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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今天和大家介绍Spark的内存模型，干货多多，不要错过奥~与数据频繁落盘的Mapreduce引擎不同，Spark是基于内存的分布式计算引擎，其内置强大的内存管理机制，保证数据优先内存处理，并支持数据磁盘存储。本文将重点探讨Spark的内存管理是如何实现的，内容如下:Spark内存概述Spark 内存管理机制Spark on Yarn模式的内存分配1 Spark内存概述首先简单的介绍一下Spark运
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 Shuffle与磁盘写入机制
## 一、引言
Apache Spark是一个快速的通用计算引擎，广泛用于大数据处理。Spark的强大之处在于其高效的内存计算以及对复杂数据访问模式的支持。Shuffle是Spark中的一个关键环节，涉及到数据在不同处理阶段之间的重新分配。在某些情况下，Shuffle操作需要将数据写入磁盘，以便进一步处理等任务。本文将深入探讨Spark Shuff
spark任务在调试过程中，OOM是非常讨厌的一种情况。本文针对Heap OOM的情况先做一定分析，告诉大家如何调参。1.Heap OOM的现象如果在Spark UI或者在spark.log中看到如下日志：java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
java.lang.OutOfMemoryError: java heap spac
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2024-03-11 10:40:12
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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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（1）shuffle的概述 Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。因为是分布式存储，reduce task需要跨节点去拉取其它节点上的map task结果。这一过程将会产生网络资源消耗和内存，磁盘IO的消耗。通常shuffle分为两部分：Map阶段的数据准备和Reduce阶段的数据拷贝处理。（2）hash shuffle 1、普通运行机制 &nb
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2023-09-11 16:28:59
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Spark MemoryManager1.MemoryManager接口1.1.概述在Spark中，MemoryManager接口定义了Storage内存和Execution内存统一管理分配的公共方法。包括堆内以及堆外内存。1.2.相关成员 // 堆内Storage内存池 至于堆内内存onHeapStorageMemory和onHeapExecutionMemory这两个参数的大小值，与其具体
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2024-03-11 15:13:38
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<?xml version="1.0"?>
<configuration>
<property>
<name>spark.shuffle.push.server.mergedShuffleFileManagerImpl</name>
<value>org.apache.spark.network.shuff
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2024-09-24 11:20:16
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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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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 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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一.hashShuffle在早期的spark中，其shuffle的机制是hashShuffle。在hashShuffle的过程中，每一个shuffleMapTask都会为每一个reduceTask创建一个bucket缓存，shuffleMapTask会对处理后的数据进行partitioner操作（默认是hash partition，即对key进行hashcode再将其值与reduceTask数量进
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2023-06-19 13:36:05
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前言继基础篇讲解了每个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。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题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的
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2023-12-27 22:46:13
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这里我们先明确一个假设前提：每个 Executor 只有 1 个 CPU core，也就是说，无论这个 Executor 上分配多少个 task线程，同一时间都只能执行一个 task 线程。1. 未经优化的 HashShuffleManagershuffle write 阶段将每个 task 处理的数据按 key 进行“分类”。所谓“分类”，就是对相同的 key 执行 hash 算法，从而将相同
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2023-10-17 20:47:38
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继上篇《Spark源码分析之Job的调度模型与运行反馈》之后，我们继续来看第二阶段--Stage划分。 Stage划分的大体流程如下图所示： 前面提到，对于JobSubmitted事件，我们通过调用DAGScheduler的handleJobSubmitted()方法来处理。那么我
Spark Shuffle 1. Shuffle相关 当Map的输出结果要被Reduce使用时，输出结果需要按key哈希，并且分发到每一个Reducer
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2014-11-08 11:18:00
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在所有的 MapReduce 框架中, Shuffle 是连接 map 任务和 reduce 任务的桥梁ma
原创
2021-08-02 14:04:42
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# Spark Shuffle实现步骤
## 概述
在Spark中，Shuffle是指将数据重新分区的过程，通常在数据需要跨分区进行聚合或排序时发生。Shuffle是Spark中性能瓶颈之一，因此对于一个开发者来说，了解如何实现Spark Shuffle是非常重要的。
## Shuffle流程
下面是实现Spark Shuffle的整个流程，可以用一个表格来展示：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2023-08-20 08:37:34
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