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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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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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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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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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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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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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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在使用 Spark 进行计算时，我们经常会碰到作业 (Job) Out Of Memory(OOM) 的情况，而且很大一部分情况是发生在 Shuffle 阶段。那么在 Spark Shuffle 中具体是哪些地方会使用比较多的内存而有可能导致 OOM 呢？ 为此，本文将围绕以上问题梳理 Spark 内存管理和 Shuffle 过程中与内存使用相关的知识；然后，简要分析下在 Spark Shuffl
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2023-10-18 05:24:13
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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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回忆一下，每个Stage的上边界，要么需要从外部存储读取数据，要么需要读取上一个Stage的输出；而下边界，要么是需要写入本地文件系统（需要Shuffle），以供childStage读取，要么是最后一个Stage，需要输出结果。这里的Stage，在运行时的时候就是可以以pipeline的方式运行的一组Task，除了最后一个Stage对应的是ResultTask，其余的Stage对应的都是Shuff
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2023-06-19 13:39:07
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Mr与spark的shuffle过程详解及对比------------恢复内容开始------------大数据的分布式计算框架目前使用的最多的就是hadoop的mapReduce和Spark，mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理，而后者重视实现性，下面主要介绍mapReducehe和Spark两者的shuffle过程。MapReduce的Shuffle过程介绍S
