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 ...

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 ...

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 ...

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

概述 Shuffle，翻译成中文就是洗牌。之所以需要Shuffle，还是因为具有某种共同特征的一类数据需要最终汇聚（aggregate）到一个计算节点上进行计算。这些数据分布在各个存储节点上并且由不同节点的计算单元处理。以最简单的Word Count为例，其中数据保存在Node1、Node2 ...

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 ...

提出问题 1. shuffle过程的数据是如何传输过来的，是按文件来传输，还是只传输该reduce对应在文件中的那部分数据？ 2. shuffle读过程是否有溢出操作？是如何处理的？ 3. shuffle读过程是否可以排序、聚合？是如何做的？ 。。。。。。 概述 在 spark ...

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 ...