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...
isDriver=true)defisPushBasedShuffleEnabled(conf:SparkConf,isDriver:Boolean,checkSerializer:Boolean=true):Boolean={// [1] spark.shuffle.push.enabled 设置为truevalpushBasedShuffleEnabled=conf.get(PUSH_BASED_SHUFFLE_ENABLED)if(pushBasedShuffle
isDriver=true)defisPushBasedShuffleEnabled(conf:SparkConf,isDriver:Boolean,checkSerializer:Boolean=true):Boolean={// [1] spark.shuffle.push.enabled 设置为trueval pushBasedShuffleEnabled=conf.get(PUSH_BASED_SHUFFLE_ENABLED)if(pushBasedShuffle
canEnableBatchFetch) = // 是否开启了push-based shuffle, 后续再分享，这里先跳过 if (bas...
Cloud Shuffle Service 的整体思路是 Push Based Shuffle,在 Shuffle Write 阶段,直接把相同 Partition 的数据通过网络写入到远端的一个 Buffer 并最终 Dump 到文件中,在 Shuffle Read 阶段,可以通过连续读的方式直接读取已经合并好的文件。对该思路进行拆解,我们可以概括为以下三个方面: ...
Magnet: 基于推送的大规模数据处理Shuffle服务 本文翻译自:《Magnet: Push-based Shuffle Service for Large-scale Data Processing》摘要 在过去的十年中,Apache Spark 已成为大规模数据处理的流行计算引擎。与其他基于 MapReduce 计算范式的计算引擎一样,随机Shuffle操作(即中间数据的全部对全部传输)在 Spark 中起...
Push Based Shuffle 概述 正常的 Shuffle 会将Map结果写本地一个data文件,然后还有一个index文件存储每个reduce数据的索引。 Pushed Shuffle在Map完成后,将同一个Reduce数据推送到同一个ESS,写到同一个data文件,并用一个index文件存储Map的索引。 此外还有一个Meta文件,Server端不断接受Pushed 数据,当Server端接收到...
2.1.2 Spark push based shuffle 虽然Spark已经对 shuffle 过程做了很多优化，但是当集群的规模足够大的时候，shuffle read 仍然会有很多不稳定的情况。Linkedin 向 Spark社区贡献了他们内部基于 push based shuffle 实现的框架 Magnet [2]，并在社区 Spark 3.2 版本 [3]实现基本可用。在 pull based shuffle ...
支持push-based shuffle,提高shuffle效率 (SPARK-30602) 添加RocksDB StateStore 实现 (SPARK-34198) 基于EventTime 的会话化(会话窗口) (SPARK-10816) ANSI SQL 模式 GA (SPARK-35030) 支持ANSI SQL INTERVAL 类型 (SPARK-27790) 查询编译延迟减少 (SPARK-35042, SPARK-35103, SPARK-34989) 支持Scala 2.13 (SP...
(hash-based故名思义也就是在Shuffle的过程中写数据时不做排序操作,只是将数据根据Hash的结果,将各个Reduce分区的数据写到各自的磁盘文件中),内存大小是32K,Hadoop的Shuffle过程是明显的几个阶段:map(),spill,merge,shuffle,sort,reduce()等,是按照流程顺次执行的,属于push类型;但是,Spark不一样,因为Spark的Shuffle...