前言 在前三篇文章中，spark 源碼分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 剖析了DAG的構建和Stage的划分，spark 源碼分析之二十 -- Stage的提交 剖析了TaskSet任務的提交，以及spark 源碼分析之二十一 -- Task的執行細節剖析了Task執行的整個流程 ...

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 ...

前言 再上一篇文章 spark shuffle的寫操作之准備工作 中，主要介紹了 spark shuffle的准備工作，本篇文章主要介紹spark shuffle使用BypassMergeSortShuffleWriter寫數據詳細細節。 在本篇文章中如果有不了解的術語，也可以參照 spark ...

提出問題 1. spark shuffle的預聚合操作是如何做的，其中底層的數據結構是什么？在數據寫入到內存中有預聚合，在讀溢出文件合並到最終的文件時是否也有預聚合操作？ 2. shuffle數據的排序是如何做的？ 分區內的數據是否是有序的？若有序，spark 內部是按照什么排序算法來排序 ...

摘要： 1 shuffle原理 　　1.1 mapreduce的shuffle原理 　　　　1.1.1 map task端操作 　　　　1.1.2 reduce task端操作 　　 1.2 spark現在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作 ...

1 shuffle原理 　　1.1 mapreduce的shuffle原理 　　　　1.1.1 map task端操作 　　　　1.1.2 reduce task端操作 　　 1.2 spark現在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作問題解決 ...