歡迎轉載,轉載請注明出處。 概要 Spark 1.1中對spark core的一個重大改進就是引入了sort-based shuffle處理機制,本文就該處理機制的實現進行初步的分析。 Sort-based Shuffle之初體驗 通過一個小的實驗來直觀的感受一下sort-based ...
一 概述 我們知道Spark Shuffle機制總共有三種: .未優化的Hash Shuffle:每一個ShuffleMapTask都會為每一個ReducerTask創建一個單獨的文件,總的文件數是S R,不僅文件數量很多,造成頻繁的磁盤和網絡I O,而且內存負擔也很大,GC頻繁,經常出現OOM。 .優化后Hash Shuffle:改進后的Shuffle,啟用consolidation機制,Exe ...
2017-12-16 22:33 1 1914 推薦指數:
歡迎轉載,轉載請注明出處。 概要 Spark 1.1中對spark core的一個重大改進就是引入了sort-based shuffle處理機制,本文就該處理機制的實現進行初步的分析。 Sort-based Shuffle之初體驗 通過一個小的實驗來直觀的感受一下sort-based ...
依據Spark 1.4版 在哪里會用到它 ExternalSorter是Spark的sort形式的shuffle實現的關鍵。SortShuffleWriter使用它,把RDD分區中的數據寫入文件。 ExternalSorter的注釋 這個類的注釋提供了關於它的設計的很多信息 ...
參考詳細探究Spark的shuffle實現, 寫的很清楚, 當前設計的來龍去脈 Hadoop Hadoop的思路是, 在mapper端每次當memory buffer中的數據快滿的時候, 先將memory中的數據, 按partition進行划分, 然后各自存成小文件, 這樣當buffer ...
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 ...
之前分析了spark任務提交以及計算的流程,本文將分析在計算過程中數據的讀寫過程。我們知道:spark抽象出了RDD,在物理上RDD通常由多個Partition組成,一個partition對應一個block。在driver和每個executor端,都有一個Blockmanager ...
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 ...