6、数据写完之后将Shuffle元数据封装成一个MapStatus返回给ShuffleMapTask,并向mapOutputTracker注册元数据。Shuffle Write就完成了 Shuffle Write中很多算法逻辑实现与Shuffle Read相同,本人先写的Shuffle Read操作,再写的Shuffle Write过程,所以很多两者相似的算法在Shuffle Read过程中解析的比较详细。两者共同应用的算法逻辑...
·而当shuffle map task数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数的值。或者算子不是聚合类的shuffle算子(比如reduceByKey)的时候会触发SortShuffle的bypass机制,SortShuffle的bypass机制不会进行排序,极大的提高了其性能。 Shuffle的配置选项 Shuffle阶段划分: shuffle write:mapper阶段,上一个stage得到最后的结果...
–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。
首先,让我们看看实现Spark Shuffle Write的基本流程。以下是一个简单的步骤概述: 步骤详解 步骤1: 数据分区 在Shuffle过程中,数据首先需要按照特定规则进行分区。你可以使用repartition或coalesce函数来实现。 valrepartitionedDF=originalDF.repartition(numPartitions)// 将原始数据框数据重分区为指定数量的分区 1. 2. ...
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spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold 参数说明:当ShuffleManager为SortShuffleManager时,如果shuffle read task的数量小于这个阈值(默认是200),则shuffle write过程中不会进行排序操作。 调优建议:当你使用SortShuffleManager时,如果的确不需要排序操作,那么建议将这个参数调大一些...
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...
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。
我们先来回首前几篇文章的关系:spark 源码分析之二十一 -- Task的执行流程从调度的角度说明了TaskScheduler是如何调度任务的,其中任务的执行目前为止写了三篇文章,分别是 剖析Task运行时内存的管理的spark 源码分析之二十二-- Task的内存管理,剖析shuffle写操作执行前的准备工作,引出了三种shuffle的写方式,前两篇文章分...
为了优化HashShuffleManager我们可以设置一个参数:spark.shuffle.consolidateFiles,该参数默认值为false,将其设置为true即可开启优化机制,通常来说,如果我们使用HashShuffleManager,那么都建议开启这个选项。 开启consolidate机制之后,在shuffle write过程中,task就不是为下游stage的每个task创建一个磁盘文件了,此时会出现shuffle...