我尽量用好懂的方式总结一下，踩过坑的前辈多提意见，同时也希望为各位同学提供帮助。 简单的打个比方，shuffle就是顺丰快递，将map端的数据经过排序分类等一些列的操作，到reduce端的过程。reduce端并不是等ma…

学习hadoop已有一月之余，由于前段时间不太上心，导致脑海之中并没有留下什么映像，但是这两天的集中学习让我对于mapreduce过程中的shuffle有了一定的了解，所以现在赶紧记下这难得的感触，不期望能给别人带来感悟…

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…

Shuffle Write 请看 Shuffle Write解析。 本文将讲解shuffle Reduce部分，shuffle的下游Stage的第一个rdd是ShuffleRDD，通过其compute方法来获取上游Sta…

在大规模数据处理中，这是个比较常见的错误。 报错提示 SparkSQL shuffle操作带来的报错 org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException: Miss…

前言 上篇写了 Spark Shuffle 内存分析 后,有不少人提出了疑问，大家也对如何落文件挺感兴趣的，所以这篇文章会详细介绍，Sort Based Shuffle Write 阶段是如何进行落磁盘的 流程分析 入口…

主要想回答两个问题： map端(shuffle-write)如何对数据进行分片? reduce端(shuffle-read)如何读取数据？ ShuffleMapTask中，指定此task运算真对上游RDD的那个parti…

Shuffle分类 一个作业经过spark的DAGSchedule调度器划分为多个stage，同时有些下游的stage依赖上游的stage，这样会导致上游的stage做map的工作，下游的stage做reduce的工作。…

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…

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…