Apache Spark 的 Shuffle 过程与 Apache Hadoop 的 Shuffle 过程有着诸多类似,一些概念可直接套用,例如,Shuffle 过程中,提供数据的一端,被称作 Map 端,Map 端每个生成数据的任务称为 Mapper,对应的,接收数据的一端,被称作 Reduce 端,Reduce 端每个拉取数据的任务称为 Reducer,Shuffle 过程本质上都是将 Map 端获...
1）本质上，Spark和Hadoop的shuffle都是对mapreduce论文中体现的思维模式在具体的实践中通过不同的程序语...
1. 从逻辑角度来讲，Shuffle 过程就是一个 GroupByKey 的过程，两者没有本质区别。只是 MapReduce 为了...
SparkShuffle Read 拉取来的数据首先肯定是放在Reducer端的内存缓存区中的,现在的实现都是内存+磁盘的方式(数据结构使用 ExternalAppendOnlyMap),当然也可以通过Spark.shuffle.spill=false来设置只能使用内存.使用ExternalAppendOnlyMap的方式时候如果内存的使用达到一定临界值,会首先尝试在内存中扩大ExternalAppendOnlyMap(内...
就是均匀洗牌置换，shuffle（shuffle）是将输入端二进制地址循环左移两位，shuffle是只循环左移一位
第四个问题,关于Spark的Shuffle优点,通过知乎的一张图做个对比: 图2 关于Spark的merge解释,根据图1的上半部分展示,我理解为,每个task map对应一个输出文件file,这些输出文件的内容是经过partition分区的,一个reduce对应一个partition分区,reduce数据来源于所有输出文件具有相同partion的数据。
Spark shuffle相对来说更简单,因为不要求全局有序,所以没有那么多排序合并的操作。Spark shuffle分为write和read两个过程。我们先来看shuffle write。 一、shuffle write shuffle write的处理逻辑会放到该ShuffleMapStage的***(因为spark以shuffle发生与否来划分stage,也就是宽依赖),final RDD的每一条记录都会写到对应...
Hadoop Shuffle:通过Map端处理的数据到Reduce端的中间的过程就是Shuffle.Spark Shuffle:在DAG调度过程中,...
Q2:Spark的shuffle 和hadoop的shuffle的区别大么? Spark的Shuffle是一种比较严格意义上的shuffle,在Spark中Shuffle是有RDD操作的依赖关系中的Lineage上父RDD中的每个partition元素的内容交给多个子RDD; 在Hadoop中的Shuffle是一个相对模糊的概念,Mapper阶段介绍后把数据交给Reducer就会产生Shuffle,Reducer三阶段的第一个阶段...