–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。 Spark中有两种Shuffle类型,HashShuffle和SortShuffle,Spark1.2之前是HashShuffle默认的分区器是HashPartitioner,Spark1.2引入SortShuffle默认的分区器是...
因此可以认为Spark Shuffle与Mapreduce Shuffle的设计思想相同,但在实现细节和优化方式上不同。 spark的shuffleManager是负责shuffle过程的执行、计算和处理的组件。shuffleManager是trait,Spark中有两种Shuffle管理类型,HashShuffleManager和SortShuffleManager,Spark1.2之前是HashShuffleManager,Spark1.2引入SortShuffleManager,在Spa...
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需要的ShuffleHandle,最终每一个job提交后都会生成一个ResultStage和若干个ShuffleMapStage,其中ResultStage表示生成作业的最终结果所在的Stage. ResultStage与ShuffleMapStage中的...
1、Shuffle的选择 spark.shuffle.manager:有三个可选项:hash、sort和tungsten-sort。 2、缓冲区的大小 spark.shuffle.file.buffer:该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小。将数据写到磁盘文件之前,会先写入buffer缓冲中,待缓冲写满之后,才会溢写到磁盘。 spark.reducer.maxSizeInFlight...
Shuffle Red阶段: Reduce Task首先会解读索引文件,然后拉取相应分区的数据,然后再处理。 bypass运行机制: bypass运行机制与普通运行机制相比,缺少了忘内存数据存放、排序。除此之外,其余流程一样。 bypass运行机制的触发条件: shuffle reduce task数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数的值。
SortShuffleManage是Spark1.2及以上版本默认的ShuffleManage模式,具体包含普通模式和bypass模式。 1、普通模式 在集群中的每个executor上,其普通模式的具体流程如下图所示: 从图中可知,SortShuffleManage在数据写入磁盘文件前有两个重要操作: (1)数据聚合,针对可聚合的shuffle操作(比如reduceBykey()),会基于key值进行数据...
Shuffle一般被翻译成数据混洗,是类MapReduce分布式计算框架独有的机制,也是这类分布式计算框架最重要的执行机制。接下来会按照两个层面来谈谈Shuffle机制。分别为: 逻辑层面 物理层面 逻辑层面主要是从RDD的血缘出发,从DAG的角度来讲解Shuffle,另外也会说明Spark容错机制。
Spark有两种Shuffle机制. 一种是基于Hash的Shuffle, 还有一种是基于Sort的Shuffle.在Shuffle机制转变的过程中, 主要的一个优化点就是产生的小文件个数.  以上图为例,在Spark的算子reduceByKey(_ + _, 2)产生的shuffle中,我们先看Shuffle Write阶段. ...
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 ...
2. 优化的 HashShuffleManager 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...