shuffle过程分析

【shuffle过程分析】的更多相关文章

shuffle的过程分析 shuffle阶段其实就是之前<MapReduce的原理及执行过程>中的步骤2.1.多个map任务的输出,按照不同的分区,通过网络copy到不同的reduce节点上. Map端: 1.在map端首先接触的是InputSplit,在InputSplit中含有DataNode中的数据,每一个InputSplit都会分配一个Mapper任务,Mapper任务结束后产生<K2,V2>的输出,这些输出先存放在缓存中,每个map有一个环形内存缓冲区,用于存储任务的输出…

spark shuffle过程分析

spark shuffle流程分析回到ShuffleMapTask.runTask函数如今回到ShuffleMapTask.runTask函数中: overridedef runTask(context:TaskContext): MapStatus = { 首先得到要reduce的task的个数. valnumOutputSplits= dep.partitioner.numPartitions metrics= Some(context.taskMetrics) valblockMana…

spark源码阅读--shuffle过程分析

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…

MapReduce的原理及执行过程

MapReduce简介 MapReduce是一种分布式计算模型,是Google提出的,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题. MR有两个阶段组成:Map和Reduce,用户只需实现map()和reduce()两个函数,即可实现分布式计算. MapReduce执行流程 MapReduce原理 MapReduce的执行步骤: 1.Map任务处理 1.1 读取HDFS中的文件.每一行解析成一个<k,v>.每一个键值对调用一次map函数. <0,hello…

历时小半年总结之JAVA

一.JavaSE 1.多线程 (1).进程与线程的区别? 答:进程是所有线程的集合,每一个线程是进程中的一条执行路径,线程只是一条执行路径. (2).为什么要用多线程? 答:提高程序效率 (3).多线程创建方式? 答:继承Thread或Runnable 接口. (4).是继承Thread类好还是实现Runnable接口好? 答:Runnable接口好,因为实现了接口还可以继续继承.继承Thread类不能再继承. (5).你在哪里用到了多线程? 答:主要能体现到多线程提高程序效率. 举例:分批发送…

shuffle的过程分析

shuffle的过程分析 shuffle阶段其实就是之前<MapReduce的原理及执行过程>中的步骤2.1.多个map任务的输出,按照不同的分区,通过网络copy到不同的reduce节点上. Map端: 1.在map端首先接触的是InputSplit,在InputSplit中含有DataNode中的数据,每一个InputSplit都会分配一个Mapper任务,Mapper任务结束后产生<K2,V2>的输出,这些输出先存放在缓存中,每个map有一个环形内存缓冲区,用于存储任务的输出…

Spark Shuffle模块——Suffle Read过程分析

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…