spark.sql.shuffle.partitions 和 spark.default.parallelism 的区别
在关于spark任务并行度的设置中，有两个参数我们会经常遇到，spark.sql.shuffle.partitions 和 spark.default.parallelism, 那么这两个参数到底有什么区别的？ 首先，让我们来看下它们的定义 Property ...
原文：spark.sql.shuffle.partitions和spark.default.parallelism的区别
在关于spark任务并行度的设置中，有两个参数我们会经常遇到，spark.sql.shuffle.partitions 和 spark.default.parallelism, 那么这两个参数到底有什么区别的 首先，让我们来看下它们的定义 Property Name Default Meaning spark.sql.shuffle.partitions Configures the number ...
2019-06-01 19:04 0 2946 推荐指数：
相关推荐
spark.sql.shuffle.partitions到底影响什么
在运行Spark sql作业时，我们经常会看到一个参数就是spark.sql.shuffle.partitions，而且默认值是200.这个参数到底影响了什么呢？今天咱们就梳理一下。 1、Spark Sql中的Shuffle partitions 在Spark中的Shuffle ...
spark通过合理设置spark.default.parallelism参数提高执行效率
spark中有partition的概念（和slice是同一个概念，在spark1.2中官网已经做出了说明），一般每个partition对应一个task。在我的测试过程中，如果没有设置spark.default.parallelism参数，spark计算出来的partition非常巨大，与我 ...
spark提交命令 spark-submit 的参数 executor-memory、executor-cores、num-executors、spark.default.parallelism分析
转载：https://blog.csdn.net/zimiao552147572/article/details/96482120 ...
简要MR与Spark在Shuffle区别
一、区别 ①本质上相同，都是把Map端数据分类处理后交由Reduce的过程。 ②数据流有所区别，MR按map, spill, merge, shuffle, sort, reduce等各阶段逐一实现。Spark基于DAG数据流，可实现更复杂数据流操作（根据宽/窄依赖实现） ③实现功能上有所区别 ...
MR的shuffle和Spark的shuffle之间的区别
mr的shuffle mapShuffle 数据存到hdfs中是以块进行存储的，每一个块对应一个分片，maptask就是从分片中获取数据的 在某个节点上启动了map Task,map Task读取是通过k-v来读取的,读取的数据会放到环形缓存区，这样做的目的是为了防止IO的访问次数 ...
Spark Shuffle
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 ...
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 ...