Hadoop ShufferHadoop 的shuffer主要分为两个阶段：Map、Reduce。Map-Shuffer:这个阶段发生在map阶段之后，数据写入内存之前，在数据写入内存的过程就已经开始shuffer,通过设置mapreduce.task.io.sort.mb的参数，可改变内存的大小，默认为100M。数据在写入内存大于80%时，会发生溢写spill)过程，将数据整体落地到磁盘，这个过
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2024-10-18 17:55:04
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1. kafka分区数如何设置？默认情况下 1 指定分区,按你指定的分区 2 未指定分区,但是指定了key,依据key的hashCode计算分区 3 未指定分区,且没有指定key,依据轮询算法计算分区2. kafka中消息传输一致中的最多一次、最少一次、恰好一次，是如何实现的？恰好一次:acks=-1 ,幂等机制 最多一次:acks=0 最少一次:acks=-1 or acks=13. Spark
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2024-02-17 09:35:04
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引起shuffle的算子所谓shuffle就是指把数据打乱重新组合。指数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。引起shuffle的算子有：repartition类的操作：repartition, coaleasce等ByKey类的操作：reduceByKey, groupByKey, SortByKey等。相同的Key会到同一个节点上进行处理。join类的操作
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2023-05-18 15:17:12
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# Spark Shuffle 科普
## 引言
Spark Shuffle 是 Spark 中一个重要的概念，它在 Spark 程序中扮演着非常重要的角色。在面试中，一些关于 Spark Shuffle 的问题也经常被问到。本文将从什么是 Spark Shuffle 开始介绍，然后深入讨论 Spark Shuffle 的原理和实现。最后，我们将通过一个代码示例来演示 Spark Shuffl
原创
2023-09-02 14:33:37
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# 深入理解Spark Shuffle：从原理到实现
在数据工程及数据处理领域，Apache Spark 是一种非常流行的分布式计算框架。Shuffle 过程是 Spark 中进行数据重分布的方式，这个过程能够显著影响您的应用程序性能。因此，理解 Shuffle 是非常重要的，尤其是在面试中。
本文将帮助初学者了解 Spark Shuffle 的概念、流程，并通过代码示例教会你如何实现 Shu
原创
2024-09-19 06:12:53
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由于shuffle阶段涉及磁盘的读写和网络IO，因此shuffle性能的高低直接影响整个程序的性能和吞吐量。 【注：毕竟有些东西我没有实际应用、经历，所以文中难免有错，还请各路大神多多指正！】1. spark的shuffle 是什么？过程？ 怎么调优？在MapReduce过程中需要将各个节点上的同一类数据汇集到一个节点进行计算。把这些分布在不同节点的数据按照一定规则聚集到一起的过程，就称之为sh
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2023-10-14 17:15:27
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根据个人面试经历总结： 1、简单说一下hadoop和spark的shuffle相同和差异?联系： Apache Spark 的 Shuffle 过程与 Apache Hadoop 的 Shuffle 过程有着诸多类似，一些概念可直接套用，例如，Shuffle 过程中，提供数据的一端，被称作 Map 端，Map 端每个生成数据的任务称为 Mapper，对应的，接收数据的一端，被称
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2023-07-11 17:47:45
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文章目录一、Spark 概念、模块1.相关概念：2.基本模块：二、Spark作业提交流程是怎么样的三、Spark on YARN两种方式的区别以及工作流程1.Yarn组件简介：2.Spark On Yarn的优势：3.Spark on yarn cluster 模式：4.Spark on yarn client 模式：5.这两种模式的区别：四、Spark内存管理1.堆内内存(On-heap Me
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2024-01-08 22:17:09
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spark 问题总结另可参见：spark 的MapReduce运行过程将文件读入，并split，每个split对于一个map task由input format将其转化为一个个的key/value对，然后对其调用Mapper里面的map函数分区，每个分区对应一个reduce task输入输出均为hdfs，内部为map本地磁盘spark-submit的时候如何引入外部jar包把外部包打进spark程
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2023-12-13 01:59:10
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文章目录Spark核心——RDD概念特点创建方式RDD的分区依赖关系Spark的shuffle介绍Spark的 Partitioner 分区器都有哪些?Spark中的算子都有哪些RDD工作流?Spark运行模式(资源调度框架的使用，了解)?讲一下Spark 的运行架构一个spark程序的执行流程spark的stage是如何划分的Spark的 RDD容错机制。checkpoint 检查点机制？Sp
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2023-12-08 10:54:17
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shuffle: 洗牌，清洗。 // 源文件：
public static void main hello
hello static private asdfasdf ba c abcpublic 1
static 2
hello 2*shuffle过程是MapReduce整个工作流程的核心环节 map : mapShuffle reduce: reduceShuffle *
Spark应用转换流程1、 spark应用提交后，经历了一系列的转换，最后成为task在每个节点上执行2、 RDD的Action算子触发Job的提交，生成RDD DAG3、 由DAGScheduler将RDD DAG转化为Stage DAG，每个Stage中产生相应的Task集合4、 TaskScheduler将任务分发到Executor执行5、
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2024-08-16 13:27:22
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SortShuffle1 mapTask将map（聚合算子）或array（join算子）写入内存2 达到阀值发生溢写，溢写前根据key排序，分批写入磁盘，最终将所有临时文件合并成一个最终文件，并建立一份索引记录分区信息。一个mapTask最终形成一个文件。3 reduceTask拉取各个task中自己的分区数据去计算。和hadoop shuffle的区别1 MR没有所谓的DAG划分，一次MR任务就
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2023-07-17 22:41:34
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写文章
Spark面试题(一)
runzhliu
丁香园 大数据研发工程师
42 人
赞同了该文章这部分的关于 Spark 的面试题是我
为了保证效率和质量，每篇文章发布6个知识点，由简单及难，我们开始spark+kafka：一般情况下面试的时候只要涉及到实时计算或者大批量计算，都会涉及到kafka和spark的面试问题，两者一般是综合起来的的，因此我把他们放在一起进行总结，这一块的问题会比较多，将分不同纬度多次总结。 1）spark的执行流程？1.构建Spark Application的
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2023-10-20 22:13:54
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一、什么是宽依赖，什么是窄依赖，哪些算子是宽依赖，哪些是窄依赖1、宽依赖：一个分区对应多个分区，这就表明有shuffle过程，父分区数据经过shuffle过程的hash分区器划分子rdd。例如:groupbykey reducebykey sortbykey等操作，shuffle可以理解为数据从原分区打乱重组到新分区2、窄依赖：一个分区对应一个分区，
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2023-08-11 17:17:03
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1、Shuffle优化配置 - spark.shuffle.file.buffer默认值：32k参数说明：该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小。
原创
2022-05-16 09:13:13
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1、spark的有几种部署模式，每种模式特点？（☆☆☆☆☆） 1）本地模式 Spark不一定非要跑在hadoop集群，可以在本地，起多个线程的方式来指定。将Spark应用以多线程的方式直接运行在本地，一般都是为了方便调试，本地模式分三类 local：只启动一个executor local[k]:启动 ...
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2021-10-26 23:39:00
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2评论
# Spark面试题解析及示例
## 简介
Apache Spark是一个开源的分布式计算框架，用于高效处理大规模数据集的计算任务。它提供了简单易用的API，并支持多种编程语言，如Python、Java和Scala。在大数据处理和机器学习等领域，Spark已经成为非常受欢迎的工具。
本文将介绍一些常见的Spark面试题，并提供相应的代码示例。
## 1. Spark的特点及优势
- **速度
原创
2023-07-23 08:42:49
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# Spark面试题解析与示例
Apache Spark是一种开源的分布式计算框架，提供了高速、强大的数据处理和分析能力。在Spark的使用过程中，我们可能会遇到一些常见的面试题。本文将以解析面试题的形式，介绍一些常见的Spark面试题，并提供相应的代码示例。
## 1. 什么是Spark？为什么要使用Spark？
Spark是一种用于大规模数据处理的开源集群计算框架。与传统的MapRedu
原创
2023-08-01 15:40:06
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