Apache Spark源码走读之24 -- Sort-based Shuffle的设计与实现
欢迎转载，转载请注明出处。 概要 Spark 1.1中对spark core的一个重大改进就是引入了sort-based shuffle处理机制，本文就该处理机制的实现进行初步的分析。 Sort-based Shuffle之初体验 通过一个小的实验来直观的感受一下sort-based ...
原文：Spark源码分析之Sort-Based Shuffle读写流程
一 概述 我们知道Spark Shuffle机制总共有三种： .未优化的Hash Shuffle：每一个ShuffleMapTask都会为每一个ReducerTask创建一个单独的文件，总的文件数是S R,不仅文件数量很多，造成频繁的磁盘和网络I O,而且内存负担也很大，GC频繁,经常出现OOM。 .优化后Hash Shuffle：改进后的Shuffle,启用consolidation机制，Exe ...
2017-12-16 22:33 1 1914 推荐指数：
相关推荐
sort-based shuffle的核心：org.apache.spark.util.collection.ExternalSorter
依据Spark 1.4版 在哪里会用到它 ExternalSorter是Spark的sort形式的shuffle实现的关键。SortShuffleWriter使用它，把RDD分区中的数据写入文件。 ExternalSorter的注释 这个类的注释提供了关于它的设计的很多信息 ...
Spark源码分析 – Shuffle
参考详细探究Spark的shuffle实现, 写的很清楚, 当前设计的来龙去脉 Hadoop Hadoop的思路是, 在mapper端每次当memory buffer中的数据快满的时候, 先将memory中的数据, 按partition进行划分, 然后各自存成小文件, 这样当buffer ...
Spark Shuffle之Sort Shuffle
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 ...
spark block读写流程分析
之前分析了spark任务提交以及计算的流程，本文将分析在计算过程中数据的读写过程。我们知道：spark抽象出了RDD，在物理上RDD通常由多个Partition组成，一个partition对应一个block。在driver和每个executor端，都有一个Blockmanager ...
spark源码之Shuffle Read
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 ...