1.Shuffle Write 和Shuffle Read具体发生在哪里 2.哪里用到了Partitioner 3.何为mapSideCombine 4.何时进行排序 之前已经看过spark shuffle源码了,现在总结一下一些之前没有理解的小知识点,作为一个总结. 用户自定义的Partitioner存到了哪里? 假设用户在调用reduceByKey时,传递了一个自定义的Partitioner,那么,这个Partitioner会被保存到ShuffleRDD的ShuffleDependency中…

一.上传文件卡死 可能时由于输入法的原因导致上传文件浏览器卡死.将输入法改为英文模式再操作上传文件就不会卡死了.…

  在Spark或Hadoop MapReduce的分布式计算框架中,数据被按照key分成一块一块的分区,打散分布在集群中各个节点的物理存储或内存空间中,每个计算任务一次处理一个分区,但map端和reduce端的计算任务并非按照一种方式对相同的分区进行计算,例如,当需要对数据进行排序时,就需要将key相同的数据分布到同一个分区中,原分区的数据需要被打乱重组,这个按照一定的规则对数据重新分区的过程就是Shuffle(洗牌). Spark Shuffle的两阶段 对于Spark来讲,一些Transf…

随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 在Spark的官方文档http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html 中提供了这些可配置参数中相当大一部分的说明. 但是文档的更新总是落后于代码的开发的, 还有一些配置参数没有来得及被添加到这个文档中, 最重要的是在这个文档中,对于许多的参数也只能简单的介绍它所代表的内容的字面含义, 如果没有一定的实践基础或者对其背后原理的理解, 往往无法真正理解该如何针对…

作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 随着Spark的逐渐成熟完好, 越来越多的可配置參数被加入到Spark中来, 在Spark的官方文档http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html 中提供了这些可配置參数中相当大一部分的说明. 可是文档的更新总是落后于代码的开发的, 另一些配置參数没有来得及被加入到这…

一.分区原理 1.为什么要分区?(这个借用别人的一段话来阐述.) 为了减少网络传输,需要增加cpu计算负载.数据分区,在分布式集群里,网络通信的代价很大,减少网络传输可以极大提升性能.mapreduce框架的性能开支主要在io和网络传输,io因为要大量读写文件,它是不可避免的,但是网络传输是可以避免的,把大文件压缩变小文件, 从而减少网络传输,但是增加了cpu的计算负载. Spark里面io也是不可避免的,但是网络传输spark里面进行了优化.spark把rdd进行分区(分片),放在集群上并行计…

提出问题 1. spark shuffle的预聚合操作是如何做的,其中底层的数据结构是什么?在数据写入到内存中有预聚合,在读溢出文件合并到最终的文件时是否也有预聚合操作? 2. shuffle数据的排序是如何做的? 分区内的数据是否是有序的?若有序,spark 内部是按照什么排序算法来排序每一个分区上的key的? 3. shuffle的溢出操作和TaskMemoryManager的关系? 4. 在数据溢出阶段,内存中数据的排序是使用算法进行排序的? 5. 在溢出文件数据合并阶段,内存中的数据的排…

Spark Core面试篇01 随着Spark技术在企业中应用越来越广泛,Spark成为大数据开发必须掌握的技能.前期分享了很多关于Spark的学习视频和文章,为了进一步巩固和掌握Spark,在原有spark专刊基础上,新增<Spark面试2000题>专刊,题集包含基础概念.原理.编码开发.性能调优.运维.源代码以及Spark周边生态系统等.部分题集来源于互联网,由梅峰谷志愿者收集和整理,部分题集由梅峰谷志愿者结合生产实际碰到的问题设计出来,希望能给大家带来帮助. 一.简答题 1.Spark…

转载自:https://blog.csdn.net/raintungli/article/details/70807376 当Executor进行reduce运算的时候,生成运算结果的临时Shuffle数据,并保存在磁盘中,被最后的Action算子调用,而这个阶段就是在ShuffleMapTask里执行的. 前面博客中也提到了,用什么ShuffleWrite是由ShuffleHandler来决定的,在这篇博客里主要介绍最常见的SortShuffleWrite的核心算法ExternalSorter…

随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化. 由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便于更新内容 schedule调度相关 调度相关的参数设置,大多数内容都很直白,其实无须过多的额外解释,不过基于这些参数的常用性(大概会是你针对自己的…