去重 聚合 排序 重分区 集合或者表操作 ...
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 operations like repartition and coalesce, ByKey operations except ...
2021-02-27 16:43 0 316 推荐指数:
去重 聚合 排序 重分区 集合或者表操作 ...
Shuffle简介 Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节,shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。因为在分布式 ...
转载自:https://www.cnblogs.com/itboys/p/9226479.html Shuffle简介 Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map的输出要用到Reduce中 ...
如果有可能的话,尽量避免使用shuffle类算子。因为Spark作业运行过程中,最消耗性能的地方就是shuffle过程。shuffle过程,就是将分布在集群中多个节点上的同一个key,拉取到同一个节点上,进行聚合或join等操作。比如reduceByKey、join等算子,都会触发 ...
Spark中的shuffle是在干嘛? Shuffle在Spark中即是把父RDD中的KV对按照Key重新分区,从而得到一个新的RDD。也就是说原本同属于父RDD同一个分区的数据需要进入到子RDD的不同的分区。 但这只是shuffle的过程,却不是shuffle的原因。为何需要shuffle ...
一、前述 Action类算子也是一类算子(函数)叫做行动算子,如foreach,collect,count等。Transformations类算子是延迟执行,Action类算子是触发执行。一个application应用程序(就是我们编写的一个应用程序)中有几个Action类算子执行,就有几个 ...
一、前述 Spark中控制算子也是懒执行的,需要Action算子触发才能执行,主要是为了对数据进行缓存。 控制算子有三种,cache,persist,checkpoint,以上算子都可以将RDD持久化,持久化的单位是partition。cache和persist都是懒执行的。必须有一个 ...
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 ...