Spark Shuffle
SparkSql中join和shuffle知识点梳理
sparksql中有一些容易混淆的概念，大家在面试时也会经常被问到join和shuffle相关的问题：说说join的几种实现说说shuffle的实现join操作一定发生shuffle吗？spark shuffle 2.0以上已经不用hash shuffle了，那join的时候还用hash join 么？...想要弄清楚这些，就得搞清楚sparksql中join的具体实现有哪些？shuffle又有哪
日期 2023-06-12 10:48:40
spark性能调优（二） 彻底解密spark的Hash Shuffle详解大数据
Spark HashShuffle 是它以前的版本，现在1.6x 版本默应是 Sort-Based Shuffle，那为什么要讲 HashShuffle 呢，因为有分布式就一定会有 Shuffle，而且 HashShuffle 是 Spark以前的版本，亦即是 Sort-Based Shuffle 的前身，因为有 HashShuffle 的不足，才会有后续的 Sorted-Based S
日期 2023-06-12 10:48:40
Spark Shuffle原理解析详解大数据
一：到底什么是Shuffle？ Shuffle中文翻译为“洗牌”，需要Shuffle的关键性原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算。 二：Shuffle可能面临的问题？运行Task的时候才会产生Shuffle（Shuffle已经融化在Spark的算子中了）。 1， 数据量非常大； 2， 数据如何分类，即如何Parti
日期 2023-06-12 10:48:40【spark】Shuffle过程解析详解大数据
ShuffleMapTask时shuffle过程的入口，runTask方法实现了shuffle的主要逻辑，runTask依赖ShuffleManager和ShuffleWriter实现具体的操作，其中ShuffleManager和ShuffleWriter在目前spark版本中都有多种实现，可以通过spark.shuffle.manager参数配置。 spark中task分为两类 Result
日期 2023-06-12 10:48:40【spark】HashShuffleManager解析详解大数据
HashShuffleManager在spark早期版本中为默认shuffle管理器（spark1.2以前）。单此版本存在明显的弊端，此shuffleManager在作业运行阶段会产生大量的文件，任务在此环节会产生大量IO操作。接下来我们会一起探讨HashShuffleManager的具体执行逻辑。 未经优化的HashShuffleManager 此shuffle过程每个task都会产生n
日期 2023-06-12 10:48:40
Spark Shuffle原理、Shuffle操作问题解决和参数调优
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现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理
日期 2023-06-12 10:48:40【华为云技术分享】快速理解spark-on-k8s中的external-shuffle-service
【摘要】 external-shuffle-service是Spark里面一个重要的特性，有了它后，executor可以在不同的stage阶段动态改变数量，大大提升集群资源利用率。但是这个特性当前在k8s上并不能很好的运行。让我们来看看，在k8s上要实现这个external-shuffle-service特
日期 2023-06-12 10:48:40Spark：shuffle原理
shuffle 和 stage shuffle 是划分 DAG 中 stage 的标识,同时影响 Spark 执行速度的关键步骤. RDD 的 Transformation 函数中,又分为窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency)的操作.窄依赖跟宽依赖的区别是是否发生 shuffle(洗牌) 操作.宽依赖会发生 shuffle 操作. 窄依赖是子 R
日期 2023-06-12 10:48:40大数据基础之Spark（5）Shuffle实现原理及代码解析
一 简介 Shuffle，简而言之，就是对数据进行重新分区，其中会涉及大量的网络io和磁盘io，为什么需要shuffle，以词频统计reduceByKey过程为例， serverA：partition1: (hello, 1), (word, 1)serverB：partition2: (hello, 2) shuffle之后： serverA：partition1: (h
日期 2023-06-12 10:48:40Spark Sort Based Shuffle内存分析
借用和董神的一段对话说下背景： shuffle共有三种，别人讨论的是hash shuffle，这是最原始的实现，曾经有两个版本，第一版是每个map产生r个文件，一共产生mr个文件，由于产生的中间文件太大影响扩展性，社区提出了第二个优化版本，让一个core上map共用文件，减少文件数目，这样共产生corer个文件，好多了，但中间文件数目仍随任务数线性增加，仍难以应对大作业，但hash shuffl
日期 2023-06-12 10:48:40Spark Shuffle Write阶段磁盘文件分析
上篇写了 Spark Shuffle 内存分析后,有不少人提出了疑问，大家也对如何落文件挺感兴趣的，所以这篇文章会详细介绍，Sort Based Shuffle Write 阶段是如何进行落磁盘的 流程分析。 org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask runTask对应的代码为： val manager = SparkEnv.get
日期 2023-06-12 10:48:40Spark Tungsten-sort Based Shuffle 分析
Tungsten-sort 算不得一个全新的shuffle 方案，它在特定场景下基于类似现有的Sort Based Shuffle处理流程，对内存/CPU/Cache使用做了非常大的优化。带来高效的同时，也就限定了自己的使用场景。如果Tungsten-sort 发现自己无法处理，则会自动使用 Sor 看这篇文章前，建议你先简单看看Spark Sort Based Shuffle内存分析。 T
日期 2023-06-12 10:48:40Spark Shuffle模块——Suffle Read过程分析
在阅读本文之前，请先阅读Spark Sort Based Shuffle内存分析 Spark Shuffle Read调用栈如下： 1. org.apache.spark.rdd.ShuffledRDD#compute() 2. org.apache.spark.shuffle.ShuffleManager#getReader() 3. org.apache.spark.shuffl
日期 2023-06-12 10:48:40Apache Spark源码走读（十）ShuffleMapTask计算结果的保存与读取 &WEB UI和Metrics初始化及数据更新过程分析
ShuffleMapTask的计算结果保存在哪，随后Stage中的task又是如何知道从哪里去读取的呢，这个过程一直让我困惑不已。 用比较通俗一点的说法来解释一下Shuffle数据的写入和读取过程 每一个task负责处理一个特定的data partition task在初始化的时候就已经明确处理结果可能会产生多少个不同的data partition 利用partitioner函数，task
日期 2023-06-12 10:48:40Apache Spark源码走读（十二）Sort-based Shuffle的设计与实现
Spark 1.1中对spark core的一个重大改进就是引入了sort-based shuffle处理机制，本文就该处理机制的实现进行初步的分析。 Sort-based Shuffle之初体验 通过一个小的实验来直观的感受一下sort-based shuffle算法会产生哪些中间文件，具体实验步骤如下所述。 步骤1： 修改conf/spark-default.conf, 加入如下内容
日期 2023-06-12 10:48:40Spark性能优化——和shuffle搏斗
Spark的性能分析和调优很有意思，今天再写一篇。主要话题是shuffle，当然也牵涉一些其他代码上的小把戏。 以前写过一篇文章，比较了几种不同场景的性能优化，包括portal的性能优化，web service的性能优化，还有Spark job的性能优化。Spark的性能优化有一些特殊的地方，比如实时性一般不在考虑范围之内，通常我们用Spark来处理的数据，都是要求异步得到结果的数据；再比如数据
日期 2023-06-12 10:48:40
Spark on k8s: 通过hostPath设置SPARK_LOCAL_DIRS加速Shuffle
前言 spark.local.dir/SPARK_LOCAL_DIRS 用于Spark 在 Shuffle阶段临时文件及RDD持久化存储等，可以使用逗号分隔配置多个路径对应到不同的磁盘，Spar
日期 2023-06-12 10:48:40【华为云技术分享】快速理解spark-on-k8s中的external-shuffle-service
【摘要】 external-shuffle-service是Spark里面一个重要的特性，有了它后，executor可以在不同的stage阶段动态改变数量，大大提升集群资源利用率。但是这个特性当前在k8s上并不能很好的运行。让我们来看看，在k8s上要实现这个external-shuffle-servi
日期 2023-06-12 10:48:40Spark Shuffle 机制解析
1. 什么是 Shuffle 当一个父 RDD 分区的数据分散到了多个子 RDD 的分区中时，这时会产生 Shuffle，即宽依赖之间会有 Shuffle。 Reduce Task 去拉取 Map Task 数据的时候会产生大量的网络、磁盘 IO、内存的消耗，Shuffle 性能的高低对整体任务的性能影响很大。 Shuffle 通常
日期 2023-06-12 10:48:40spark shuffle内在原理说明
在MapReduce框架中，shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节，shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。Spark作为MapReduce框架的一种实现，自然也实现了shuffle的逻辑。 Shuffle Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase，介于Map phase和Redu
日期 2023-06-12 10:48:40
Spark Shuffle
Shuffle : 集群范围内跨节点、跨进程的数据分发 分布式数据集在集群内的分发，会引入大量的磁盘 I/O 与网络I/O在 DAG 的计算中，Shuffle 环节的执行性能是最差的 , 会消耗
日期 2023-06-12 10:48:40org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException: Missing an output location for shuffle 13
在使用spark的时候报错： org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException: Missing an output location for s
日期 2023-06-12 10:48:40Spark源码分析 – Shuffle
参考详细探究Spark的shuffle实现, 写的很清楚, 当前设计的来龙去脉 Hadoop Hadoop的思路是, 在mapper端每次当memory buffer中的数据快满的时候, 先将memory中的数据, 按partition进行划分, 然后各自存成小文件, 这样当buffer不断的spill的时候, 就会产生大量的小文件 所以Hadoop后面直到reduce之前做的所有的
日期 2023-06-12 10:48:40《循序渐进学Spark》一3.6 Shuffle机制
本节书摘来自华章出版社《循序渐进学Spark》一书中的第3章，第3.6节，作者 小象学院 杨 磊，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.6 Shuffle机制 在MapReduce框架中，Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中必须经过Shuffle这个环节，Shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。Spark
日期 2023-06-12 10:48:40Spark（九）Spark之Shuffle调优
一、概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调优。但是也必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜，shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已。因此大家务必把握住调优的基
日期 2023-06-12 10:48:40spark shuffle过程分析
spark shuffle流程分析 回到ShuffleMapTask.runTask函数 如今回到ShuffleMapTask.runTask函数中： overridedef runTask(context:TaskContext): MapStatus = { 首先得到要reduce的task的个数。 valnumOutputSplits= dep.partitioner.numPart
日期 2023-06-12 10:48:40spark源码系列文章------shuffle模块详解
一、Basic shuffle writer实现解析 在Executor上执行shuffle Map Task时，最终会调用shuffleMapTask的runTask，核心逻辑如下： 1.从sparkEnv中获得shuffleManager； 一、Basic shuffle writer实现解析 在Executor上执行shuffle Map Task时，最终会调用shuffleMap
日期 2023-06-12 10:48:40Spark----- RDD 的 Shuffle 和分区
目录 编辑 一、RDD 的 Shuffle 和分区 1.1.分区的作用 1.2.分区和 Shuffle 的关系 1.3Spark 中的 Shuffle 操作的特点 二、RDD 的分区操作 2.1.查看分区数 2.2.创建 RDD 时指定分区数 2.3.通过 coalesce 算子指定分区数 2.4. 通过 repartition
日期 2023-06-12 10:48:40