MapReduce Shuffle原理 與 Spark Shuffle原理
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 ...
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MapReduce Shuffle 和 Spark Shuffle 原理概述
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 ...
spark shuffle內在原理說明
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 ...
Spark on yarn模式
1.配置 安裝Hadoop：需要安裝HDFS模塊和YARN模塊，spark運行時要把jar包放到HDFS上。 安裝Spark：不需要啟動Spark集群，在client節點配置中spark-env.sh添加JDK和HADOOP_CONF_DIR目錄，Spark程序將作為yarn的客戶端用戶提交 ...
spark shuffle：分區原理及相關的疑問
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 ...
Spark Shuffle之Sort Shuffle
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 ...
Spark Shuffle
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 ...
Spark基本工作流程及YARN cluster模式原理(讀書筆記)
Spark基本工作流程及YARN cluster模式原理 轉載請注明出處：http://www.cnblogs.com/BYRans/ Spark基本工作流程 相關術語解釋 Spark應用程序相關的幾個術語： Worker：集群中任何可以運行Application代碼的節點 ...