源文件放在github,随着理解的深入,不断更新,如有谬误之处,欢迎指正.原文链接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/sort-shuffle.md 正如你所知,spark实现了多种shuffle方法,通过 spark.shuffle.manager来确定.暂时总共有三种:hash shuffle.sort shuffle和tungsten-sort shuffle,从1.2.0开始默认为sort sh…

源文件放在github,如有谬误之处,欢迎指正.原文链接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/hash-shuffle.md 正如你所知,spark实现了多种shuffle方法,通过 spark.shuffle.manager来确定.暂时总共有三种:hash shuffle.sort shuffle和tungsten-sort shuffle,从1.2.0开始默认为sort shuffle.本节主要介绍h…

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优…

通过上面的架构和源码实现的分析,不难得出Shuffle是Spark Core比较复杂的模块的结论.它也是非常影响性能的操作之一.因此,在这里整理了会影响Shuffle性能的各项配置.尽管大部分的配置项在前文已经解释过它的含义,由于这些参数的确是非常重要,这里算是做一个详细的总结. 1.1.1  spark.shuffle.manager 前文也多次提到过,Spark1.2.0官方支持两种方式的Shuffle,即Hash Based Shuffle和Sort Based Shuffle.其中在Sp…

[生产实践经验] 生产实践中的切身体会是:影响Spark性能的大BOSS就是shuffle,抓住并解决shuffle这个主要原因,事半功倍. [Shuffle原理学习笔记] 1.未经优化的HashShuffleManager 注:这是spark1.2版本之前,最早使用的shuffle方法,这种shuffle方法不要使用,只是用来对比改进后的shuffle方法.  如上图,上游每个task 都输出下游task个数的结果文件,下游每个task去上游task输出的结果文件中获取对应自己的. 问题: 生…

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.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…

To deal cards, we would like a method that removes a card from the deck and returns it. The list method pop provides a convenient way to do that. Since pop removes the last card in the list, we are in effect dealing from the bottom of the deck. To ad…

Partitioning, Shuffle and sort  what happened? - Partitioning Partitioning is the process of determining which reducer instance will receive which intermediate keys and values. Each mapper must determine for all of its output (key, value) pairs which…

简单介绍 可插入的 shuffle 和 sort 功能,同意在shuffle 和 sort 逻辑中用可选择的实现类替换.这个情况的样例是:用一个不是HTTP的应用协议,如RDMA来 shuffle 从Map节点中到Reducer节点的数据.或者用自己定义的同意 Hash聚合和Limit-N查询的算法来取代sort逻辑. 重要: 可插入的 shuffle  sort 功能是实验性的.不稳定.这意味着提供的API可能改变或破坏未来Hadoop版本号的兼容性. 实现一个自己定义的 Shuffle 和…

MapReduce中的Shuffle和Sort分析 MapReduce 是现今一个非常流行的分布式计算框架,它被设计用于并行计算海量数据.第一个提出该技术框架的是Google 公司,而Google 的灵感则来自于函数式编程语言,如LISP,Scheme,ML 等.MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分:Map 和Reduce.当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时,它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务,然后分配到不同的节点上去执行,每一个Map 任务处理输入数据中的一部分…

Shuffle Map Task运算结果的处理 这个结果的处理,分为两部分,一个是在Executor端是如何直接处理Task的结果的:还有就是Driver端,如果在接到Task运行结束的消息时,如何对Shuffle Write的结果进行处理,从而在调度下游的Task时,下游的Task可以得到其需要的数据. Executor端的处理 在解析BasicShuffle Writer时,我们知道ShuffleMap Task在Executor上运行时,最终会调用org.apache.spark.sche…

    MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分:Map 和Reduce.当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时,它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务,然后分配到不同的节点上去执行,每一个Map 任务处理输入数据中的一部分,当Map 任务完成后,它会生成一些中间文件,这些中间文件将会作为Reduce 任务的输入数据.Reduce 任务的主要目标就是把前面若干个Map 的输出汇总到一起并输出. 本文的重点是剖析MapReduce 的核心过程--Shuffle和Sort.在本文…

MapReduce 是现今一个非常流行的分布式计算框架,它被设计用于并行计算海量数据.第一个提出该技术框架的是Google 公司,而Google 的灵感则来自于函数式编程语言,如LISP,Scheme,ML 等. MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分:Map 和Reduce.当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时,它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务,然后分配到不同的节点上去执行,每一个Map 任务处理输入数据中的一部分,当Map 任务完成后,它会生成一些中间文件,这些…

Spark优化一则 - 减少Shuffle 看了Spark Summit 2014的A Deeper Understanding of Spark Internals,视频(要***)详细讲解了Spark的工作原理,Slides的45页给原始算法和优化算法. 破砂锅用自己3节点的Spark集群试验了这个优化算法,并进一步找到更快的算法.测试数据是Sogou实验室的日志文件前10000000条数据.目标是对日志第2列数据,按照第一个字母合并,得到每个首字母有几条记录. 所有的方案都重新启动Spar…

一.MapReduce 总体架构 整体的Shuffle过程包含以下几个部分:Map端Shuffle.Sort阶段.Reduce端Shuffle.即是说:Shuffle 过程横跨 map 和 reduce 两端,中间包含 sort 阶段,就是数据从 map task 输出到reduce task输入的这段过程. ----------------------------------------------------------------------------------------------…

地址 MapReduce 是现今一个非常流行的分布式计算框架,它被设计用于并行计算海量数据.第一个提出该技术框架的是Google 公司,而Google 的灵感则来自于函数式编程语言,如LISP,Scheme,ML 等. MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分:Map 和Reduce.当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时,它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务,然后分配到不同的节点上去执行,每一个Map 任务处理输入数据中的一部分,当Map 任务完成后,它会生成一些中间文件…

摘要: 通过腾讯shuffle部署对shuffle过程进行详解 摘要:腾讯分布式数据仓库基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,TDW计算引擎包括两部分:MapReduce和Spark,两者内部都包含了一个重要的过程—Shuffle.本文对Shuffle过程进行解析,并对两个计算引擎的Shuffle过程进行比较. 腾讯分布式数据仓库(Tencent distributed Data Warehouse, 简称TDW)基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,并且根据公司数据量大.计算复杂等…

回忆一下,每个Stage的上边界,要么需要从外部存储读取数据,要么需要读取上一个Stage的输出:而下边界,要么是需要写入本地文件系统(需要Shuffle),以供childStage读取,要么是最后一个Stage,需要输出结果.这里的Stage,在运行时的时候就是可以以pipeline的方式运行的一组Task,除了最后一个Stage对应的是ResultTask,其余的Stage对应的都是ShuffleMap Task. 而除了需要从外部存储读取数据和RDD已经做过cache或者checkpoin…

首先介绍一下需要实现的接口.框架的类图如图所示(今天CSDN抽风,竟然上传不了图片.如果需要实现新的Shuffle机制,那么需要实现这些接口. 1.1.1  org.apache.spark.shuffle.ShuffleManager Driver和每个Executor都会持有一个ShuffleManager,这个ShuffleManager可以通过配置项spark.shuffle.manager指定,并且由SparkEnv创建.Driver中的ShuffleManager负责注册Shuffl…

什么时候需要 shuffle writer 假如我们有个 spark job 依赖关系如下 我们抽象出来其中的rdd和依赖关系: E <-------n------,                    C <--n---D---n-----F--s---,                            A <-------s------ B <--n----`-- G 对应的划分后的RDD结构为: 最终我们得到了整个执行过程: 中间就涉及到shuffle 过程,前一个s…

一 简介 Shuffle,简而言之,就是对数据进行重新分区,其中会涉及大量的网络io和磁盘io,为什么需要shuffle,以词频统计reduceByKey过程为例, serverA:partition1: (hello, 1), (word, 1)serverB:partition2: (hello, 2) shuffle之后: serverA:partition1: (hello, 1), (hello, 2)serverB:partition2: (word, 1) 最后才能得到结果: (h…

参考详细探究Spark的shuffle实现, 写的很清楚, 当前设计的来龙去脉 Hadoop Hadoop的思路是, 在mapper端每次当memory buffer中的数据快满的时候, 先将memory中的数据, 按partition进行划分, 然后各自存成小文件, 这样当buffer不断的spill的时候, 就会产生大量的小文件 所以Hadoop后面直到reduce之前做的所有的事情其实就是不断的merge, 基于文件的多路并归排序, 在map端的将相同partition的merge到一起,…

shuffle读过程源码分析 上一篇中,我们分析了shuffle在map阶段的写过程.简单回顾一下,主要是将ShuffleMapTask计算的结果数据在内存中按照分区和key进行排序,过程中由于内存限制会溢写出多个磁盘文件,最后会对所有的文件和内存中剩余的数据进行归并排序并溢写到一个文件中,同时会记录每个分区(reduce端分区)的数据在文件中的偏移,并且把分区和偏移的映射关系写到一个索引文件中. 好了,简单回顾了写过程后,我们不禁思考,reduce阶段的数据读取的具体过程是什么样的?数据读取的…

ShuffleManager(一) 本篇,我们来看一下spark内核中另一个重要的模块,Shuffle管理器ShuffleManager.shuffle可以说是分布式计算中最重要的一个概念了,数据的join,聚合去重等操作都需要这个步骤.另一方面,spark之所以比mapReduce的性能高其中一个主要的原因就是对shuffle过程的优化,一方面spark的shuffle过程更好地利用内存(也就是我们前面在分析内存管理时所说的执行内存),另一方面对于shuffle过程中溢写的磁盘文件归并排序和引…

引言   MapReduce作出保证:进入每个Reducer的数据行都是有序的(根据数据行的键值进行排序).MapReduce将Mapper的输出进行排序并传递给Reducer作为输入的过程称为Shuffle.在很多场景下,Shuffle是整个MapReduce过程的核心,也是“奇迹”发生的地方,如下图所示:     理解Shuffle的执行过程对我们优化MapReduce任务带来帮助.这里以Hadoop 0.20.2代码为基础进行介绍,同时也会涉及到如何扩展MapReduce组件,从而影响Sh…

MapRduce保证reducer的输入是按照key进行排过序的,原因和归并排序有关,在reducer接收到不同的mapper输出的有序数据后,需要再次进行排序,然后是分组排序,如果mapper输出的是有序数据,将减少reducer阶段排序的时间消耗.一般将排序以及Map的输出传输到Reduce的过程称为混洗(shuffle).Shuffle是MapReduce过程的核心,了解Shuffle非常有助于理解MapReduce的工作原理.如果你不知道MapReduce里的Shuffle是什么,那么请…

Spark的性能分析和调优很有意思,今天再写一篇.主要话题是shuffle,当然也牵涉一些其他代码上的小把戏. 以前写过一篇文章,比较了几种不同场景的性能优化,包括portal的性能优化,web service的性能优化,还有Spark job的性能优化.Spark的性能优化有一些特殊的地方,比如实时性一般不在考虑范围之内,通常我们用Spark来处理的数据,都是要求异步得到结果的数据:再比如数据量一般都很大,要不然也没有必要在集群上操纵这么一个大家伙,等等.事实上,我们都知道没有银弹,但是每一种…

Shuffle输出追踪者--MapOutputTracker 这个组件作为shuffle的一个辅助组件,在整个shuffle模块中具有很重要的作用.我们在前面一系列的分析中,或多或少都会提到这个组件,比如在DAGScheduler提交一个stage时会将这个stage封装成一个任务集(TaskSet),但是可能有的分区已经计算过了,有了结果(stage由于失败可能会多次提交,其中有部分task可能已经计算完成),这些分区就不需要再次计算,而只需要计算那些失败的分区,那么很显然需要有一个组件来维护…

Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方.要想理解MapReduce, Shuffle是必须要了解的.我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混.前段时间在做MapReduce job 性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这才对Shuffle探了个究竟.考虑到之前我在看相关资料而看不懂时很恼火,所以在这里我尽最大的可能试着把Shuffle说清楚,让每一位想了解它原理的朋友都能有所收获.如果你对这篇文章有…

今天在敲undersore的源码,数组里面有一个shuffle,把数组随机打乱. _.shuffle = function(obj) { var set = isArrayLike(obj) ? obj : _.values(obj); var length = set.length; var shuffled = Array(length); , rand; index < length; index++) { rand = _.random(, index); if (rand !== in…