原文:【原創】大數據基礎之Spark(5)Shuffle實現原理及代碼解析

一 簡介 Shuffle,簡而言之,就是對數據進行重新分區,其中會涉及大量的網絡io和磁盤io,為什么需要shuffle,以詞頻統計reduceByKey過程為例, serverA:partition : hello, , word, serverB:partition : hello, shuffle之后: serverA:partition : hello, , hello, serverB: ...

2018-12-21 18:54 0 615 推薦指數:

查看詳情

原創大數據基礎SPARK(9)SPARK中COLLECT和TAKE實現原理

spark中要將計算結果取回driver,有兩種方式:collect和take,這兩種方式有什么差別?來看代碼: org.apache.spark.rdd.RDD 可見collect是直接計算所有結果,然后將每個partition的結果變成array,然后再合並成一個array ...

Fri Dec 21 22:56:00 CST 2018 0 1212
原創大數據基礎之Hadoop(1)HA實現原理

有些工作只能在一台server上進行,比如master,這時HA(High Availability)首先要求部署多個server,其次要求多個server自動選舉出一個active狀態server, ...

Fri Jan 11 23:25:00 CST 2019 0 708
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM