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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1.Spark shuffle 发展ShuffleManager发展概述负责shuffle过程的执行、计算和处理的组件主要就是ShuffleManager，也即shuffle管理器。
在Spark1.2以前，默认的shuffle计算引擎是HashShuffleManager。该ShuffleManager而
HashShuffleManager有着一个非常严重的弊端，就是会产生大量的中间磁盘文件
# 理解 Spark 的 Shuffle 类型
在大规模数据处理框架 Apache Spark 中，Shuffle 是一个重要的概念。它主要用于数据的重分区，能够有效地处理复杂的数据处理工作流。然而，对于初学者来说，Shuffle 可能会显得复杂和难以理解。本文将为你详细解析 Spark 中的 Shuffle 类型，帮助你掌握如何实现 Shuffle。
## 整体流程
为了清晰理解 Shuf
原创
2024-09-27 05:04:03
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我不想说太多源码层面的东西，然后把详细方法一个个列出来，其实没有多大意义（因为源码里有，再者比我讲的清晰明白的大有人在，我没有必要再重复相同的东西），但是我真的花了好大的精力才把这部分看完，我得记录下，不然会忘掉 一、spark到底有几种shuffleManager（shuffle管理类）可以选择？首先spark早期的版本（比如1.5.1版本），是有三种shuffle但是后来在1.6的版
shuffle：groupByKey、reduceByKey、countByKey、部分join 遇到宽依赖就会产生shuffle，切分出新的stage。数据倾斜：相同key的数据会分发到同一个task中执行。调优：代码、资源、skew、shuffleshuffle的类型hash：HashShuffleManager （ < spark1.2） sort：SortShuffleManager
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2024-05-28 19:39:41
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什么是Spark Shuffle?reduceByKey会将上一个RDD中的每一个key对应的所有value聚合成一个value，然后生成一个新的RDD，元素类型是<key,value>对的形式，这样每一个key对应一个聚合起来的value。 在聚合之前，相同的key可能在不同的分区中，这些分区也可能子不同的节点上，RDD是弹性的分布式数据集，RDD的partitiion很可能在不同的
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2023-12-19 10:08:54
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1.什么是spark shuffle？Shuffle中文意思就是“洗牌”，在Spark中Shuffle的目的是为了保证每一个key所对应的value都会汇聚到同一个分区上去聚合和处理。Shuffle 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。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sh
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2023-10-08 09:48:19
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自定义标题概述Hash Shuffleshuffle writeShuffle readSort Shuffle运行时三种ShuffleWriter实现的选择Serializer支持relocationBypassMergeSortShuffleWriterUnsafeShuffleWriterSortShuffleWriter 概述Spark Shuffle分为Hash Shuffle和Sor
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2023-12-06 20:49:52
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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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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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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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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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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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2023-09-25 22:09:21
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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 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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