官網的話什么是Shuffle 我直接復制了整段話，其實用概括起來就是： 把不同節點的數據拉取到同一個節點的過程就叫做Shuffle 有哪些Shuffle算子Operations which can cause a shuffle include repartition ...

　　如果有可能的話，盡量避免使用shuffle類算子。因為Spark作業運行過程中，最消耗性能的地方就是shuffle過程。shuffle過程，就是將分布在集群中多個節點上的同一個key，拉取到同一個節點上，進行聚合或join等操作。比如reduceByKey、join等算子，都會觸發 ...

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 ...

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 ...

與reducer。Spark的Shuffling中有兩個重要的壓縮參數。spark.shuffle.compr ...

概述 Shuffle，翻譯成中文就是洗牌。之所以需要Shuffle，還是因為具有某種共同特征的一類數據需要最終匯聚（aggregate）到一個計算節點上進行計算。這些數據分布在各個存儲節點上並且由不同節點的計算單元處理。以最簡單的Word Count為例，其中數據保存在Node1、Node2 ...