sort-based shuffle的核心：org.apache.spark.util.collection.ExternalSorter
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 ...
原文：Spark Shuffle（ExternalSorter）
Shuffle流程 spark的shuffle過程如下圖所示，和mapreduce中的類似,但在spark . 及之后的版本中只存在SortShuffleManager而將原來的HashShuffleManager廢棄掉 但是shuffleWriter的子類BypassMergeSortShuffleWriter和已經被廢棄掉的HashShuffleWriter類似 。這樣，每個mapTask在 ...
2018-06-20 20:50 0 805 推薦指數：
相關推薦
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的Shuffle和MR的Shuffle異同
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 ...
Spark 的 Shuffle過程介紹`
Spark的Shuffle過程介紹 Shuffle Writer Spark豐富了任務類型，有些任務之間數據流轉不需要通過Shuffle，但是有些任務之間還是需要通過Shuffle來傳遞數據，比如wide dependency的group by key。 Spark中需要Shuffle輸出 ...
Spark會產生shuffle的算子
去重 聚合 排序 重分區 集合或者表操作 ...
Spark與Hadoop Shuffle對比
1） spark中只有特定的算子會觸發shuffle，shuffle會在不同的分區間重新分配數據！ 如果出現了shuffle，會造成需要跨機器和executor傳輸數據，這樣會導致 低效和額外的資源消耗！ 2） 和Hadoop的shuffle不同的時，數據 ...
spark源碼之Shuffle Read
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 ...