HadoopShuffle:通过Map端处理的数据到Reduce端的中间的过程就是Shuffle. Spark Shuffle:在DAG调度过程中,stage阶段的划分是根据shuffle过程,也就是存在ShuffleDependency宽窄依赖的时候,需要进行shuffle,(这时候会将作业Job划分成多个stage;并且在划分stage的时候,构建shuffleDependency的时候进行shuffle注册,获取后续数据读取所...
从数据流角度讲,两者有差别。MapReduce 只能从一个 Map Stage shuffle 数据,Spark 可以从多个 Map Stages shuffle 数据(这是 DAG 型数据流的优势,可以表达复杂的数据流操作,参见 CoGroup(), join() 等操作的数据流图SparkInternals/4-shuffleDetails.md at master · JerryLead/SparkInternals · GitHub**。 3....
一种是普通运行机制，另一种是bypass运行机制。当shuffle read task的数量小于等于spark.shuffle.sort.byp...
Hadoop的Shuffle是sort-base的,那么不管是Map的输出,还是Reduce的输出,都是partion内有序的,而spark不要求这一点。 Hadoop的Reduce要等到fetch完全部数据,才将数据传入reduce函数进行聚合,而spark是一边fetch一边聚合。
第一个问题,什么是大数据处理的Shuffle?无论是Hadoop还是Spark,都要实现Shuffle。Shuffle描述数据从map tasks的输出到reduce tasks输入的这段过程。 第二个问题,为什么需要进行Shuffle呢?map tasks的output向着reduce tasks的输入input映射的时候,并非节点一一对应的,在节点A上做map任务的输出结果,可能要分散跑到reduce节点...
1) spark中只有特定的算子会触发shuffle,shuffle会在不同的分区间重新分配数据! 如果出现了shuffle,会造成需要跨机器和executor传输数据,这样会导致 低效和额外的资源消耗! 2) 和Hadoop的shuffle不同的时,数据分到哪些区是确定的,但是在区内的顺序不一定有
Hadoop Shuffle:通过Map端处理的数据到Reduce端的中间的过程就是Shuffle.Spark Shuffle:在DAG调度过程中,...
Spark与Hadoop之间的Shuffle过程大致类似,Spark的Shuffle的前后也各有一次聚合操作。但是也有很明显的差别: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过程是算子驱动的,具有懒执行的特点,属于pull类型。