这个过程涉及到数据的合并和写入操作,通常是一个磁盘IO密集型的阶段。 Shuffle过程在性能上很关键的原因有以下几点: 数据传输:Shuffle过程涉及到大量的数据传输,这对于网络和存储系统的性能要求较高。如果网络带宽和存储系统的吞吐量不足,会导致Shuffle过程的性能瓶颈。 磁盘IO:Shuffle过程中的Reduce阶段通常需要将大量的...
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DAGScheduler的MapOutputTracker获取MapStatus的信息,从而知道自己...
SortShuffle的运行机制主要分成两种,一种是普通运行机制,另一种是bypass运行机制。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...
4、最终,Shuffle Reduce 任务会将处理后的数据写入到输出 RDD 分区中,完成 Shuffle 过程。 shuffle中间文件的优化 1、hashshufflemanager存在的问题 M个shuffle map任务,R个shuffle reduce任务会产生M*R个中间临时文件。
1. spark sort shuffle过程 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...
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 ...
在Spark中,Shuffle是指将数据重新分区的过程,通常在数据的重新分区和聚合操作中发生。Shuffle过程是Spark中性能关键的一部分,它对于作业的性能和可伸缩性有着重要的影响。 Shuffle过程包括两个主要的阶段:Map阶段和Reduce阶段。 在Map阶段,Spark将输入数据按照指定的分区规则进行分区,然后将每个分区的数据进行排序和合并。
Shuffle过程的划分 Spark的操作模型是基于RDD的,当调用RDD的reduceByKey、groupByKey等类似的操作的时候,就需要有shuffle了。再拿出reduceByKey这个来讲。 def reduceByKey(func: (V, V) => V, numPartitions: Int): RDD[(K, V)] = { reduceByKey(new HashPartitioner(numPartitions), func) ...
最终我们得到了整个执行过程: 中间就涉及到shuffle 过程,前一个stage 的 ShuffleMapTask 进行shuffle write, 把数据存储在 blockManager 上面, 并且把数据位置元信息上报到 driver 的 mapOutTrack 组件中, 下一个 stage 根据数据位置元信息, 进行 shuffle read, 拉取上个stage 的输出数据。 这边文章讲述的就是其中...