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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1.复习：MR的shuffle在MR中，shuffle分为两个阶段，分别为shuffle write 和 shuffle read 在shuffle writer阶段，会有 写数据-聚合-排序-写磁盘（产生磁盘小文件）-归并排序，合并成大文件 在shuffle read阶段，拉取数据写入内存-排序-溢写-合并分组在MR中，排序的是强制的，为了后续的分组2.Spark shuffle:分为两种，Ha
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2024-01-11 20:41:25
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MapReduce SparkShuffle后续优化方向通过上面的介绍，我们了解到，Shuffle过程的主要存储介质是磁盘，尽量的减少IO是Shuffle的主要优化方向。我们脑海中都有那个经典的存储金字塔体系，Shuffle过程为什么把结果都放在磁盘上，那是因为现在内存再大也大不过磁盘，内存就那么大，还这么多张嘴吃，当然是分配给最需要的了。如果具有“土豪”内存节点，减少Shuffle IO的最有效
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2024-01-11 23:05:37
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Spark Shuffle和Mapreduce Shuffle的区别MR ShuffleMR shuffle Spark Shuffle中包括Hash Shuffle（优化和未优化）、sortShuffle、BypassMergeSortShuffleMR Shuffle包括Map Shuffle和Reduce Shuffle//MR Shuffle
Map端Shuffle从Map方法之后开始：环
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2023-08-29 14:18:21
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核心内容： 1、Spark的概念 2、Spark与MapReduce的比较 3、Spark中RDD的相关概念 4、Spark shell的使用一、Spark的相关概念 上一讲学习了Spark集群的搭建，今天开始进一步接触Spark。 Spark的概念：Spark是分布式的、主要基于内存的、特别适合于迭代计算的大数据计算框架。 接下来从3个方面去理解Spark的概念： 分布式：所谓分布式
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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说到spark的shuffle，我们就不得不先提一下hadoop的shuffle，但是过程我就不说啦，有兴趣的可以看我之前发的MR原理的博文里面有说hadoop的MR shuffle的运行方式总的来说，hadoop哪怕到现在默认的也是那么一套shuffle形式，当然hadoop也是支持你自定义分组来改变shuffle结果的这个默认的shuffle处理方式就是哈希，一开始的时候spark跟着老大哥h
1.MSR和MRS指令介绍 MRS 指令: 对状态寄存器CPSR和SPSR进行读操作。通过读CPSR可以获得当前处理器的工作状态。读SPSR寄存器可以获得进入异常前的处理器状态（因为只有异常模式下有SPSR寄存器）。MSR指令: 对状态寄存器CPSR和SPSR进行写操作。与MRS配合使用，可以实现对CPSR或SPSR寄存器的读-修改-写操作，可以切换
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2024-07-07 10:49:24
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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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简答：1、NR 测量配置中主要包括哪些部分？ 答：包括 Measurement objects ， Reporting configurations ， Measurement identities，Quantityconfigurations， Measurement gaps。2、5G关键技术有哪些？ 1）基于OFDM优化的波形和多址接入 2）实现可扩展的OFDM间隔参数配置 3）OFDM加窗
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2024-06-26 15:37:25
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MR的shuffle和Spark的shuffle的区别MR的shuffle一、mapShuffle二、reduceShuffleSpark的shuffle什么是Spark Shuffle？一、HashShuffle二、合并机制的 hash shuffle三、SortShuffle 普通机制四、SortShuffle 的 byPass 机制总结 shuffle 指的是数据从 map task 输出
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2023-10-26 23:36:12
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MRShuffle 和 SparkShuffle 机制和原理分析MR的ShuffleShuffle是什么？（以下部分图片来自于网络，侵删）Shuffle的本义是洗牌、混洗，把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据，越随机越好。MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程，把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程？ 我
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2023-12-13 18:42:50
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个人理解（嘿嘿嘿，不考虑阅读效果了）shuffle分为map端shuffle和reduce端shuffle。 map端并不是处理一点写一点，而是先将处理的数据写入到环形缓冲区，缓冲区默认大小为100M，阈值默认为0.8，也就是说当阈值达到0.8即80M时，开始将数据以轮询方式写入到本地spll磁盘。如果缓冲区写入数据达到100M时，则将map暂时阻塞，等待缓冲区写出。在缓冲区写到磁盘前，先将其数
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2024-01-13 20:59:48
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2.1.6、Shuffle2.1.6.0 Shuffle Read And Write MR框架中涉及到一个重要的流程就是shuffle,由于shuffle涉及到磁盘IO和网络IO，所以shuffle的性能直接影响着整个作业的性能。Spark其本质也是一种MR框架，所以也有自己的shuffle实现。但是和MR中的shuffle流程稍微有些不同(Spark相当于Mr来说其中一些环节是可以省略的)，
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2023-11-24 08:54:33
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1.磁头 磁头是硬盘中最昂贵的部件，也是硬盘技术中最重要和最关键的一环。传统的磁头是读写合一的电磁感应式磁头，但是，硬盘的读、写却是两种截然不同的操作，为此，这种二合一磁头在设计时必须要同时兼顾到读/写两种特性，从而造成了硬盘设计上的局限。而MR磁（Magnetoresistiveheads），即磁阻磁头，采用的是分离式的磁头结构：写入磁头仍采用传统的磁感应磁头（MR磁头不能进行写操作），读取磁头
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2024-09-22 22:29:00
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Spark的一些重要的知识点1.spark的shuffle有几种方式shuffle过程中分为shuffle write和shuffle read，而且会在不同的stage中进行的在进行一个key对应的values的聚合时， 首先，上一个stage的每个map task就必须保证将自己处理的当前分区中的数据相同key写入一个分区文件中，可能会多个不同的分区文件，接着下一个stage的reduce t
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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一、数据的本地化1.当JobTracker接收到应用之后，会去访问NameNode获取要处理的文件信息2.NameNode将文件信息返回给JobTracker,这里的文件信息只是文件在DataNode上的存储路径和大小等基本属性，没有具体的文件数据内容3.JobTracker收到文件信息之后会将文件进行逻辑划分(只包含切块信息不包含实际数据)，一般将切片和HDFS中DataNode上的Block设
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2024-06-24 18:29:02
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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
# Spark 的 Shuffle 与 MapReduce (MR) 的 Shuffle 区别
在大数据处理领域，Shuffle 是一个重要的操作，它影响着数据处理的效率和性能。尤其是在 Apache Spark 和 Hadoop MapReduce (MR) 中，Shuffle 有着不同的实现和特点。在本文中，我们将探讨 Spark 的 Shuffle 和 MR 的 Shuffle 之间的区别
