mr的shuffle mapShuffle 数据存到hdfs中是以块进行存储的,每一个块对应一个分片,maptask就是从分片中获取数据的 在某个节点上启动了map Task,map Task读取是通过k-v来读取的,读取的数据会放到环形缓存区,这样做的目的是为了防止IO的访问次数,然后环形缓存区的内存达到一定的阀值的 时候会把文件益写到磁盘,溢出的各种小文件会合并成一个大文件,这个合并的过程中会进行排序,这个排序叫做归并排序 map阶段会涉及到 1.sort排序(默认按字典排序) 2.合并(c…

一.区别 ①本质上相同,都是把Map端数据分类处理后交由Reduce的过程. ②数据流有所区别,MR按map, spill, merge, shuffle, sort, r educe等各阶段逐一实现.Spark基于DAG数据流,可实现更复杂数据流操作(根据宽/窄依赖实现) ③实现功能上有所区别,MR在map中做了排序操作,而Spark假定大多数应用场景Shuffle数据的排序操作不是必须的,而是采用Aggregator机制(Hashmap每个元素<K,V>形式)实现.(下面有较详细说明) p…

MapReduce中的Shuffle 在MapReduce框架中,shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节,shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量. Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase,介于Map phase和Reduce phase之间,当Map的输出结果要被Reduce使用时.输出结果须要按key哈希.而且分发到每个Reducer上去.这个过程就是shuffle.因为shu…

Background 在MapReduce框架中,shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环 节,shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量.Spark作为MapReduce框架的一种实现,自然也实现了shuffle的逻辑, 本文就深入研究Spark的shuffle是如何实现的,有什么优缺点,与Hadoop MapReduce的shuffle有什么不同. Shuffle Shuffle是MapReduce框架中的…

Shuffle简介 Shuffle的本意是洗牌.混洗的意思,把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据.而在MapReduce中,Shuffle更像是洗牌的逆过程,指的是将map端的无规则输出按指定的规则"打乱"成具有一定规则的数据,以便reduce端接收处理.其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前,具体可以分为map端和reduce端前后两个部分. 在shuffle之前,也就是在map阶段,MapReduce会对要处理的数据进行分片(split)操作,…

Spark中的shuffle是在干嘛? Shuffle在Spark中即是把父RDD中的KV对按照Key重新分区,从而得到一个新的RDD.也就是说原本同属于父RDD同一个分区的数据需要进入到子RDD的不同的分区. 但这只是shuffle的过程,却不是shuffle的原因.为何需要shuffle呢? Shuffle和Stage 在分布式计算框架中,比如map-reduce,数据本地化是一个很重要的考虑,即计算需要被分发到数据所在的位置,从而减少数据的移动,提高运行效率. Map-Reduce的输入数…

本博文的主要内容: 1.Hash Shuffle彻底解密 2.Shuffle Pluggable解密 3.Sorted Shuffle解密 4.Shuffle性能优化 一:到底什么是Shuffle? Shuffle中文翻译为"洗牌",需要Shuffle的关键性原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算. 二:Shuffle可能面临的问题? 运行Task的时候才会产生Shuffle(Shuffle已经融化在Spark的算子中了). 1. 数据量非常大:[几千甚至上万…

一.前述 Spark中Shuffle文件的寻址是一个文件底层的管理机制,所以还是有必要了解一下的. 二.架构图 三.基本概念: 1) MapOutputTracker MapOutputTracker是Spark架构中的一个模块,是一个主从架构.管理磁盘小文件的地址. MapOutputTrackerMaster是主对象,存在于Driver中. MapOutputTrackerWorker是从对象,存在于Excutor中. 2) BlockManager BlockManager块管理者,是Sp…

Spark的Shuffle过程介绍 Shuffle Writer Spark丰富了任务类型,有些任务之间数据流转不需要通过Shuffle,但是有些任务之间还是需要通过Shuffle来传递数据,比如wide dependency的group by key. Spark中需要Shuffle输出的Map任务会为每个Reduce创建对应的bucket,Map产生的结果会根据设置的partitioner得到对应的bucketId,然后填充到相应的bucket中去.每个Map的输出结果可能包含所有的Redu…

概述     Shuffle就是对数据进行重组,由于分布式计算的特性和要求,在实现细节上更加繁琐和复杂.    在MapReduce框架,Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map阶段通过shuffle读取数据并输出到对应的Reduce:而Reduce阶段负责从Map端拉取数据并进行计算.在整个shuffle过程中,往往伴随着大量的磁盘和网络I/O.所以shuffle性能的高低也直接决定了整个程序的性能高低.Spark也会有自己的shuffle实现过程.   spark中的shu…

Spark的Shuffle过程介绍 Shuffle Writer Spark丰富了任务类型,有些任务之间数据流转不需要通过Shuffle,但是有些任务之间还是需要通过Shuffle来传递数据,比如wide dependency的group by key. Spark中需要Shuffle输出的Map任务会为每个Reduce创建对应的bucket,Map产生的结果会根据设置的partitioner得到对应的bucketId,然后填充到相应的bucket中去.每个Map的输出结果可能包含所有的Redu…

Shuffle本意是 混洗, 洗牌的意思, 在MapReduce过程中需要各节点上同一类数据汇集到某一节点进行计算,把这些分布在不同节点的数据按照一定的规则聚集到一起的过程成为Shuffle. 在Hadoop的MapReduce框架中, Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁, Map的数据要用到Reduce中必须经过Shuffle这个环节. 由于Shuffle涉及到磁盘的读写和网络的传输, 所以Shuffle的性能高低直接影响到整个程序的性能和吞吐量. MapReduce中的Shu…

https://blog.csdn.net/u010697988/article/details/70173104 大数据的分布式计算框架目前使用的最多的就是hadoop的mapReduce和Spark,mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理,而后者重视实现性,下面主要介绍mapReducehe和Spark两者的shuffle过程. MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随…

0. Shuffle概述 要理解什么是Shuffle,首先介绍大数据与分布式.我们知道大数据的存储是分布式存储,大数据的计算框架是分布式的计算框架.分布式必然存在数据的交互传输,简言之Shuffle就是分布式中数据交互传输的过程. 如下图所示,Stage 0的输出数据需要经过shuffle Writer写出到Block中,Stage 1的输入数据需要从Block中读入,这一中间结果的写出读入过程就是一次Shuffle. 图1 那么问题来了,为什么Stage 0的数据不能直接交给Stage 1处理…

Spark系列面试题 Spark面试题(一) Spark面试题(二) Spark面试题(三) Spark面试题(四) Spark面试题(五)--数据倾斜调优 Spark面试题(六)--Spark资源调优 Spark面试题(七)--Spark程序开发调优 Spark面试题(八)--Spark的Shuffle配置调优 1.Shuffle优化配置 -spark.shuffle.file.buffer 默认值:32k 参数说明:该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutp…

目录 MapperReduce的shuffle Spark的shuffle 总结 MapperReduce的shuffle shuffle阶段划分 Map阶段和Reduce阶段 任务 MapTask和ReduceTask shuffle过程 Map阶段shuffle:分区->排序->合并 ①数据从环形缓冲区溢写到磁盘前,需要先进行分区,然后区内排序 ②环形缓存区数据到达阈值(80%),会以小文件的形式溢写到磁盘,此过程可以开启combiner ③将溢写的小文件按照相同分区进行merge Red…

一.前述 Spark中Shuffle的机制可以分为HashShuffle,SortShuffle. SparkShuffle概念 reduceByKey会将上一个RDD中的每一个key对应的所有value聚合成一个value,然后生成一个新的RDD,元素类型是<key,value>对的形式,这样每一个key对应一个聚合起来的value. 问题:聚合之前,每一个key对应的value不一定都是在一个partition中,也不太可能在同一个节点上,因为RDD是分布式的弹性的数据集,RDD的part…

研究一下Spark Hash Shuffle 和 SortShuffle 原理机制研究一下Spark Hash Shuffle 和 SortShuffle 原理机制研究一下Spark Hash Shuffle 和 SortShuffle 原理机制研究一下Spark Hash Shuffle 和 SortShuffle 原理机制研究一下Spark Hash Shuffle 和 SortShuffle 原理机制…

一.前言 对于基于MapReduce编程范式的分布式计算来说,本质上而言,就是在计算数据的交.并.差.聚合.排序等过程.而分布式计算分而治之的思想,让每个节点只计算部分数据,也就是只处理一个分片,那么要想求得某个key对应的全量数据,那就必须把相同key的数据汇集到同一个Reduce任务节点来处理,那么Mapreduce范式定义了一个叫做Shuffle的过程来实现这个效果. 二.编写本文的目的 本文旨在剖析Hadoop和Spark的Shuffle过程,并对比两者Shuffle的差异. 三.Had…

From the answer here, spark.sql.shuffle.partitions configures the number of partitions that are used when shuffling data for joins or aggregations. spark.default.parallelism is the default number of partitions in RDDs returned by transformations like…

对于大数据计算框架而言,Shuffle阶段的设计优劣是决定性能好坏的关键因素之一.本文将介绍目前Spark的shuffle实现,并将之与MapReduce进行简单对比.本文的介绍顺序是:shuffle基本概念,MapReduce Shuffle发展史以及Spark Shuffle发展史. (1)  shuffle基本概念与常见实现方式 shuffle,是一个算子,表达的是多对多的依赖关系,在类MapReduce计算框架中,是连接Map阶段和Reduce阶段的纽带,即每个Reduce Task从每…

一.前言 对于基于MapReduce编程范式的分布式计算来说,本质上而言,就是在计算数据的交.并.差.聚合.排序等过程.而分布式计算分而治之的思想,让每个节点只计算部分数据,也就是只处理一个分片,那么要想求得某个key对应的全量数据,那就必须把相同key的数据汇集到同一个Reduce任务节点来处理,那么Mapreduce范式定义了一个叫做Shuffle的过程来实现这个效果. 二.编写本文的目的 本文旨在剖析Hadoop和Spark的Shuffle过程,并对比两者Shuffle的差异. 三.Had…

一.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.但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素,主要还是代码开发.资源参数以及数据倾斜,shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已.因此大家务必把握住调优的基本原则,千万不要舍本逐末.下面我们就给大家详细讲解shuffle的原理,以及相关参数的说明,同时给出各…

一:为什么需要Sort-Based Shuffle? 1,  Shuffle一般包含两个阶段任务: 第一部分:产生Shuffle数据的阶段(Map阶段,额外补充,需要实现ShuffleManager中的getWriter来写数据(数据可以通过BlockManager写到Memory,Disk,Tachyon等,例如想非常快的Shuffle,此时可以考虑把数据写在内存中,但是内存不稳定,所以可以考虑增加副本.建议采用MEMONY_AND_DISK方式): 第二部分:使用Shuffle数据的阶段(R…

在关于spark任务并行度的设置中,有两个参数我们会经常遇到,spark.sql.shuffle.partitions 和 spark.default.parallelism, 那么这两个参数到底有什么区别的? 首先,让我们来看下它们的定义 Property Name Default Meaning spark.sql.shuffle.partitions 200 Configures the number of partitions to use when shuffling data for…

王振华,趣头条大数据总监,趣头条大数据负责人 曹佳清,趣头条大数据离线团队高级研发工程师,曾就职于饿了么大数据INF团队负责存储层和计算层组件研发,目前负责趣头条大数据计算层组件Spark的建设 范振,花名辰繁,阿里云计算平台EMR高级技术专家,目前主要关注开源大数据技术以及云原生技术. 1. 业务场景与现状 趣头条是一家依赖大数据的科技公司,在2018-2019年经历了业务的高速发展,主App和其他创新App的日活增加了10倍以上,相应的大数据系统也从最初的100台机器增加到了1000台以上规…

Spark和Hadoop作业之间的区别 熟悉Hadoop的人应该都知道,用户先编写好一个程序,我们称为Mapreduce程序,一个Mapreduce程序就是一个Job,而一个Job里面可以有一个或多个Task,Task又可以区分为Map Task和Reduce Task,如下图所示: 而在Spark中,也有Job概念,但是这里的Job和Mapreduce中的Job不一样,它不是作业的最高级别的粒度,在它只上还有Application的概念.我们先来看看Spark文档是怎么定义Applicatio…

原文链接:Spark源码分析:多种部署方式之间的区别与联系(1) 从官方的文档我们可以知道,Spark的部署方式有很多种:local.Standalone.Mesos.YARN.....不同部署方式的后台处理进程是不一样的,但是如果我们从代码的角度来看,其实流程都差不多. 从代码中,我们可以得知其实Spark的部署方式其实比官方文档中介绍的还要多,这里我来列举一下: 1.local:这种方式是在本地启动一个线程来运行作业: 2.local[N]:也是本地模式,但是启动了N个线程: 3.local…

MySQL.MongoDB.Redis 数据库之间的区别与使用 MySQL.MongoDB.Redis 数据库之间的区别与使用(本章迭代更新) update:2019年2月20日 15:21:19(本章迭代更新) 一.数据库之间的区别 MySQL MySQL概述 关系型数据库.无论数据还是索引都存放在硬盘中.到要使用的时候才交换到内存中.能够处理远超过内存总量的数据. 在不同的引擎上有不同 的存储方式. 查询语句是使用传统的 SQL 语句,拥有较为成熟的体系,成熟度很高. 开源数据库的份额在不断…

select.poll.epoll之间的区别总结 05/05. 2014 select,poll,epoll都是IO多路复用的机制.I/O多路复用就通过一种机制,可以监视多个描述符,一旦某个描述符就绪(一般是读就绪或者写就绪),能够通知程序进行相应的读写操作.但select,poll,epoll本质上都是同步I/O,因为他们都需要在读写事件就绪后自己负责进行读写,也就是说这个读写过程是阻塞的,而异步I/O则无需自己负责进行读写,异步I/O的实现会负责把数据从内核拷贝到用户空间.关于这三种IO多路…