文章目录面筋默认的sort shufflebypass sort shuffletungen sort shufflemap端和reduce端数据交接什么时候触发shuffleshuffle write的详细过程SortShuffleWriter.write过程解析BypassMergeSortShuffleWriter.write过程解析UnsafeShuffleWriter.write过程解
# Spark Shuffle 分类详解
在现代大数据处理框架中，Apache Spark 已经成为了一个非常流行的工具。其中，shuffle 操作的管理与优化对于 Spark 的性能具有重要的影响。在本文中，我们将深入探讨 Spark 中的 shuffle 分类，帮助读者理解如何优化大数据处理中的 shuffle 操作。
## 什么是 Shuffle？
在分布式计算中，shuffle 是指
原创
2024-08-15 09:23:20
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1. spark shuffle write和shuffle read什么是shuffle操作spark中的shuffle操作功能：将分布在集群中多个节点上的同一个key，拉取到同一个节点上，进行聚合或join操作，类似洗牌的操作。这些分布在各个存储节点上的数据重新打乱然后汇聚到不同节点的过程就是shuffle过程。shuffle过程分为shuffle write和shuffle read两部分s
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2023-08-13 12:43:38
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概述所谓Shuffle就是将不同节点上相同的Key拉取到一个节点的过程。这之中涉及到各种IO，所以执行时间势必会较长，Spark的Shuffle在1.2之前默认的计算引擎是HashShuffleManager，不过HashShuffleManager有一个十分严重的弊端，就是会产生大量的中间文件。在1.2之后默认Shuffle改为SortShuffleManager，相对于之前，在每个Task虽然
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2024-05-28 13:15:50
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最近在熟悉大数据方面的技术和实践，关于两者的概念和特性就不做过多赘余，此处只进两者的区别和应用场景进行分享： Spark Streaming与Storm的对比对比点StormSpark Streaming实时计算模型纯实时，来一条数据，处理一条数据准实时，对一个时间段内的数据收集起来，作为一个RDD，再处理实时计算延迟度毫秒级秒级吞吐量低高事务机制支持完善支持，但不够完善健壮性 / 容错
前言shuffle是分布式计算系统中最重要的一部分，spark和mapreduce的shuffle的大体思路类似，在实现上有一些区分。Spark提供了插件式的接口，使用者可以通过继承ShuffleManager来自定义，并通过`spark.shuffle.manager`来声明自定义的ShuffleManager。 shuffle-writeshuffle-write在shuffle中是
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2024-02-20 21:38:53
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spark-shuffle我们来先说一下shuffle，shuffle就是数据从map task到reduce task的过程。 shuffle过程包括两部分：shuffle write shuffle read，shuffle write发生在数据的准备阶段也就是map task，shuffle readf发生数据的拷贝阶段 也就是reduce task阶段， shuffle的性能好坏影响着整个
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2023-12-02 13:26:16
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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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一、Spark Shuffle 概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网 络数据传输等操作。因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调优。但是也 必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数
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2023-11-10 02:53:34
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Spark框架，素来以数据处理性能高而闻名，而Spark框架的性能优势，与自身的运行机制是有很大关系的。Spark的运行流程当中，Shuffle机制很重要。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲，Spark的两种核心Shuffle。spark的Shuffle有Hash Shuffle和Sort Shuffle两种。关于Hash Shuffle在Spark 1.2以前，默认的shuffle计算引擎是
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2024-01-13 17:39:23
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通用的load和save操作对于Spark SQL的DataFrame来说，无论是从什么数据源创建出来的DataFrame，都有一些共同的load和save操作。load操作主要用于加载数据，创建出DataFrame；save操作，主要用于将DataFrame中的数据保存到文件中。Java版本DataFrame df = sqlContext.read().load("users.parquet"
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2023-11-25 12:20:41
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spark的shuffle有几种方式：什么是shuffleShuffle 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。前一个stage的ShuffleMapTask进行shuffle write，把数据存储在blockManager上面，并且把数据元信息上报到dirver的mapOutTarck组件中，下一个stage根据数据位置源信息，
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2023-09-29 22:26:06
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# 深入了解 Hive Shuffle：概念与实现
在大数据处理领域，Apache Hive广泛应用于数据仓库和大规模数据查询。Hive的高效性和灵活性使得数据处理变得简单。然而，在处理大规模数据时，数据的分布和排序尤为重要，尤其是在执行某些操作时，如连接和聚合。本文将深入探讨Hive中的Shuffle过程，了解其工作原理、实现细节以及如何优化性能。
## 什么是 Shuffle？
在Hiv
原创
2024-08-16 05:29:06
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# 如何实现“sparksql减少shuffer”
## 一、整体流程
下面是减少shuffer的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(读取数据)
B --> C(过滤数据)
C --> D(转换数据)
D --> E(缓存数据)
E --> F(执行SQL操作)
F --> G(输出结果)
原创
2024-05-21 07:16:38
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反压机制：spark1.5以后，通过动态收集系统的一些数据来自动的适配集群数据处理能力 在默认情况下，Spark Streaming 通过 receivers (或者是 Direct 方式) 以生产者生产数据的速率接收数据。当 batch processing time > batch interval 的时候，也就是每个批次数据处理的时间要比 Spark Streaming 批处理间隔时间
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2023-12-12 20:31:06
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引入 一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。 面向大规模数据分析，数据检查点操作成本非常高，须要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同一时候还须要消耗很多其它的存储资源。 因此，Spark选择记录更新的方式。可是，假设更新
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2017-07-13 21:10:00
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Spark工作机制ClientDriver程序Spark ContextRDD DAGDAGSchedularTaskSchedular SparkEnv Worker NodeExecutorTaskTaskCacheWorker Node ExecutorTaskTaskCacheCluster Manager图 Spark架构图4.1应用程序执行流程应用程序的执
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2023-09-30 01:54:32
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Spark的基本工作原理我们从宏观讲解Spark的基本工作原理，帮助你全面了解布局1、客户端： 客户端也就是专业们常说的Client端，这里的是表示我们在本地编写Spark程序，然后必须找一个能够连接Spark集群，并提交程序进行运行的机器2、读取数据： 在准备运行Spark程序的同时，是不是也要有数据来源进行处理的呢，这里我们介绍几种常见的读取数据来源，是Hadoop集群中的HDFS、Hive也
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2023-09-17 12:09:59
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SparkContext.scala实现了一个SparkContext的class和object,SparkContext类似Spark的入口，负责连接Spark集群，创建RDD,累积量和广播量等。在Spark框架下该类在一个JVM中只加载一次。在加载类的阶段，SparkContext类中定义的属性，代码块，函数均被加载。（1）class SparkContext(config:Sp
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2023-10-27 09:28:27
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大数据Spark有怎样的缓存机制？首先Spark是开源的，所以翻看一下Spark的代码也能够多少了解一下Spark的缓存机制。在Spark较早的版本中，CacheManager的主要功能就是缓存，假设用户将一个分区的RDD 数据 cache了，当再次需要使用这份数据的时候是可以从缓存中进行提取的。 CacheManager底层存储是BlockManager，CacheManager负责维护缓存的元
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2023-08-04 11:45:29
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