点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源你需要预习：《Spark的Cache和Checkpoint区别和联系拾遗》《Spark Job 逻辑执行图和数据依赖解析》《S...
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2021-06-10 18:19:50
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源你需要预习：《Spark的Cache和Checkpoint区别和联系拾遗》《Spark Job 逻辑执行图和数据依赖解析》《S...
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2021-06-10 21:04:25
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Shuffle洗牌Map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段，shuffle在其中起到了很关键的作用，shuffle分布在MapReduce的map阶段和reduce阶段。Map
原创
2022-08-28 00:35:24
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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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1、shuffle过程 2、shuffle机制 3、Spark Shuffle相关问题总结 4、task的生成 5、Spark Shuffle参数调优 博文链接：1、shuffle过程1.1）、shuffle过程 如下图： 了解Spark的shuffle过程： shuffle操作是在Spark操作中调用了一些特殊的算子才会触发的一种操作， shuffle操作会导致大量的数据在不同的节点之间进行传输
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2023-08-21 17:29:06
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# Spark Shuffle 过程详解
## 1. 概述
在分布式计算中，Shuffle 是指将数据重新分发和重组的过程，通常发生在数据转换操作（如 reduceByKey、groupBy等）之后，以便进行下一步的计算。Spark Shuffle 是 Apache Spark 中非常重要的一部分，它确保了数据能够均匀地分布到不同的 Executor 上进行后续处理。
在本文中，我们将详细介
原创
2023-07-28 06:29:49
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Shuffle洗牌Map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段，shuffle在其中起到了很关键的作用，shuffle分布在MapReduce的map阶段和reduce阶段。
原创
2022-05-26 01:33:31
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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.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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1.官网 http://spark.apache.org/docs/1.6.1/configuration.html#shuffle-behavior Spark数据进行重新分区的操作就叫做shuffle过程 2.介绍 SparkStage划分的时候，将最后一个Stage称为ResultStage(
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2017-02-14 21:15:00
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Shuffle，中文的意思就是洗牌。之所以需要Shuffle，是因为具有某种共同特征的一类数据需要最终汇聚（aggregate）到一个计算节点上进行计算。这些数据分布在各个存储节点上并且由不同节点的计算单元处理。以最简单的Word Count为例，其中数据保存在Node1、Node2和Node3；经过处理后，这些数据最终会汇聚到Nodea、Nodeb处理，如下图所示。这个数据重新打乱然后汇聚到不同
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的Shuffle Sort Merge Join过程详解
## 简介
Shuffle Sort Merge Join是Spark中一种常见的数据处理操作，用于将两个数据集进行连接操作。在这篇文章中，我们将详细解释Shuffle Sort Merge Join的原理和实现方式，并提供代码示例进行演示。
## Shuffle Sort Merge Join原理
在理解Shuffle
原创
2023-12-03 08:53:11
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spark shuffle流程分析 回到ShuffleMapTask.runTask函数 如今回到ShuffleMapTask.runTask函数中： overridedef runTask(context:TaskContext): MapStatus = { 首先得到要reduce的task的个
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2017-04-14 08:49:00
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一、MapReduce计算模型我们知道MapReduce计算模型主要由三个阶段构成：Map、shuffle、Reduce。 Map是映射，负责数据的过滤分法，将原始数据转化为键值对；Reduce是合并，将具有相同key值的value进行处理后再输出新的键值对作为最终结果。为了让Reduce可以并行处 ...
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2021-07-29 09:38:00
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Shuffle过程是MapReduce的核心，也被称为奇迹发生的地方。要想理
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2022-06-16 06:46:34
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Shuffle过程是MapReduce的核心，也被称为奇迹发生的地方。要想理解MapRe
原创
2022-12-28 15:07:36
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Shuffle过程，也称Copy阶段。reduce task从各个map task上远程拷贝一片数据，并针对某一片数据，如果其大小超过一定的阀值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。官方的Shuffle过程如上图所示，不过细节有错乱，官方图并没有说明partition、sort和combiner具体作...
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2015-07-27 17:53:00
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/** * author : 冶秀刚 * mail : dennyy99@gmail.com */ Shuffle过程是MapR
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2022-12-19 22:24:36
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对于基于 MapReduce 编程范式的分布式计算来说，本质上而言，就是在计算数据的交、并、差、聚合、排序等过程。而分布式计算分而治之的思想，让每个节点只计算部分数据，也就是只处理一个分片，那么要想求得某个key 对应的全量数据，那就必须把相同 key 的数据汇集到同一个 Reduce 任务节点来处理，那么 Mapreduce 范式定义了一个叫做 Shuffle 的过程来实现这个效果。Hadoop
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2023-09-01 08:18:11
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