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,越随机越好.MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程,把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据. 为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程?我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段:Map是映射,负责数据的过滤分发:Reduce是规约,负责数据的计算归并.Reduce的数据来源于Map,Map的输出即是Reduce…

Apache Spark探秘:Spark Shuffle实现 http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/apache-spark-shuffle-details/ 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简介 Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程.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.因为在分布式情况下,reduce task需要跨节点去拉取其它节点上的map task结果.这一过程将会产生网络资源消耗和内存,磁盘IO的消耗.通常shuffle分为两部分:Map阶段的数据准备和Reduce阶段的数据拷…

  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…

本课主题 JVM 內存使用架构剖析 Spark 1.6.x 和 Spark 2.x 的 JVM 剖析 Spark 1.6.x 以前 on Yarn 计算内存使用案例 Spark Unified Memory 的运行原理和机制 引言 Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变,Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制,如果你不知道 Spark 到底对 JVM 是怎么使用,你怎么可以很有信心地或者是完全确定地掌握和控制数据的缓存空间呢,所…

转载:http://www.cnblogs.com/jcchoiling/p/6494652.html 引言 Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变,Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制,如果你不知道 Spark 到底对 JVM 是怎么使用,你怎么可以很有信心地或者是完全确定地掌握和控制数据的缓存空间呢,所以掌握Spark对JVM的内存使用内幕是至关重要的.很多人对 Spark 的印象是:它是基于内存的,而且可以缓存一大堆数据…

  本课主题 JVM 內存使用架构剖析 Spark 1.6.x 和 Spark 2.x 的 JVM 剖析 Spark 1.6.x 以前 on Yarn 计算内存使用案例 Spark Unified Memory 的运行原理和机制 引言 Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变,Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制,如果你不知道 Spark 到底对 JVM 是怎么使用,你怎么可以很有信心地或者是完全确定地掌握和控制数据的缓存空间呢…

Spark Shuffle 1. Shuffle相关 当Map的输出结果要被Reduce使用时,输出结果需要按key哈希,并且分发到每一个Reducer上去,这个过程就是shuffle.由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输,因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率.概念上shuffle就是一个沟通数据连接(map和reduce)的桥梁.每个ReduceTask从每个Map Task产生数的据中读取一片数据,极限情况下可能触发M*R个数据拷贝通道(M是MapTask数…

1.Shuffle流程 spark的shuffle过程如下图所示,和mapreduce中的类似,但在spark2.0及之后的版本中只存在SortShuffleManager而将原来的HashShuffleManager废弃掉(但是shuffleWriter的子类BypassMergeSortShuffleWriter和已经被废弃掉的HashShuffleWriter类似).这样,每个mapTask在shuffle的sort阶段只会生成一个结果文件,单个文件按照partitionId分成多个reg…

在阅读本文之前.请先阅读Spark Sort Based Shuffle内存分析 Spark Shuffle Read调用栈例如以下: 1. org.apache.spark.rdd.ShuffledRDD#compute() 2. org.apache.spark.shuffle.ShuffleManager#getReader() 3. org.apache.spark.shuffle.hash.HashShuffleReader#read() 4. org.apache.spark.sto…