Spark性能優化--數據傾斜調優與shuffle調優
一、數據傾斜發生的原理 原理：在進行shuffle的時候，必須將各個節點上相同的key拉取到某個節點上的一個task來進行處理，比如按照key進行聚合或join等操作。此時如果某個key對應的數據量特別大的話，就會發生數據傾斜。數據傾斜只會發生在shuffle過程中。常用的並且可能會觸發 ...
原文：Spark Shuffle數據處理過程與部分調優（源碼閱讀七）
shuffle。。。相當重要，為什么咩，因為shuffle的性能優劣直接決定了整個計算引擎的性能和吞吐量。相比於Hadoop的MapReduce,可以看到Spark提供多種計算結果處理方式，對shuffle過程進行了優化。 那么我們從RDD的iterator方法開始： 我們可以看到，它調用了cacheManager的getOrCompute方法，如果分區任務第一次執行還沒有緩存，那么會調用com ...
2016-11-25 00:43 0 1406 推薦指數：
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