一、概述 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 ...
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2021-08-03 14:34:00
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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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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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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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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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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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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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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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一、shuffle定义shuffle，即为洗牌的意思，在大数据计算中，无论是mapreduce框架还是spark框架，都需要shuffle，那是因为在计算的过程中，具有某种特征的数据最终需要汇聚在一个节点上进行计算，这些数据是分部在集群中不同的节点上由各自节点进行计算。就比如以workcount为例： 其中数据是分别保存在节点Node1，Node2，Node3上，经过处理
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2023-09-17 19:53:45
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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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# Shuffle Spark: 用于大规模数据集混洗的高性能库
在大规模数据处理中，混洗(shuffle)是一个非常重要的操作。它通常发生在reduce操作之前，将数据重新分布到不同的节点上以进行聚合处理。Spark是一个流行的大数据处理框架，而Shuffle Spark则是用于在Spark上进行高性能混洗的库。
## Shuffle Spark简介
Shuffle Spark是一个专门为
原创
2024-04-18 07:27:53
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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上去，这个过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。概念上shuffle就是一个沟通数据连接（map和reduce）的桥梁。每个ReduceTask从每个Map Task产生数的据中读取
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2017-01-04 23:10:13
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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 14:04:39
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Shuffle基本流程 spark shuffle从总体来讲分成两部分，shuffle write和shuffle reader，如下图所示，看到这里，就明白了为什么spark性能优化的时候建议宁可broadcast也不要shuffle，broadcast好歹还是内存操作，网络上大一点压力（每个节点
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2020-01-19 08:17:00
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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上去，这个过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运...
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2014-11-08 11:18:00
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本課主題Shuffle 是分布式系统的天敌Spark HashShuffle介绍Spark Consolidated HashShuffle介绍Shuffle 是如何成为 Spark 性能杀手Shuffle 性能调优思考Spark HashShuffle 源码鉴赏 引言Spark HashShuffle 是它以前的版本，现在1.6x 版本默应是 Sort-Based Shuffle，那为
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2024-01-30 02:36:07
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Push Based Shuffle 概述正常的 Shuffle 会将Map结果写本地一个data文件，然后还有一个index文件存储每个reduce数据的索引。 Pushed Shuffle在Map完成后，将同一个Reduce数据推送到同一个ESS，写到同一个data文件，并用一个index文件存储Map的索引。 此外还有一个Meta文件，Server端不断接受Pushed 数据，当Server
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2023-11-09 14:32:08
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尽量避免使用shuffle类算子 如果有可能的话，要尽量避免使用shuffle类算子。因为Spark作业运行过程中，最消耗性能的地方就是shuffle过程。shuffle过程，简单来说，就是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等操作。比如reduceByKey、join等算子，都会触发shuffle操作。 shuffle过程中，各个节点上的相同key都会先写
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2023-11-07 00:09:48
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