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shuffle write: 分区数由上一阶段的RDD分区数控制,shuffle write过程主要是将计算的中间结果按某种规则临时放到各个executor所在的本地磁盘上,当前stage结束之后,每个task处理的数据按key进行分类,数据先写入内存缓冲区,缓冲区满,溢写spill到磁盘文件,最终相同key被写入同一个磁盘文件。 shuffle read:从上游stage的所有tas...
Spark的Shuffle分为Write和Read两个阶段,分属于两个不同的Stage,前者是Parent Stage的最后一步,后者是Child Stage的第一步。 执行Shuffle的主体是Stage中的并发任务,这些任务分ShuffleMapTask和ResultTask两种,ShuffleMapTask要进行Shuffle,ResultTask负责返回计算结果,一个Job中只有最后的Stage采用ResultTask,其他的均为Sh...
–Shuffle Write:上一个stage的每个map task就必须保证将自己处理的当前分区的数据相同的key写入一个分区文件中,可能会写入多个不同的分区文件中。 –Shuffle Read:reduce task就会从上一个stage的所有task所在的机器上寻找属于己的那些分区文件,这样就可以保证每一个key所对应的value都会汇聚到同一个节点上去处理和聚合。
shuffle read :reduce阶段,下一个stage拉取上一个stage进行合并 spark 的shuffle调优:主要是调整缓冲的大小,拉取次数重试重试次数与等待时间,内存比例分配,是否进行排序操作等等 spark.shuffle.file.buffer 参数说明:该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小(默认是32K)。将数据写到磁盘文件...
在Spark中调用有两个调用getReader的抽象类的重要实现，分别是ShuffledRDD和ShuffleRowRDD。前者是与RDD AP...
shuffle，直面翻译就是混洗，它是连接map和reduce的桥梁。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 ...
Shuffling是指在多个Spark stage之间重新分配数据。“Shuffle Write”是在传输之前（通常在stage结束时）...
一、Hash Shuffle 解析 以下的讨论都假设每个 Executor 有 1 个 cpu core。 1. HashShuffleManager shuffle write 阶段,主要就是在一个 stage 结束计算之后,为了下一个 stage 可以执行 shuffle 类的算子(比如 reduceByKey),而将每个 task 处理的数据按 key 进行“划分”。所谓“划分”,就是对相同的 key 执行...
reduceByKey默认是开启了mapSideCombine的,在进行shuffle write时会进行本地聚合,在shuffle read时,也会合并一下。举一个例子更好: shuffle write阶段: partition0:[(hello,1),(hello,1)] partition1:[(hello,1),(word,1),(word,1)] mapSideCombine后: ...