Spark的性能分析和调优很有意思，今天再写一篇。主要话题是shuffle，当然也牵涉一些其他代码上的小把戏。以前写过一篇文章，比较了几种不同场景的性能优化，包括portal的性能优化，web service的性能优化，还有Spark job的性能优化。Spark的性能优化有一些特殊的地方，比如实时性一般不在考虑范围之内，通常我们用Spark来处理的数据，都是要求异步得到结果的数据；再比如数据量一
0. Shuffle概述 要理解什么是Shuffle，首先介绍大数据与分布式。我们知道大数据的存储是分布式存储，大数据的计算框架是分布式的计算框架。分布式必然存在数据的交互传输，简言之Shuffle就是分布式中数据交互传输的过程。 如下图所示，Stage 0的输出数据需要经过shuffle Writer写出到Block中，Stage 1的输入数据需要从Block中读入，这一中间结果
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2024-04-29 05:48:25
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Spark ShuffleSpark Shuffle是发生在宽依赖(Shuffle Dependency)的情况下，上游Stage和下游Stage之间传递数据的一种机制。Shuffle解决的问题是如何将数据重新组织，使其能够在上游和下游task之间进行传递和计算。如果是单纯的数据传递，则只需要将数据进行分区、通过网络传输即可，没有太大难度，但Shuffle机制还需要进行各种类型的计算（如聚合、排序
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2023-09-22 13:06:17
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核心内容： 1、Spark的Shuffle机制Shuffle是什么？ 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，Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的阶段，介于Map阶段和Reduce阶段之间，当Map的输出结果要被Reduce使用时，就必须经过Shuffle，由于Shuffle涉及到了磁盘IO的
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2023-11-08 22:50:13
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前言spark的shuffle计算模型与hadoop的shuffle模型原理相似，其计算模型都是来自于MapReduce计算模型，将计算分成了2个阶段，map和reduce阶段。 目录一 多维度理解shuffle二 shuffle过程的内存分配三 shuffle过程中的数据倾斜四 shuffle write过程一 多维度理解shuffleshuffle的作用就是把map阶段和reduce
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2023-10-07 21:36:18
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spark shuffle有四种方式，分别是hashshuffle优化后的hashshufflesortshufflebypass一、hashshuffle与优化一开始spark的shuffle方式是hashshuffle。hashshuffle有一个严重的问题，就是产生的小文件数量比较多。我们知道，shuffle分为map端的shuffle write 和reduce端的shuffle read
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2024-01-11 20:31:09
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当一个job在DAGScheduler中被分隔为stage，将会根据其内部的shuffle关系将整个job整理出ShuffleMapStage，而最后结果的ResultStage在提交时，将会不断遍历其parent stage，而本身被加入DAGScheduler的等待集合，只在所有parent的stage执行完毕之后才会执行任务流程中的child stage。private def submit
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2023-09-21 08:41:13
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Spark中的SparkShuffle详解Shuffle简介Shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。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。因为在分布式情况下，reducetask需要跨节点去拉取其它节点上的maptask结
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2021-03-16 14:46:40
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一、Shuffle的作用是什么？Shuffle的中文解释为“洗牌操作”，可以理解成将集群中所有节点上的数据进行重新整合分类的过程。其思想来源于hadoop的mapReduce,Shuffle是连接map阶段和reduce阶段的桥梁。由于分布式计算中，每个阶段的各个计算节点只处理任务的一部分数据，若下一个阶段需要依赖前面阶段的所有计算结果时，则需要对前面阶段的所有计算结果进行重新整合和分类，这就需要
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2023-06-19 14:49:53
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MapReduce的sort-based shuffle之前我们提到了MapReduce的Shuffle方式，Spark Shuffle虽然采取了和MapReduce完全不一样的机制，但深层的原理还是有相同的地方的。所以，为了更好地理解Spark Shuffle的运行机制，我们先对MapReduce的Shuffle过程进行一个简单的回顾：首先是对输入文件进行细化，这个过程是将一个大的file文件分
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2023-09-21 14:29:17
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Shuffle就是对数据进行重组，由于分布式计算的特性和要求，在实现细节上更加繁琐和复杂。 在MapReduce框架，Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map阶段通过shuffle读取数据并输出到对应的Reduce；而Reduce阶段负责从Map端拉取数据并进行计算。在整个shuffle过程中，往往伴随着大量的磁盘和网络I/O。所以shuffle性能的高低也直接决定了整个程序的性
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2023-10-03 15:12:23
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Spark中的Spark Shuffle详解 Shuffle简介Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。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。因为在分布式情况下，reduce task需要跨节点去拉取其它节点上的map
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2024-03-10 23:32:21
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spark partition 理解 / coalesce 与 repartition的区别
一.spark 分区 partition的理解：spark中是以vcore级别调度task的。如果读取的是hdfs，那么有多少个block，就有多少个partition
举例来说：sparksql 要读表T, 如果表T有1w个小文件，那么就有1w个partition
这时候读取效率会
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2023-08-11 21:46:38
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spark core学习2 1 Action算子Action function解释reduce((T,T)=>U)对整个结果集规约, 最终生成一条数据, 是整个数据集的汇总count()返回元素个数collect()以数组形式返回数据集中所有元素first()返回第一个元素take(N)返回前N个元素countByKey()Key对应Key出现的次数foreach(T=>..
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2023-10-03 16:13:10
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hadoop中的shuffle存在map任务和reduce任务之间，而spark中的shuffle过程存在stage之间。shuffle操作分为两种，分别是写操作和读操作。shuffle的写操作包括两种，分别是基于哈希的shuffle操作和基于排序的shuffle写操作。在spark1.2版本之前，采用基于哈希的shuffle操作，1.2版本之后采用基于排序的shuffle写操作。 基于哈希的sh
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2023-08-10 11:27:24
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Spark的Shuffle过程介绍 Shuffle Writer Spark丰富了任务类型，有些任务之间数据流转不需要通过Shuffle，但是有些任务之间还是需要通过Shuffle来传递数据，比如wide dependency的group by key。 Spark中需要Shuffle输出的Map任务会为每个Reduce创建对应的bucket，Map产生的结果会根据设置的partitione
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2023-08-07 23:16:38
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shuffle原理：Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase，介于Map phase和Reduce phase之间，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。shuflle描述着数据从map task到reduce task输入的这段过程，如果在分布式的情况下，reduce task需要
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2023-08-06 23:13:50
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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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一、Spark-Core（三）回顾1.1、Spark on yarn的运行方式二、Shuffle的剖析2.1、2.1、IDEA下使用repartition和coalesce对用户进行分组2.2、coalesce和repartition在生产上的使用2.3、reduceByKey和groupByKey的区别2.4、图解reduceByKey和groupByKey2.5、reduceByKey和gro
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2024-07-08 18:48:39
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文章目录一、什么是Spark Shuffle？二、HashShuffle运行原理三、SortShuffle运行原理四、Shuffle过程中，磁盘小文件寻址问题五、Shuffle可能面临的问题六、Executor的内存管理七、Shuffle调优 一、什么是Spark Shuffle？1、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
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2023-10-20 19:12:09
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