# Spark 如何避免 Shuffle 的项目方案
在大数据处理中，Shuffle 是 Spark 执行任务时的一个关键步骤，虽然有时是不可避免的，但如果能够有效避免 Shuffle，将极大提高任务的执行效率。本项目方案旨在探讨如何在 Spark 中通过多种策略避免 Shuffle 操作，并提供相应的代码示例。
## 项目背景
Shuffle 是当 Spark 在执行操作（如 `group
原创
2024-09-17 07:14:56
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Spark性能优化 Shuffle性能优化一：Shuffle性能调优1， 问题：Shuffle output file lost? 真正的最重要的原因是GC导致的！！！下一个Stage向上一个Stage要数据，需要消耗CPU， 导致GC。Full GC的时候，线程不再工作，向上一个Stage的线程请求数据，就请求不到，请求不到的时候就会重试。2，
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2023-08-11 10:15:43
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一、概述二、方案适用场景三、方案实现思路四、方案实现原理五、方案优点六、方案缺点七、代码实现一、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作业的性能。二、方案适用场景在对RDD使用join类操作，或者是在Spark SQL中使用join语句，而且join
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2023-12-14 18:58:18
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shuffle 的核心要点shuffleMapStage 与 ResultStage在划分 stage 时，最后一个stage 成为 finalStage,它本质上是 resultstage 对象，前面的所有的 stage 被称为 shuffleMapStage。shuffleMapStage 的结束伴随着 shuffle 文件的写磁盘。 ResultStage 基本上对应着代码中的 action
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2023-12-07 09:24:17
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如果有可能的话，尽量避免使用shuffle类算子。因为Spark作业运行过程中，最消耗性能的地方就是shuffle过程。shuffle过程，就是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等操作。比如reduceByKey、join等算子，都会触发shuffle操作。 shuffle过程中，各个节点上的相同key都会先写入本
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2023-10-18 16:25:11
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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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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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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. 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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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 14:04:39
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Shuffle基本流程 spark shuffle从总体来讲分成两部分，shuffle write和shuffle reader，如下图所示，看到这里，就明白了为什么spark性能优化的时候建议宁可broadcast也不要shuffle，broadcast好歹还是内存操作，网络上大一点压力（每个节点
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2020-01-19 08:17:00
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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...
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2014-11-08 11:18:00
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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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MapReduce的sort-based shuffle之前我们提到了MapReduce的Shuffle方式，Spark Shuffle虽然采取了和MapReduce完全不一样的机制，但深层的原理还是有相同的地方的。所以，为了更好地理解Spark Shuffle的运行机制，我们先对MapReduce的Shuffle过程进行一个简单的回顾：首先是对输入文件进行细化，这个过程是将一个大的file文件分
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2023-09-21 14:29:17
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【生产实践经验】 生产实践中的切身体会是：影响Spark性能的大BOSS就是shuffle，抓住并解决shuffle这个主要原因，事半功倍。 【Shuffle原理学习笔记】 1.未经优化的HashShuffleManager注：这是spark1.2版本之前，最早使用的shuffle方法，这种shuffle方法不要使用，只是用来对比改进后的shuffle方法。 如上图，上游每
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2023-06-19 14:02:06
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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
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2021-08-02 14:04:42
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