Shuffle流程 spark的shuffle过程如下图所示，和mapreduce中的类似,但在spark . 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BypassMergeSortShuffleWriter和已经被废弃掉的HashShuffleWriter类似 。这样，每个mapTask在 ...
2018-06-20 20:50 0 805 推荐指数：
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 ...
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 ...
Spark的Shuffle过程介绍 Shuffle Writer Spark丰富了任务类型，有些任务之间数据流转不需要通过Shuffle，但是有些任务之间还是需要通过Shuffle来传递数据，比如wide dependency的group by key。 Spark中需要Shuffle输出 ...
去重 聚合 排序 重分区 集合或者表操作 ...
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 ...
