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 Shuffle 过程详解
## 1. 概述
在分布式计算中，Shuffle 是指将数据重新分发和重组的过程，通常发生在数据转换操作（如 reduceByKey、groupBy等）之后，以便进行下一步的计算。Spark Shuffle 是 Apache Spark 中非常重要的一部分，它确保了数据能够均匀地分布到不同的 Executor 上进行后续处理。
在本文中，我们将详细介
原创
2023-07-28 06:29:49
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2.1.6、Shuffle2.1.6.0 Shuffle Read And Write MR框架中涉及到一个重要的流程就是shuffle,由于shuffle涉及到磁盘IO和网络IO，所以shuffle的性能直接影响着整个作业的性能。Spark其本质也是一种MR框架，所以也有自己的shuffle实现。但是和MR中的shuffle流程稍微有些不同(Spark相当于Mr来说其中一些环节是可以省略的)，
1.Shuffle 原理1.1 概述1.1.1 Map task端操作1.1.2 Reduce task 端操作1.1.3 Spark Shuffle2.Spark Shuffle 的实现2.1 Shuffle 的写操作2.1.1 基于 Hash 的 Shuffle 写操作2.1
1.官网 http://spark.apache.org/docs/1.6.1/configuration.html#shuffle-behavior Spark数据进行重新分区的操作就叫做shuffle过程 2.介绍 SparkStage划分的时候，将最后一个Stage称为ResultStage(
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2017-02-14 21:15:00
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源你需要预习：《Spark的Cache和Checkpoint区别和联系拾遗》《Spark Job 逻辑执行图和数据依赖解析》《S...
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2021-06-10 18:19:50
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spark shuffle流程分析 回到ShuffleMapTask.runTask函数 如今回到ShuffleMapTask.runTask函数中： overridedef runTask(context:TaskContext): MapStatus = { 首先得到要reduce的task的个
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2017-04-14 08:49:00
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源你需要预习：《Spark的Cache和Checkpoint区别和联系拾遗》《Spark Job 逻辑执行图和数据依赖解析》《S...
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2021-06-10 21:04:25
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Shuffle洗牌Map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段，shuffle在其中起到了很关键的作用，shuffle分布在MapReduce的map阶段和reduce阶段。Map
原创
2022-08-28 00:35:24
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Shuffle是Spark计算引擎的关键所在，是必须经历的一个阶段，在前面的文章中，我们剖析了Shuffle的原理以及Map阶段结果的输出与Reduce阶段结果如何读取。该篇文章是对前面两篇文章 【Spark源码解读之Shuffle原理剖析与源码分析】 【Spark存储机制源码剖析】 细节的深入探究。了解Shuffle原理的读者都知道，整个Shuffle过程被划分为map和reduce阶段，在Sp
1、shuffle过程 2、shuffle机制 3、Spark Shuffle相关问题总结 4、task的生成 5、Spark Shuffle参数调优 博文链接：1、shuffle过程1.1）、shuffle过程 如下图： 了解Spark的shuffle过程： shuffle操作是在Spark操作中调用了一些特殊的算子才会触发的一种操作， shuffle操作会导致大量的数据在不同的节点之间进行传输
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2023-08-21 17:29:06
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对于大数据计算框架而言，Shuffle阶段的设计优劣是决定性能好坏的关键因素之一。本文将介绍目前Spark的shuffle实现，并将之与MapReduce进行简单对比。本文的介绍顺序是：shuffle基本概念，MapReduce Shuffle发展史以及Spark Shuffle发展史。 （1） shuffle基本概念与常见实现方式shuffle，是一个算子，表达的是多对多的
Spark笔记整理（十七）：Spark Shuffle过程
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2019-01-17 10:12:58
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文章目录1 Hadoop的shuffle过程2 Spark的Shuffle过程2.1 RDD依赖关系与Stage划分2.2 HashShuffle解析2.3 SortShuffle解析3 Hadoop与Spark的Shuffle对比 1 Hadoop的shuffle过程Map 方法之后，Reduce 方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。Shuffle的具体过程如下：（1）MapTask
shuffle 简介shuffle 描述了数据从 map task 输出到 reduce task 输入的过程，shuffle 是连接 map 和 reduce 的桥梁；shuffle 性能的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他节点上 map task 的结果，这需要消耗网络资源、内存 IO 和磁盘 IO；shuffle 可分为
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2023-08-13 17:26:27
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ShuffleManager（一） 本篇,我们来看一下spark内核中另一个重要的模块，Shuffle管理器ShuffleManager。shuffle可以说是分布式计算中最重要的一个概念了，数据的join，聚合去重等操作都需要这个步骤。另一方面，spark之所以比mapReduce的性能高其中一个 ...
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2021-05-03 23:12:02
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Shuffle 过程分为map 端的write 和 reducer 端的read 两阶段Shuffle write 端发展史从 hashShuffleManager（默认spark1.2之前） 和 到 sortShuffleMangerHashShuffleManager 分为普通shuffle 和 consolidate机制shuffle1.普通shuffle普通shuffle wr
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2023-08-31 21:58:03
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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 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
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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