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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SparkShuffle概念：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。问题：聚合之前，每一个key对应的value不一定都是在一个partition中，也不太可能在同一个节点上，因为RDD是分布式的弹性的数据集，RDD的
# Spark Shuffle 过程解析与实现
在大数据处理领域，Spark作为一款流行的分布式计算框架，包含了很多复杂的过程，其中Shuffle过程是非常关键的一个环节。今天，我将引导你一步一步理解并实现Spark Shuffle过程的面试内容。
## Spark Shuffle 过程流程
在进行Spark Shuffle之前，我们需要理解整个过程的步骤。下面是Spark Shuffle过
文章目录Shuffle 文件寻址 进程1) MapOutputTracker2) BlockManager文件寻址图Shuffle 文件寻址流程Shuffle 文件寻址 进程1) MapOutputTrackerMapOutputTracker是Spark架构中的一个模块
原创
2022-02-18 10:06:03
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文章目录Shuffle 文件寻址 进程1) MapOutputTracker2) BlockManager文件寻址图Shuffle 文件寻址流程Shuffle 文件寻址 进程1) MapOutputTrackerMapOutputTracker是Spark架构中的一个模块，是一个主从架构。管理磁盘小文件的地址MapOutputTrackerMaster 是主对象，存在于 Driver 中。...
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2021-06-01 16:24:32
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# Spark Shuffle 会写磁盘吗？
在大数据处理的过程中，Apache Spark 是一种流行的分布式计算框架。它通过对数据的并行处理来提高计算性能，其中一个关键的环节就是“shuffle”。Shuffle 过程在数据处理的某些阶段是不可避免的，但很多初学者可能对它的运作机制，特别是与磁盘 I/O 的关系不太了解。本文将深入探讨 Spark Shuffle 是否会写入磁盘，并结合代码示
12、Shuffle机制12.1 背景在MapReduce计算框架中，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，shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。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
在大数据处理领域，Spark 和 MapReduce 的 Shuffle 机制一直以来是人们关注的重点。尤其是在 Spark Shuffle 和 MR Shuffle 的比较中，这受到广泛讨论。今天，我们就来看看这两者的区别，并深入挖掘相应的备份策略、恢复流程、灾难场景等。
### 备份策略
首先，制定合理的备份策略是核心要素之一。我们可以利用甘特图来表示备份的时间安排，同时制定周期计划，确保
文章目录SparkShuffle概念问题:如何聚合Shuffle Write ：Shuffle Read ：HashShuffle普通机制执行流程总结存在问题合并机制总结SortShuffle普通机制执行流程总结bypass 机制总结SparkShuffle概念reduceByKey会将一个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<...
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2021-06-01 16:24:47
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目录1. map和reduce端缓冲区大小2. reduce端重试次数和等待时间间隔3. bypass机制开启阈值 1. map和reduce端缓冲区大小在Spark任务运行过程中，如果shuffle的map端处理的数据量比较大，但是map端缓冲的大小是固定的，可能会出现map端缓冲数据频繁spill溢写到磁盘文件中的情况，使得性能非常低下，通过调节map端缓冲的大小，可以避免频繁的磁盘IO操作
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2023-08-30 22:20:40
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文章目录SparkShuffle概念问题:如何聚合Shuffle Write ：Shuffle Read ：HashShuffle普通机制执行流程总结存在问题合并机制总结SortShuffle普通机制执行流程总结bypass 机制总结SparkShuffle概念reduceByKey
原创
2022-02-18 10:05:40
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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、资源参数以及数据倾斜，shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已。 &nbs
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2023-11-02 20:33:16
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一、shuffle调优大多数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、资源参数以及数据倾斜，shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已。因此大家务必把握
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2023-07-21 21:39:21
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一、数据倾斜发生的原理原理：在进行shuffle的时候，必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜。数据倾斜只会发生在shuffle过程中。常用的并且可能会触发shuffle操作的算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByK
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2023-11-20 07:07:43
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今天学习 Spark Shuffle。昨天文章提到了 Spark 划分 stage 时，分为了 ShuffleMapStage 和 ResultStage。没看过的可以看昨天的文章。【Spark】Spark 任务调度在划分 stage 时：前面的所有 stage 被称为 ShuffleMapStage。ShuffleMapStage 的结束伴随着 shuffle 文件的写磁盘。最后一个 sta
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2023-08-31 09:47:05
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一、前言大多数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。二、相关参数及优化建议1.spark.shuffle.file.buffer默认值： 32KB 参数说明： 该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小。将数据写到磁盘文件之前，会先写入buffer缓
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2023-10-10 07:25:06
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主要分为开发调优、资源调优、数据倾斜调优、shuffle调优几个部分。开发调优和资源调优是所有Spark作业都需要注意和遵循的一些基本原则，是高性能Spark作业的基础；数据倾斜调优，主要讲解了一套完整的用来解决Spark作业数据倾斜的解决方案；shuffle调优，面向的是对Spark的原理有较深层次掌握和研究的同学，主要讲解了如何对Spark作业的shuffle运行过程以及细节进行调优。一：开发
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2023-09-01 15:19:35
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一、你是怎么理解Spark，它的特点是什么？ Spark是一个基于内存的，用于大规模数据处理（离线计算、实时计算、快速查询（交互式查询））的统一分析引擎。 它
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2023-10-28 17:03:38
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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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本文参考中华石杉老师的课程总结。后面一部分是总结了一下当spark必须要按列处理时的调优方式。1、spark调优之分配更多资源/usr/local/spark/bin/spark-submit \--class cn.spark.sparktest.core.WordCountCluster \--num-executors 3 \ 配置executor的数量--driver-memo
