• 数据分布:如果数据分布均匀且 join 键的基数较高,shuffle hash join可能更有效;如果数据分布不均匀或 join 键的基数较低,sort-merge join可能更合适。 • 资源限制:sort-merge join对内存的需求较低,但可能需要更多的磁盘 I/O;shuffle hash join对内存的需求较高,但可以减少磁盘 I/O。 在实际应用中,S...
Shuffle Sort Merge Join实现方式 现在我们来看一下Shuffle Sort Merge Join的具体实现方式。下面是一个简单的示例代码: valdataset1=Seq(("Alice",1),("Bob",2),("Charlie",3))valdataset2=Seq(("Alice","Engineer"),("Bob","Doctor"),("David","Teacher"))valrdd1=sc.parallelize(dataset1)valrdd2...
1、byKey类的算子:比如reduceByKey、groupByKey、sortByKey、aggregateByKey、combineByKey 2、repartition类的算子:比如repartition(少量分区变成多个分区会发生shuffle)、repartitionAndSortWithinPartitions、coalesce(需要指定是否发生shuffle)、partitionBy 3、join类的算子:比如join(先groupByKey后再join就不会发生shuffle)...
如：groupByKey()、reduceByKey()和join()
本节开始先讲解Shuffle核心概念;然后针对HashShuffle、SortShuffle进行调优;接下来对map端、reduce端调优;再针对Spark中的数据倾斜问题进行剖析及调优;最后是Spark运行过程中的故障排除。 一、Shuffle的核心概念 1. ShuffleMapStage与ResultStage ShuffleMapStage与ResultStage ...
shuffle map task 数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数的值。 不是聚合类的shuffle算子(比如reduceByKey)。 此时task 会为每个下游 task 都创建一个临时磁盘文件,并将数据按 key 进行 hash 然后根据 key 的 hash 值,将 key 写入对应的磁盘文件之中。当然,写入磁盘文件时也是先写入内存缓冲,缓冲写...
当join操作有数据倾斜问题并且其中一个RDD的数据量较小时,可以优先考虑这种方式,效果非常好。 map join的过程如下图所示: 2. 不适用场景分析: 由于Spark的广播变量是在每个Executor中保存一个副本,如果两个RDD数据量都比较大,那么如果将一个数据量比较大的RDD做成广播变量,那么很有可能会造成内存溢出。 故障排除 1...
Hash Join phase– smaller side data is hashed and bucketed and hash joined with he bigger side in all the partitions. Sorting is not needed with Shuffle Hash Joins inside the partitions. Example spark.sql.join.preferSortMergeJoin should be set to false and spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold...
Reducer 端任务数比较少的情况下,基于Hash Shuffle实现机制明显比基于Sort Shuffle实现机制要快,因此基于Sort huffle实现机制提供了一个回退方案,就是 bypass 运行机制。对于 Reducer 端任务数少于配置属性spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold设置的个数时,使用带 Hash 风格的回退计划。
spark调优--shuffle调优 1、shuffle 的原理 在spark 中,发生 shuffle 操作主要是以下几个算子:groupByKey、reduceByKey、 countByKey、join,等等。 (1)Shuffle 原理介绍: groupByKey,要把分布在集群各个节点上的数据中的同一个 key,对应的 values,都给集中到一块儿,集中到集群中同一个节点上,更严密一点说,就是...