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…

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. Shuffle 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,输出结果需要按key哈希,并且分发到每…

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…

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…

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 Shuffle原理解析 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: 2, 数据如何分类,即如何Partition,Hash.Sort.钨丝计算: 3, 负载均衡(数据倾斜): 4, 网络传输效率,需要在压缩和解压缩之间做出权…

对性能消耗的原理详解 在分布式系统中,数据分布在不同的节点上,每一个节点计算一部份数据,如果不对各个节点上独立的部份进行汇聚的话,我们计算不到最终的结果.我们需要利用分布式来发挥Spark本身并行计算的能力,而后续又需要计算各节点上最终的结果,所以需要把数据汇聚集中,这就会导致Shuffle,这也是说为什么Shuffle 是分布式不可避免的命运.因为Shuffle 的过程中会产生大量的磁盘 IO.网络 IO.以及压缩.解压缩.序列化和反序列化的操作,这一系列的操作对性能都是一个很大的负担. 调优…

Spark Shuffle 堆外内存溢出问题与解决(Shuffle通信原理) http://xiguada.org/spark-shuffle-direct-buffer-oom/ 问题描述 Spark-1.6.0已经在一月份release,为了验证一下它的性能,我使用了一些大的SQL验证其性能,其中部分SQL出现了Shuffle失败问题,详细的堆栈信息如下所示: 16/02/17 15:36:36 WARN server.TransportChannelHandler: Exception i…

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,…

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…