与reducer。Spark的Shuffling中有两个重要的压缩参数。spark.shuffle.compr ...

Shuffle是性能调优的重点，Shuffle是为了汇聚有共同特征的一类数据到一个计算节点上进行计算。 Shuffle过程非常复杂：数据量大、将数据汇聚到正确的Partition和节点时产生多次磁盘交互、节省带宽而无可避免的压缩、网络传输所需的序列化 ...

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 ...

shuffle过程的，而一旦shuffle，就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffle re ...

官网的话什么是Shuffle 我直接复制了整段话，其实用概括起来就是： 把不同节点的数据拉取到同一个节点的过程就叫做Shuffle 有哪些Shuffle算子Operations which can cause a shuffle include repartition ...