shuffle是spark中一個很重要的概念，它表示的是上游分區的數據打散到下游分區中。一般來說，shuffle類的算子比如reducebykey會發生shuffle，但是並不是一定會產生。 比如，前面已經經過groupbykey進行分組了，現在再次調用shuffle類算子 ...

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 ...

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 ...

Shuffle過程 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，也實現了shuffle ...

　　MapReduce確保每個reducer的輸入都按鍵排序。系統執行排序的過程——將map輸出作為輸入傳給reducer——稱為shuffle。shuffle屬於不斷被優化和改進的代碼庫的一部分，從許多方面來看，shuffle是MapReduce的“心臟”，是奇跡發生的地方。事實上 ...

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過程是MapReduce的核心，描述着數據從map task輸出到reduce task輸入的這段過程。 Hadoop的集群環境，大部分的map task和reduce task是執行在不同的節點上的，那么reduce就要取map的輸出結果。那么集群中運行多個Job時，task的正常 ...

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 ...