與reducer。Spark的Shuffling中有兩個重要的壓縮參數。spark.shuffle.compr ...

Shuffle是性能調優的重點，Shuffle是為了匯聚有共同特征的一類數據到一個計算節點上進行計算。 Shuffle過程非常復雜：數據量大、將數據匯聚到正確的Partition和節點時產生多次磁盤交互、節省帶寬而無可避免的壓縮、網絡傳輸所需的序列化 ...

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 ...

shuffle過程的，而一旦shuffle，就相當於會將相同key的數據拉取到一個shuffle re ...

官網的話什么是Shuffle 我直接復制了整段話，其實用概括起來就是： 把不同節點的數據拉取到同一個節點的過程就叫做Shuffle 有哪些Shuffle算子Operations which can cause a shuffle include repartition ...