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 ...

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 ...

一 简介 Shuffle，简而言之，就是对数据进行重新分区，其中会涉及大量的网络io和磁盘io，为什么需要shuffle，以词频统计reduceByKey过程为例， serverA：partition1: (hello, 1), (word, 1)serverB：partition2 ...

1.Combiner Combiner是MapReduce的一种优化手段。每一个map都可能会产生大量的本地输出，Combiner的作用就是对map端的输出先做一次合并，以减少map和reduce结点之间的数据传输量，以提高网络IO性能。只有操作满足结合律的才可设置combiner ...

本章内容我们学习一下 MapReduce 中的 Shuffle 过程，Shuffle 发生在 map 输出到 reduce 输入的过程，它的中文解释是 “洗牌”，顾名思义该过程涉及数据的重新分配，主要分为两部分：1. map 任务输出的数据分组、排序，写入本地磁盘 2. reduce 任务拉取排序 ...

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 ...

Shuffle过程是MapReduce的核心，描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。 Hadoop的集群环境，大部分的map task和reduce task是执行在不同的节点上的，那么reduce就要取map的输出结果。那么集群中运行多个Job时，task的正常 ...

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 ...