1.每个ShuffleMapTask都会为每个ResultTask创建一个Bucket缓存和一个对应的ShuffleBlockFile磁盘文件;2.每个ShuffleMapTask的输出相关信息封装成一个MapStatus发送到DAGScheduler的MapOutputTracker中去; 3.ResultTask开始拉取该任务所需要的数据,ResultTask通过向DAGSchedu
当shuffle map task的数量小于等于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数的值时(默认为200),就会启用bypass机制。 1、普通执行机制 数据会先写入一个内存数据结构中(默认5M),此时根据不同的shuffle算子,可能选用不同的数据结构。如果是reduceByKey这种聚合类的shuffle算子,那么会选用Map数据结构,一边通过Map进行聚...
在这个示例中,Shuffle过程发生在groupByKey操作中,它将数据重新分区并按键进行聚合。Shuffle过程在这个例子中是性能关键的一部分,因为它涉及到数据的传输、排序和合并操作。通过合理地调整分区数、使用合适的数据结构和优化数据本地性,我们可以提高Shuffle过程的性能,从而提高整个作业的性能和可伸缩性。
一、Spark中的Shuffle过程 Shuffle分为两种:Shuffle write、Shuffle read Spark中Shuffle分为两种:HahShuffle、SortShuffle; 1、HashShuffle 磁盘小文件的个数为:M*R = 4*3 =12个 每一个buffer的大小为32k,由于产生的磁盘小文件过多,会产生一系列的问题 如:因为在写文件的时候会产生大量的写句柄,导致产生大量的...
2.Spark Shuffle 的实现 2.1 Shuffle 的写操作 2.1.1 基于 Hash 的 Shuffle 写操作 2.1.2 基于 sort 的 Shuffle 写操作 2.1.3 Shuffle 读操作 1.Shuffle 原理 1.1 概述 Shuffle 描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。在分布式情况下,reduce task需要跨节点去拉取 ...
spark的shuffle过程分为shuffle write和shuffle read过程,这其中shuffle write通过map聚合之后,写入到本地文件,这里在map的过程中如果数据过大内存装不下,会spill到硬盘,聚合之后都是固定的写入到本地文件。本地文件为一个排序好的数据,shuffle read则是不同机器读取所有本地文件,将文件聚合在一起, 2.spark hash so...
了解Spark的shuffle过程: shuffle操作是在Spark操作中调用了一些特殊的算子才会触发的一种操作, shuffle操作会导致大量的数据在不同的节点之间进行传输,因此,shuffle过程 是Spark中最复杂、最消耗性能的一种操作。 比如: reduceByKey算子会将上一个RDD中的每个key对应的所有value都聚合成一个value,然后生成一个新的RDD...
Spark的Shuffle实现大致如上图所示，在DAG阶段以shuffle为界，划分stage，上游stage做map task，每个map task将计算结果数据分成多份，每一份对应到下游stage的每个partition中，并将其临时写到磁盘，该过程叫做shuffle write；下游stage做reduce task，每个reduce task通过网络拉取上游stage中所有map task的指定分区结果数据...
下面是 MapReduce 的 shuffle 过程,数据被拉取到不同的节点上进行聚合处理,会产生大量的磁盘和网络IO。 Spark 也有自己的 shuffle 过程。下图是 DAG schedula的任务划分,从最后一个RDD往前追溯,遇到宽依赖(shuffle)就划分一个 Stage。 在DAG 调度的过程中,在划分 Stage 的时候,构建 shuffleDependency 的时候进行sh...