MapReduce的Shuffle過程介紹 Shuffle的本義是洗牌、混洗,把一組有一定規則的數據盡量轉換成一組無規則的數據,越隨機越好。MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆過程,把一組無規則的數據盡量轉換成一組具有一定規則的數據。 為什么MapReduce計算模型需要 ...
在MapReduce框架中,shuffle是連接Map和Reduce之間的橋梁,Map的輸出要用到Reduce中必須經過shuffle這個環節,shuffle的性能高低直接影響了整個程序的性能和吞吐量。Spark作為MapReduce框架的一種實現,自然也實現了shuffle的邏輯。 Shuffle Shuffle是MapReduce框架中的一個特定的phase,介於Map phase和Reduc ...
2016-11-07 15:46 1 11763 推薦指數:
MapReduce的Shuffle過程介紹 Shuffle的本義是洗牌、混洗,把一組有一定規則的數據盡量轉換成一組無規則的數據,越隨機越好。MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆過程,把一組無規則的數據盡量轉換成一組具有一定規則的數據。 為什么MapReduce計算模型需要 ...
Shuffle簡介 Shuffle的本意是洗牌、混洗的意思,把一組有規則的數據盡量打亂成無規則的數據。而在MapReduce中,Shuffle更像是洗牌的逆過程,指的是將map端的無規則輸出按指定的規則“打亂”成具有一定規則的數據,以便reduce端接收處理。其在MapReduce中所處的工作 ...
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 ...
一、分區原理 1.為什么要分區?(這個借用別人的一段話來闡述。) 為了減少網絡傳輸,需要增加cpu計算負載。數據分區,在分布式集群里,網絡通信的代價很大,減少網絡傳輸可以極大提升性能。mapreduce框架的性能開支主要在io和網絡傳輸,io因為要大量讀寫文件,它是不可避免的,但是網絡傳輸 ...
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 ...
1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark現在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作問題解決 ...
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 ...