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 ...

1） spark中只有特定的算子會觸發shuffle，shuffle會在不同的分區間重新分配數據！ 如果出現了shuffle，會造成需要跨機器和executor傳輸數據，這樣會導致 低效和額外的資源消耗！ 2） 和Hadoop的shuffle不同的時，數據 ...

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：partition1: (hello, 1), (word, 1)serverB：partition2 ...

1.Combiner Combiner是MapReduce的一種優化手段。每一個map都可能會產生大量的本地輸出，Combiner的作用就是對map端的輸出先做一次合並，以減少map和reduce結點之間的數據傳輸量，以提高網絡IO性能。只有操作滿足結合律的才可設置combiner ...

本章內容我們學習一下 MapReduce 中的 Shuffle 過程，Shuffle 發生在 map 輸出到 reduce 輸入的過程，它的中文解釋是 “洗牌”，顧名思義該過程涉及數據的重新分配，主要分為兩部分：1. map 任務輸出的數據分組、排序，寫入本地磁盤 2. reduce 任務拉取排序 ...

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 ...