一 、概述我们知道Spark Shuffle机制总共有三种：1.未优化的Hash Shuffle：每一个ShuffleMapTask都会为每一个ReducerTask创建一个单独的文件，总的文件数是S * R,不仅文件数量很多，造成频繁的磁盘和网络I/O,而且内存负担也很大，GC频繁,经常出现OOM。2.优化后Hash Shuffle：改进后的Shuffle,启用consolidation机制，E
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2023-08-19 21:04:10
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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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## 了解Spark Shuffle Read
在Spark中，Shuffle是指在数据处理过程中需要重新分区或重新组合数据的操作。Shuffle操作是一个开销较大的过程，因为它涉及到数据的重新分发和重新排序。而Spark Shuffle Read指的是在Shuffle操作中读取数据的过程。
### Spark Shuffle Read的作用
在Spark中，当进行Shuffle操作时，数据
原创
2024-02-28 07:41:44
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Spark Shuffle分为Write和Read两个过程。在Spark中负责shuffle过程的执行、计算、处理的组件主要是 ShuffleManager，其是一个trait，负责管理本地以及远程的block数据的shuffle操作。所有方法如下图所示： ShuffleManager定义的方法
由SparkEnv的shuffleManager管理主要方法解释：regi
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2023-10-24 08:34:26
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Spark ShufflereduceByKey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 Shuffle Write: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的key写入一个分区文件中，可能会写入多个
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2023-11-06 15:12:27
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Spark两种Shuffle在spark1.1以前只有hashshuffle，1.1版本引入了sortshuffle，1.2版本以后默认方式改为sort方式，2.0版本以后移除了hashshuffle。HashShuffle执行原理：Map阶段的shuffle是为了下一个stage的task拉取数据作的。每个Map阶段task把要输出的数据按key进行hash根据hash得到的值，生成和下一个st
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2023-11-24 20:14:47
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Spark Shuffle Read调用栈如下： 1. org.apache.spark.rdd.ShuffledRDD#compute() 2. org.apache.spark.shuffle.ShuffleManager#getReader() 3. org.apache.spark.shuffle.hash.HashShuffleReader#read() 4. org.apach
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2024-08-02 08:53:45
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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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Spark根据RDD间的依赖关系是否是Shuffle依赖进行Stage的划分，为了说明问题在这里先执行的Stage标记为Stage1，后执行的Stage标记为Stage2。Shuffle分2步操作 Map操作和Recude操作可以通过下面这个图表示出来： 1. Map操作。Map操作在Stage
HashShuffle一：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
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2023-10-10 14:08:15
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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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前言 继spark调优（一）：开发调优、spark调优（二）：资源调优 讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。1.数据倾斜调优调优概述 有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问
在处理大规模数据时，Apache Spark 是一款非常强大的处理工具，但“spark shuffle read内存溢出”的问题时常困扰着数据工程师们。这种问题通常伴随着性能瓶颈，能造成任务失败甚至整个应用崩溃。本篇博文将详细记录解决该问题的过程，帮助其他人更快定位和修复类似故障。
### 问题背景
在我们的数据处理项目中，使用 Spark 进行大规模数据转换和聚合时，突然出现了内存溢出的问题，
troubleshooting shuffle reduce端缓冲大小以避免OOM
shuffle reduce 端工作原理
reduce端默认buffer大小是48MB，spark的shuffle和MR的shuffle绝对是不一样的！！！
map端的task是不断的输出数据的，数据量可能是很大的。
但是，其实reduce端的task，并不
目录Spark的shuffle分析Shuffle简介宽窄依赖Stagestage切割规则stage计算模式stage并行度Spark Shuffleshuffle Writeshuffle ReadHashShuffle普通机制合并机制SortShuffle普通机制bypass机制shuffle 寻址Spark内存管理静态内存管理统一内存管理reduce中OOM如何处理？shuffle调优shuf
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2023-09-08 16:05:04
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Spark Shuffle 参数Spark 的内存管理静态内存管理统一内存管理 Spark Shuffle 参数在工作过程中，我们需要用到Spark Shuffle 相关的参数参数名称默认值释义spark.shuffle.consolidateFilestrue合并shuffle期间产生的中间文件spark.shuffle.file.buffer shuffle32缓冲区的大小建议调大成64 或
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2024-01-27 23:19:29
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目录HashShuffleMangerSortShuffleManagertungsten-sort（钨丝） 总结HashShuffleManger普通机制示意图比如：有100个节点(每个节点有一个executor)，每个executor有2个cpu core、10个task，那么每个节点会输出10*1000=1万个文件，在map端总共会输出100*10000=100万分文件map ta
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2023-11-25 11:25:25
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在阅读本文之前。请先阅读Spark Sort Based Shuffle内存分析 Spark Shuffle Read调用栈例如以下： 1. org.apache.spark.rdd.ShuffledRDD#compute() 2. org.apache.spark.shuffle.ShuffleM
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2017-07-23 20:56:00
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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，shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。Spark作为MapReduce框架的一种实现，自然也实现了shuffle的逻辑。 Shuffle Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase，介于Map phase和Re
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2024-04-12 08:21:51
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一、基石RDD（ resilient distributed dataset） spark的核心就是RDD（弹性分布式数据集），一种通用的数据抽象。封装了基础的数据操作，如map，filter，reduce等。RDD提供数据共享的抽象，相对比其他大数据处理框架，如MapReduce,Pege1,DryadLINQ和HIVE等均缺乏此特性，所以RDD更为通用。 简单的来概括RDD：RDD是一个不
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2024-01-26 06:59:30
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