个重要的过程，常用于数据的重新分配和排序。Shuffle Write是Shuffle过程中的写操作，涉及到将数据写入磁盘。本文将深入介绍如何实现Spark Shuffle Write。
## 流程概述
首先，让我们看看实现Spark Shuffle Write的基本流程。以下是一个简单的步骤概
原创
2024-10-08 06:04:25
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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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前言继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。数据倾斜调优调优概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业
目录一、Shuffle的核心要点1.1 ShuffleMapStage与ResultStage1.2 HashShuffle 解析1.2.1 未优化的HashShuffle1.2.2 优化后的HashShuffle1.2.3 总结1.3 SortShuffle解析1.3.1 shuffle中的读操作源码1.3.2 shuffle中的写操作源码（Sor
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2024-09-10 08:37:20
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1.对比mapreduce和spark mapreduce里 map的第3条就是说，比如我存了很多条数据，如果一条一条写进磁盘，肯定有很多次IO，我先归并到一个缓存里面再溢写磁盘。spark与其的差别就是用map代替了buffer，因为map存的key唯一，用map的话可以直接完成combiner操作，且map的key里也有分区的key，避免了一定的排序操作。除此之外，spark溢写也是
前言上篇写了 Spark Shuffle 内存分析 后,有不少人提出了疑问，大家也对如何落文件挺感兴趣的，所以这篇文章会详细介绍，Sort Based Shuffle Write 阶段是如何进行落磁盘的流程分析入口处:org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTaskrunTask对应的代码为：...
原创
2023-03-16 17:46:59
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数据倾斜解决方案： （四）提高shuffle操作的reduce并行度 一个简单的方法，可以一定程度的缓解数据倾斜，但是，它治标不治本。将reduce task的数量变多，可以让每个reduce task分配到更少的数据量，这样的话，
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2023-12-19 23:12:27
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大数据处理框架设计与实现 文章摘要
原创
2022-11-25 00:25:16
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Spark的shuffle实现：BackGround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，shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。Spark作为MapReduce框架的一种实现，自然也实现了shuffle的逻辑，本文就深入研究Spark的shuffle是如何实现的，有什么优缺
Spark 大会上，所有的演讲嘉宾都认为 shuffle 是最影响性能的地方，但是又无可奈何。之前去百度面试 hadoop 的时候，也被问到了这个问题，直接回答了不知道。这篇文章主要是沿着下面几个问题来开展：1、shuffle 过程的划分？2、shuffle 的中间结果如何存储？3、shuffle 的数据如何拉取过来？Shuffle 过程的划分Spark 的操作模型是基于 RDD 的，当调用 RD
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2024-06-11 13:03:30
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回忆一下，每个Stage的上边界，要么需要从外部存储读取数据，要么需要读取上一个Stage的输出；而下边界，要么是需要写入本地文件系统（需要Shuffle），以供childStage读取，要么是最后一个Stage，需要输出结果。这里的Stage，在运行时的时候就是可以以pipeline的方式运行的一组Task，除了最后一个Stage对应的是ResultTask，其余的Stage对应的都是Shuff
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2023-06-19 13:39:07
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在使用 Spark 进行计算时，我们经常会碰到作业 (Job) Out Of Memory(OOM) 的情况，而且很大一部分情况是发生在 Shuffle 阶段。那么在 Spark Shuffle 中具体是哪些地方会使用比较多的内存而有可能导致 OOM 呢？ 为此，本文将围绕以上问题梳理 Spark 内存管理和 Shuffle 过程中与内存使用相关的知识；然后，简要分析下在 Spark Shuffl
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2023-10-18 05:24:13
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前言继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。数据倾斜调优调优概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的
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2023-12-27 22:46:13
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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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Spark Shuffle原理解析 一：到底什么是Shuffle？ Shuffle中文翻译为“洗牌”，需要Shuffle的关键性原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算。 二：Shuffle可能面临的问题？运行Task的时候才会产生Shuffle（S
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2023-06-02 14:18:45
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Spark Shuffle 1. Shuffle相关 当Map的输出结果要被Reduce使用时，输出结果需要按key哈希，并且分发到每一个Reducer
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2014-11-08 11:18:00
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在所有的 MapReduce 框架中, Shuffle 是连接 map 任务和 reduce 任务的桥梁ma
原创
2021-08-02 14:04:42
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# Spark Shuffle实现步骤
## 概述
在Spark中，Shuffle是指将数据重新分区的过程，通常在数据需要跨分区进行聚合或排序时发生。Shuffle是Spark中性能瓶颈之一，因此对于一个开发者来说，了解如何实现Spark Shuffle是非常重要的。
## Shuffle流程
下面是实现Spark Shuffle的整个流程，可以用一个表格来展示：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-08-20 08:37:34
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1. Shuffle相关当Map的输出结果要被Reduce使用时，输出结果需要按key哈希，并且分发到每一个Reducer上去，这个过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。概念上shuffle就是一个沟通数据连接（map和reduce）的桥梁。每个ReduceTask从每个Map Task产生数的据中读取
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2017-01-04 23:10:13
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