一、coalesce算址的使用 使用coalesce算子,可以手动减少DataFrame的partition数量,并且不用触发shuffle,这也是coalesce跟repartition的区别。 repartition…
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Spark基础之shuffle机制和原理分析
总结 前提: 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的task分别对应着Re…
【Spark】Spark 存储原理--shuffle 过程
本篇结构: Spark Shuffle 的发展 Spark Shuffle 中数据结构 Spark Shuffle 原理 后记 Spark Shuffle 是 spark job 中某些算子触发的操作。当 rdd 依赖中…
Spark 2.1.0 - Shuffle逻辑分析
在具体的实现上,Shuffle经历了Hash、Sort、Tungsten-Sort三阶段,shuffle共有三种,别人讨论的是hash shuffle,这是最原始的实现,曾经有两个版本: * 第一版是每个map产生r个文…
Spark Core 性能调优之使用External Shuffle Service提升性能
操作场景 Spark系统在运行含shuffle过程的应用时,Executor进程除了运行task,还要负责写shuffle数据,给其他Executor提供shuff…
Spark(二十)Shuffle调优之原理概述
一、背景 什么样的情况下,会发生shuffle? 在spark中,主要是以下几个算子:groupByKey、reduceByKey、countByKey、join,等等。 什么是shuffle? 1、groupByKey…
spark之shuffle原理及性能优化
1.spark的shuffleManager是负责shuffle过程的执行、计算和处理的组件。shuffleManager是trait,主要实现类有两个:HashShuffleManager和SortShuffleMan…
Spark Shuffle基础
Shuffle 基本概念 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需要跨节点拉取其它节点上的map task结果。 当Map的…
Spark-Shuffle应用调优参考
Shuffle调优概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。因此,如果要让作 业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优…
Spark Sort Based Shuffle内存分析
分布式系统里的Shuffle 阶段往往是非常复杂的,而且分支条件也多,我只能按着我关注的线去描述。肯定会有不少谬误之处,我会根据自己理解的深入,不断更新这篇文章。 前言 借用和董神的一段对话说下背景: shuffle共有…
Spark源码解析之Shuffle Writer
摘要:Shuffle是MapReduce编程模型中最耗时的一个步骤,而Spark将Shuffle过程分解成了Shuffle Write和Shuffle Read两个过程,本文我们将详细解读Spark的Shuffle Wr…
Spark 性能调优--Shuffle调优 SortShuffleManager
shuffle调优 上一篇介绍了HashShuffleManager,这次介绍SortShuffleManager SortShuffleManager运行原理 SortShuffleManager的运行机制主要分成两种…