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…

本課主題 Sorted-Based Shuffle 的诞生和介绍 Shuffle 中六大令人费解的问题 Sorted-Based Shuffle 的排序和源码鉴赏 Shuffle 在运行时的内存管理 引言 在历史的发展中,为什么 Spark 最终还是选择放弃了 HashShuffle 而使用了 Sorted-Based Shuffle,而且作为后起之秀的 Tungsten-based Shuffle 它到底在什么样的背景下产生的.Tungsten-Sort Shuffle 已经并入了 Sorte…

一 .概述 我们知道Spark Shuffle机制总共有三种: 1.未优化的Hash Shuffle:每一个ShuffleMapTask都会为每一个ReducerTask创建一个单独的文件,总的文件数是S * R,不仅文件数量很多,造成频繁的磁盘和网络I/O,而且内存负担也很大,GC频繁,经常出现OOM. 2.优化后Hash Shuffle:改进后的Shuffle,启用consolidation机制,Executor每一个core上的ShuffleMapTask共享文件,减少文件数目,比如Exe…

Shuffle 概述 影响Spark性能的大BOSS就是shuffle,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. 当然,影响 Spark 性能的还有代码开发.参数设置数以及数据倾斜的解决等,甚至这部分才是大头,shuffle 调优只能在整个 Spark 的性能调优中占到一小部分而已. 所以写好一个优秀高效的代码才是关键. shuffle 调优 只是锦上添花而已. 未经优化的HashShuffleM…

Spark Tungsten揭秘 Day2 Tungsten-sort Based Shuffle 今天在对钨丝计划思考的基础上,讲解下基于Tungsten的shuffle. 首先解释下概念,Tungsten-sort是对普通sort的一种优化,排序的不是内容本身,而是内容序列化后字节数组的指针(元数据),把数据的排序转变为了指针数组的排序,实现了直接对序列化后的二进制数据进行排序.由于直接基于二进制数据进行操作,所以在这里面没有序列化和反序列化的过程.内存的消耗大大降低,相应的,会极大的减少的…

在Spark 0.6和0.7时,Shuffle的结果都需要先存储到内存中(有可能要写入磁盘),因此对于大数据量的情况下,发生GC和OOM的概率非常大.因此在Spark 0.8的时候,Shuffle的每个record都会直接写入磁盘,并且为下游的每个Task都生成一个单独的文件.这样解决了Shuffle解决都需要存入内存的问题,但是又引入了另外一个问题:生成的小文件过多,尤其在每个文件的数据量不大而文件特别多的时候,大量的随机读会非常影响性能.Spark 0.8.1为了解决0.8中引入的问题,引入…

在Spark 1.2.0中,Spark Core的一个重要的升级就是将默认的Hash Based Shuffle换成了Sort Based Shuffle,即spark.shuffle.manager 从hash换成了sort,对应的实现类分别是org.apache.spark.shuffle.hash.HashShuffleManager和org.apache.spark.shuffle.sort.SortShuffleManager. 这个方式的选择是在org.apache.spark.Sp…

本章内容我们学习一下 MapReduce 中的 Shuffle 过程,Shuffle 发生在 map 输出到 reduce 输入的过程,它的中文解释是 “洗牌”,顾名思义该过程涉及数据的重新分配,主要分为两部分:1. map 任务输出的数据分组.排序,写入本地磁盘 2. reduce 任务拉取排序.由于该过程涉及排序.磁盘IO.以及网络IO 等消耗资源和 CPU 比较大的操作,因此该过程向来是“兵家必争”之地,即大家会重点优化的一个地方,因此也是大数据面试中经常会被重点考察的地方.本文力求通俗.…

大数据名词(1) -Shuffle     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…

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…