源文件放在github,隨着理解的深入,不斷更新,如有謬誤之處,歡迎指正。原文鏈接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/sort-shuffle.md 正如你所知,spark實現了多種shuffle方法 ...
理解reduceByKey操作,有助於理解Shuffle reduceByKey reduceByKey操作將map中的有相同key的value值進行合並,但是map中的數據鍵值對,並不一定分布在相同的partition中,甚至相同的機器中。 所以需要將數據取到相同的主機進行計算 同地協作。 單一task操作在單一partition上,為了組織所有數據進行單一的redueceByKey redu ...
2016-09-04 00:53 0 1536 推薦指數:
源文件放在github,隨着理解的深入,不斷更新,如有謬誤之處,歡迎指正。原文鏈接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/sort-shuffle.md 正如你所知,spark實現了多種shuffle方法 ...
1、spark shuffle:spark 的 shuffle 主要發生在 DAG 視圖中的 stage 和 stage 之間,也就是RDD之間是寬依賴的時候,會發生 shuffle。 補充:spark shuffle在很多地方也會參照mapreduce一樣,將它分成兩個階段map階段 ...
介紹 不論MapReduce還是RDD,shuffle都是非常重要的一環,也是影響整個程序執行效率的主要環節,但是在這兩個編程模型里面shuffle卻有很大的異同。 shuffle的目的是對數據進行混洗,將各個節點的同一類數據匯集到某一個節點進行計算,為了就是分布式計算 ...
去重 聚合 排序 重分區 集合或者表操作 ...
1、Shuffle流程 spark的shuffle過程如下圖所示,和mapreduce中的類似,但在spark2.0及之后的版本中只存在SortShuffleManager而將原來的HashShuffleManager廢棄掉(但是shuffleWriter的子類 ...
1) spark中只有特定的算子會觸發shuffle,shuffle會在不同的分區間重新分配數據! 如果出現了shuffle,會造成需要跨機器和executor傳輸數據,這樣會導致 低效和額外的資源消耗! 2) 和Hadoop的shuffle不同的時,數據 ...
Shuffle Read 對於每個stage來說,它的上邊界,要么從外部存儲讀取數據,要么讀取上一個stage的輸出。而下邊界要么是寫入到本地文件系統(需要有shuffle),一共child stage進行讀取,要么就是最后一個stage,需要輸出結果。這里的stage在運行時就可以以流水線 ...
Spark優化一則 - 減少Shuffle 看了Spark Summit 2014的A Deeper Understanding of Spark Internals,視頻(要科學上網)詳細講解了Spark的工作原理,Slides的45頁給原始算法和優化算法。 破砂鍋用自己3節點的Spark ...