文章目录Shuffle类算子的使用广播变量Shuffle类算子去重聚合排序重分区集合或者表操作使用高性能的算子Spark-submit的参数调优Spark作业基本原理简介资源参数调优资源参数参考示例 Shuffle类算子的使用如果有可能的话，要尽量避免使用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，简单来说，就是将分布在集群中多
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2023-12-15 16:28:16
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Spark shuffle 调优Spark 基于内存进行计算，擅长迭代计算，流式处理，但也会发生shuffle 过程。shuffle 的优化，以及避免产生 shuffle 会给程序提高更好的性能。因为 shuffle 的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量。下图是官方的说明，1.2 版本之后默认是使用 sort shuffle 。这样会更加高效得利用内存。之前版本默认是 hash shuf
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2023-07-14 12:38:14
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## Spark的Shuffle优化
在大数据处理领域，Apache Spark是一个广泛使用的分布式计算框架。其高效的计算能力和简单的编程模型使得Spark在数据分析、机器学习和数据处理等方面得到了广泛应用。然而，在使用Spark进行大规模数据处理时，Shuffle操作常常成为性能瓶颈。本文将介绍Spark的Shuffle优化策略以及相关示例代码。
### 什么是Shuffle？
Shuf
原创
2024-08-01 15:31:39
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## Spark Shuffle 优化流程
在学习和实现 Spark Shuffle 优化之前，我们需要先了解 Spark Shuffle 的概念和作用。
### Spark Shuffle 简介
Spark Shuffle 是指在 Spark 中进行数据重分区（Data Repartition）的过程。当我们需要在 Spark 中进行数据重分区时，比如进行 reduceByKey 或者 g
原创
2023-10-07 12:40:18
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shuffle调优是spark调优的重中之重，在讲解shuffle调优之前，我们首先明确一个概念，什么是shuffle操作？问题：什么是shuffle？答案：每个Spark作业启动运行的时候，首先Driver进程会将我们编写的Spark作业代码分拆为多个stage，每个stage执行一部分代码片段，并为每个stage创建一批Task，然后将这些Task分配到各个Executor进程中执行。一个st
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2024-07-21 17:06:33
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Spark中的shuffle是在干嘛？Shuffle在Spark中即是把父RDD中的KV对按照Key重新分区，从而得到一个新的RDD。也就是说原本同属于父RDD同一个分区的数据需要进入到子RDD的不同的分区。但这只是shuffle的过程，却不是shuffle的原因。为何需要shuffle呢？Shuffle和Stage在分布式计算框架中，比如map-reduce，数据本地化是一个很重要的考虑，即计算
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2023-09-13 11:15:05
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# Apache Spark性能优化指南
在数据处理和分析中，Apache Spark是一款功能强大的工具。随着数据量的不断增加，如何优化Spark的性能显得尤为重要。本文将为刚入行的小白介绍如何实现Spark的优化，包括一个详细的流程和代码示例。
## 整体流程
为了达到Spark性能优化的目标，遵循以下步骤是非常重要的：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1
原创
2024-10-10 03:37:28
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什么是Spark Shuffle 答案：每个Spark作业启动运行的时候，首先Driver进程会将我们编写的Spark作业代码分拆为多个stage，每个stage执行一部分代码片段，并为每个stage创建一批Task，然后将这些Task分配到各个Executor进程中执行。一个stage的所有Task都执行完毕之后，在各个executor节点上会产生大量的文件，这些文件会通过IO写入磁盘
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2024-01-14 17:59:41
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spark.shuffle.file.buffer 以下是
Shffule
过程中的一些主要参数，这里详细讲解了各个参数的功能、默认值以及基于实践经验给出的调优建议。 默认值：
32k 参数说明：该参数用于设置 shufflewrite task
的
BufferedOutputStream
的
buffer
缓冲大小。将数据写到磁盘文件之前，会先写入
buffe
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2023-11-22 18:07:04
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1.Spark性能优化技术Spark的性能优化，主要手段包括： 1、使用高性能序列化类库 2、优化数据结构 3、对多次使用的RDD进行持久化 / Checkpoint 4、使用序列化的持久化级别 5、Java虚拟机垃圾回收调优 6、提高并行度 7、广播共享数据 8、数据本地化 9、reduceByKey和groupByKey的合理使用10、Shuffle调优（核心中的核心，重中之重）Spark性能
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2023-08-04 15:09:02
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核心内容： 1、Spark的Shuffle机制Shuffle是什么？ 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，Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的阶段，介于Map阶段和Reduce阶段之间，当Map的输出结果要被Reduce使用时，就必须经过Shuffle，由于Shuffle涉及到了磁盘IO的
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2023-11-08 22:50:13
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spark shuffle有四种方式，分别是hashshuffle优化后的hashshufflesortshufflebypass一、hashshuffle与优化一开始spark的shuffle方式是hashshuffle。hashshuffle有一个严重的问题，就是产生的小文件数量比较多。我们知道，shuffle分为map端的shuffle write 和reduce端的shuffle read
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2024-01-11 20:31:09
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上一篇“shuffle的一些概念”中提到了三种shuffle的方式，此处先来分析下SortShuffleWriter，结合代码一起调试下看看它内部到底是如何运行的。选择带有聚合的算子调试就行了，例如对一个pairRDD进行reduceByKey操作，然后就可以跳到对应的源码里面了，可以看出reduceByKey算子使用的是确实是SortShuffleWriter：直接跑到运行Task的代码中看它到
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2024-06-21 20:18:15
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本次分享者：辰石，来自阿里巴巴计算平台事业部EMR团队技术专家，目前从事大数据存储以及Spark相关方面的工作。Spark Shuffle介绍Smart Shuffle设计性能分析Spark Shuffle流程Spark 0.8及以前 Hash Based ShuffleSpark 0.8.1 为Hash Based Shuffle引入File Consolidation机制Sp...
原创
2021-06-10 20:57:46
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本次分享者：辰石，来自阿里巴巴计算平台事业部EMR团队技术专家，目前从事大数据存储以及Spark相关方面的工作。Spark Shuffle介绍Smart Shuffle设计性能分析Spark Shuffle流程Spark 0.8及以前 Hash Based ShuffleSpark 0.8.1 为Hash Based Shuffle引入File Consolidation机制Sp...
原创
2021-06-10 20:57:45
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【本文详细介绍了Spark中Shuffle的原理和过程，欢迎读者朋友们阅读、转发和收藏！】1 Shuffle 简介在 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，由于 shuffle 涉及到了磁盘的读写和网络的传输 shuffle 的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。
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2024-06-04 22:38:35
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阿里云SparkShuffle的优化辰石大数据技术与架构本次分享者：辰石，来自阿里巴巴计算平台事业部EMR团队技术专家，目前从事大数据存储以及Spark相关方面的工作。SparkShuffle介绍SmartShuffle设计性能分析SparkShuffle流程Spark0.8及以前HashBasedShuffleSpark0.8.1为HashBasedShuffle引入FileConsolidat
原创
2021-04-03 22:02:50
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本文结构Background前言Can Fetch描述优化方案相关链接Fetch Efficiently描述优化方案相关链接Reliable FetchShuffle W...
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2021-06-10 20:55:35
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spark-shuffle与MapReduce shuffleMR shuffle1、map端2、reduce端配置调优map端的调优属性：reduce端的调优属性spark shuffle一.定义二.演变三.Hash Shuffle V1有多少个reduce任务就会产生多少个中间文件（一个task--->所产生的文件数量=== reduce task数量）Hash Shuffle V1
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2023-09-29 21:10:46
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在大数据处理的世界里，Apache Spark的表现尤为重要，特别是在数据分区和并行处理上。然而，当我们使用Spark处理大量数据时，Shuffle操作的性能以及其对业务的影响成为了开发者需要重点关注的内容。因此，本文将围绕“Spark Shuffle有几种”这一主题，探讨其相关问题的解决过程。
## 背景定位
在过去几个月中，我们的团队在运行大数据任务时遇到了一些性能问题，特别是涉及Shuf
