Spark性能优化--数据倾斜调优与shuffle调优
一、数据倾斜发生的原理 原理：在进行shuffle的时候，必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜。数据倾斜只会发生在shuffle过程中。常用的并且可能会触发 ...
原文：Spark Shuffle数据处理过程与部分调优（源码阅读七）
shuffle。。。相当重要，为什么咩，因为shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量。相比于Hadoop的MapReduce,可以看到Spark提供多种计算结果处理方式，对shuffle过程进行了优化。 那么我们从RDD的iterator方法开始： 我们可以看到，它调用了cacheManager的getOrCompute方法，如果分区任务第一次执行还没有缓存，那么会调用com ...
2016-11-25 00:43 0 1406 推荐指数：
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