// 标志开启push-based shuffle, push based shuffle 只能在以下的情况下开启privateval pushBasedShuffleEnabled=Utils.isPushBasedShuffleEnabled(sc.getConf,isDriver=true)defisPushBasedShuffleEnabled(conf:SparkConf,isDriver:Boolean,checkSerializer:Boolean=true):Boolean={// [1] spark.shuffle.push.enabled 设...
// 标志开启push-based shuffle, push based shuffle 只能在以下的情况下开启privatevalpushBasedShuffleEnabled=Utils.isPushBasedShuffleEnabled(sc.getConf,isDriver=true)defisPushBasedShuffleEnabled(conf:SparkConf,isDriver:Boolean,checkSerializer:Boolean=true):Boolean={// [1] spark.shuffle.push.enabled 设置...
reduce任务从magnet shuffle service 接收合并好的shuffle数据,不同reduce任务可以共享shuffle数据来提升shuffle传输效率。 几个重要的特性: Push-Merge Shuffle- Magnet采用 Push-Merge Shuffle 机制,其中 Mapper 生成的 Shuffle 数据被推送到远程的 Magnet Shuffle Service,从而实现每个 shuffle 分区都能被合并。这允许Magn...
Mapper 端的shuffle数据会push到远程的 shuffle service,并按照reduce端合并成一个文件。这样shuffle 文件的大小就可以提高到MB级别。 这里Magnet主要考虑尽可能避免给shuffle service带来过大的压力(为了稳定性和可扩展性考虑),因此在Magent中,在mapper端,依然会将shuffle数据,首先保存到本地,然后再按照以下的算法,将shu...
LinkedIn是基于YARN部署的Spark,并且利用外部shuffle service来管理shuffle数据。包括像Netflix、Uber、Facebook等都是这样的部署模式。 可以看到,Map任务和Reduce任务不直接连接,而是通过shuffle service获取数据,这样也确实有效地解决了all-to-all问题。 每个Executor在启动时会向同一节点的Spark外部shuffle service(简称ess...
Magnet: push-based shuffle service for large-scale data processingdoi:10.14778/3415478.3415558Min ShenYe ZhouChandni SinghVLDB EndowmentVery Large Data Bases
在Spark3.2中引入了领英设计的一种新的shuffle方案,今天我们先来了解下其大致的设计原理,之后会再分析其具体的代码实现。 当我们在Yarn上部署Spark时,通常会使用ESS来管理shuffle数据(具体可见什么是ESS的文章)。我们先来回顾下基于ESS进行shuffle的过程。
Push-based Shuffle 的优势: 1.数据传输延迟低:PBS通过直接推送数据到相应的节点,减少了数据传输的中间环节,降低了传输延迟,提高了计算速度。 2.网络传输效率高:PBS 避免了额外的排序操作,将数据直接发送到相应的节点,减少了网络传输的数据量,提高了传输效率。
数据库的SQL执行引擎负责处理和执行SQL请求。通常情况下,查询优化器会输出物理执行计划,一般由一系列的算子组成。当前,有两种算子流水线构建方式:1)需求驱动的流水线,由算子不断从下级算子拉取数据;2)数据驱动的流水线,由算子将每个数据推送给父算子。
有基于磁盘的shuffle,例如Map/Reduce ,Spark,Flink Batch中,上下游之前的数据都是需要落盘后来进行传输,这类通常是离线处理框架,对延迟不敏感,基于磁盘更加可靠稳定。 有基于内存的pipeline模式的shuffle方案,例如Presto/Flink Streaming中,主要是对时延比较敏感的场景,基于内存Shuffle,通过网络rpc直接传输内存数据 ...