前言spark的shuffle计算模型与hadoop的shuffle模型原理相似，其计算模型都是来自于MapReduce计算模型，将计算分成了2个阶段，map和reduce阶段。 目录一 多维度理解shuffle二 shuffle过程的内存分配三 shuffle过程中的数据倾斜四 shuffle write过程一 多维度理解shuffleshuffle的作用就是把map阶段和reduce
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2023-10-07 21:36:18
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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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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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一、Spark-Core（三）回顾1.1、Spark on yarn的运行方式二、Shuffle的剖析2.1、2.1、IDEA下使用repartition和coalesce对用户进行分组2.2、coalesce和repartition在生产上的使用2.3、reduceByKey和groupByKey的区别2.4、图解reduceByKey和groupByKey2.5、reduceByKey和gro
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2024-07-08 18:48:39
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本篇结构：Spark Shuffle 的发展Spark Shuffle 中数据结构Spark Shuffle 原理来源文章Spark Shuffle 是 spark job 中某些算子触发的操作。当 rdd 依赖中出现宽依赖的时候，就会触发 Shuffle 操作，Shuffle 操作通常会伴随着不同 executor/host 之间数据的传输。Shuffle 操作可能涉及的过程包括数据的排序，聚合
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2023-10-18 16:36:29
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1.Shuffle 原理1.1 概述1.1.1 Map task端操作1.1.2 Reduce task 端操作1.1.3 Spark Shuffle2.Spark Shuffle 的实现2.1 Shuffle 的写操作2.1.1 基于 Hash 的 Shuffle 写操作2.1
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2023-12-18 12:52:37
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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Shuffle就是对数据进行重组，由于分布式计算的特性和要求，在实现细节上更加繁琐和复杂在MapReduce框架，Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map阶段通过shuffle读取数据并输出到对应的Reduce；而Reduce阶段负责从Map端拉取数据并进行计算。在整个shuffle过程中，往往伴随着大量的磁盘和网络I/O。所以shuffle性能的高低也直接决定了整个程序
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2023-10-12 22:15:19
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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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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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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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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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Mr与spark的shuffle过程详解及对比------------恢复内容开始------------大数据的分布式计算框架目前使用的最多的就是hadoop的mapReduce和Spark，mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理，而后者重视实现性，下面主要介绍mapReducehe和Spark两者的shuffle过程。MapReduce的Shuffle过程介绍S
MapReduce中的Shuffle 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。 Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的pha
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2016-03-09 08:06:00
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谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。解决问题的层面不一样首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中
Shuffle简介Shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中，Shuffle更像是洗牌的逆过程，指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据，以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前，具体可以分为map端和reduce端前后两个部分。在shuffle之
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2024-01-13 13:46:06
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0. Shuffle概述 要理解什么是Shuffle，首先介绍大数据与分布式。我们知道大数据的存储是分布式存储，大数据的计算框架是分布式的计算框架。分布式必然存在数据的交互传输，简言之Shuffle就是分布式中数据交互传输的过程。 如下图所示，Stage 0的输出数据需要经过shuffle Writer写出到Block中，Stage 1的输入数据需要从Block中读入，这一中间结果
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2024-04-29 05:48:25
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Spark的性能分析和调优很有意思，今天再写一篇。主要话题是shuffle，当然也牵涉一些其他代码上的小把戏。以前写过一篇文章，比较了几种不同场景的性能优化，包括portal的性能优化，web service的性能优化，还有Spark job的性能优化。Spark的性能优化有一些特殊的地方，比如实时性一般不在考虑范围之内，通常我们用Spark来处理的数据，都是要求异步得到结果的数据；再比如数据量一
