什么時候需要 shuffle writer 假如我們有個 spark job 依賴關系如下 我們抽象出來其中的rdd和依賴關系: E <-------n------, C <--n---D---n-----F--s--- ...
這篇文章會詳細介紹,Sort Based Shuffle Write 階段是如何進行落磁盤的 流程分析 入口處: runTask對應的代碼為: 這里manager 拿到的是 我們看他是如何拿到可以寫磁盤的那個sorter的。我們分析的線路假設需要做mapSideCombine 接着將map的輸出放到sorter當中: 其中insertAll 的流程是這樣的: 里面的map 其實就是Partitio ...
2018-06-25 21:42 0 867 推薦指數:
什么時候需要 shuffle writer 假如我們有個 spark job 依賴關系如下 我們抽象出來其中的rdd和依賴關系: E <-------n------, C <--n---D---n-----F--s--- ...
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 ...
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 ...
組成部分 Shuffle階段分為兩部分:Map端和Reduce端。 Sort階段就是對Map端輸出的key進行排序。 第一部分:Map端Shuffle 對於輸入文件,會進行分片,對於一個split,有一個map任務進行處理,每個Map在內存中都 ...
hadoop1.x和hadoop2.x的區別: Hadoop1.x版本: 內核主要由Hdfs和Mapreduce兩個系統組成,其中Mapreduce是一個離線分布式計算框架,由一個JobT ...
Spark SQL原理解析前言: Spark SQL源碼剖析(一)SQL解析框架Catalyst流程概述 Spark SQL源碼解析(二)Antlr4解析Sql並生成樹 Analysis階段概述 首先,這里需要引入一個新概念,前面介紹SQL parse階段,會使用antlr4,將一條SQL ...
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 ...