1、sparkshuffle的版本一 rdd中一个partition对应一个shufflemapTask任务,因为某个节点上可以有多个分区,所以可以有多个shufflemapTask 每一个shufflemapTask都会为每一个resultTask创建一个bucket缓存(内存),bucket的数量=MxR,当内存达到一定值的时候会益写到shuffleblockfile文件中 shuffleMaptask会封装成一个叫mapStatus...
在Spark中Shuffle write相当于MapReduce 的map,Shuffle read相当于MapReduce 的reduce。 Spark丰富了任务类型,有些任务之间数据流转不需要通过Shuffle,但是有些任务之间还是需要通过Shuffle来传递数据,比如宽依赖的group by key以及各种by key算子。宽依赖之间会划分stage,而Stage之间就是Shuffle,如下图中的stage0,stage1...
功能上,MR的shuffle和Spark的shuffle是没啥区别的,都是对Map端的数据进行分区,要么聚合排序,要么不聚合排序,然后Reduce端或者下一个调度阶段进行拉取数据,完成map端到reduce端的数据传输功能。 方案上,有很大的区别,MR的shuffle是基于合并排序的思想,在数据进入reduce端之前,都会进行sort,为了方便后续的reduce端的全局...
2、计算速度 MR与Spark的根本区别(关键优化)在于:Spark除了需要shuffle的计算,其他都是将结果/中间结果持久化在内存中,而MR是都需要落地到磁盘(map,reduce 落地都写),因此Spark格外适用于频繁读写中间结果的迭代计算。 而MR最终落地HDFS,Spark如果落地,会落地节点磁盘,因此如果只是简单的非迭代计算,MR组最终只会比Sp...
③shuffle后不能保证新的分区的数据是有序的。区别于MR ( MR的shuffle后区内的数据是有序的 )但是可以调用排序的算子,使得数据区内有序。④产生shuffle的算子都是分两步执行,mapTask组织数据(shuffle write), reduceTask(shuffle read)⑤spark的mapTask优先将数据写入内存,内存不足,将数据区内有序...
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...
整个MapReduce的过程大致分为Map–>Shuffle(排序)–>Combine(组合)–>Reduce 三、MapReduce流程分析 1、Map端: (1)每个输入分片会让一个map任务来处理,默认情况下,以HDFS的一个块的大小(默认为64M)为一个分片,当然我们也可以设置块的大小。map输出的结果会暂且放在一个环形内存缓冲区中(该缓冲区的大小默认为100...
MapReduce Shuffle 和 Spark Shuffle 区别看这篇即可 Shuffle的本意是洗牌、混洗的意思,把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中,Shuffle更像是洗牌的逆过程,指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据,以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所... ...
MapReduce处理数据主要分为两个阶段:map和reduce,对应到上图分别对应的处理实例就是MapTask和ReduceTask。数据处理先进内存然后刷磁盘,虽然有溢出比限制,但是笔者强调,落磁盘至少一次,通过上图以及接下来的讲解明白了MapReduce的整个处理流程、细节也就能掌握shuffle阶段都干了什么。