MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌、混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随机越好。MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程,把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据。 为什么MapReduce计算模型需要 ...
在MapReduce框架中,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。Spark作为MapReduce框架的一种实现,自然也实现了shuffle的逻辑。 Shuffle Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase,介于Map phase和Reduc ...
2016-11-07 15:46 1 11763 推荐指数:
MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌、混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随机越好。MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程,把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据。 为什么MapReduce计算模型需要 ...
Shuffle简介 Shuffle的本意是洗牌、混洗的意思,把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中,Shuffle更像是洗牌的逆过程,指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据,以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作 ...
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 ...
一、分区原理 1.为什么要分区?(这个借用别人的一段话来阐述。) 为了减少网络传输,需要增加cpu计算负载。数据分区,在分布式集群里,网络通信的代价很大,减少网络传输可以极大提升性能。mapreduce框架的性能开支主要在io和网络传输,io因为要大量读写文件,它是不可避免的,但是网络传输 ...
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 ...
1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 ...
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 ...