源文件放在github,随着理解的深入,不断更新,如有谬误之处,欢迎指正。原文链接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/sort-shuffle.md 正如你所知,spark实现了多种shuffle方法 ...
理解reduceByKey操作,有助于理解Shuffle reduceByKey reduceByKey操作将map中的有相同key的value值进行合并,但是map中的数据键值对,并不一定分布在相同的partition中,甚至相同的机器中。 所以需要将数据取到相同的主机进行计算 同地协作。 单一task操作在单一partition上,为了组织所有数据进行单一的redueceByKey redu ...
2016-09-04 00:53 0 1536 推荐指数:
源文件放在github,随着理解的深入,不断更新,如有谬误之处,欢迎指正。原文链接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/sort-shuffle.md 正如你所知,spark实现了多种shuffle方法 ...
1、spark shuffle:spark 的 shuffle 主要发生在 DAG 视图中的 stage 和 stage 之间,也就是RDD之间是宽依赖的时候,会发生 shuffle。 补充:spark shuffle在很多地方也会参照mapreduce一样,将它分成两个阶段map阶段 ...
介绍 不论MapReduce还是RDD,shuffle都是非常重要的一环,也是影响整个程序执行效率的主要环节,但是在这两个编程模型里面shuffle却有很大的异同。 shuffle的目的是对数据进行混洗,将各个节点的同一类数据汇集到某一个节点进行计算,为了就是分布式计算 ...
去重 聚合 排序 重分区 集合或者表操作 ...
1、Shuffle流程 spark的shuffle过程如下图所示,和mapreduce中的类似,但在spark2.0及之后的版本中只存在SortShuffleManager而将原来的HashShuffleManager废弃掉(但是shuffleWriter的子类 ...
1) spark中只有特定的算子会触发shuffle,shuffle会在不同的分区间重新分配数据! 如果出现了shuffle,会造成需要跨机器和executor传输数据,这样会导致 低效和额外的资源消耗! 2) 和Hadoop的shuffle不同的时,数据 ...
Shuffle Read 对于每个stage来说,它的上边界,要么从外部存储读取数据,要么读取上一个stage的输出。而下边界要么是写入到本地文件系统(需要有shuffle),一共child stage进行读取,要么就是最后一个stage,需要输出结果。这里的stage在运行时就可以以流水线 ...
Spark优化一则 - 减少Shuffle 看了Spark Summit 2014的A Deeper Understanding of Spark Internals,视频(要科学上网)详细讲解了Spark的工作原理,Slides的45页给原始算法和优化算法。 破砂锅用自己3节点的Spark ...