一.区别 ①本质上相同,都是把Map端数据分类处理后交由Reduce的过程. ②数据流有所区别,MR按map, spill, merge, shuffle, sort, r educe等各阶段逐一实现.Spark基于DAG数据流,可实现更复杂数据流操作(根据宽/窄依赖实现) ③实现功能上有所区别,MR在map中做了排序操作,而Spark假定大多数应用场景Shuffle数据的排序操作不是必须的,而是采用Aggregator机制(Hashmap每个元素<K,V>形式)实现.(下面有较详细说明) p…

在关于spark任务并行度的设置中,有两个参数我们会经常遇到,spark.sql.shuffle.partitions 和 spark.default.parallelism, 那么这两个参数到底有什么区别的? 首先,让我们来看下它们的定义 Property Name Default Meaning spark.sql.shuffle.partitions 200 Configures the number of partitions to use when shuffling data for…

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…

0.前言 0.1  分布式运算框架的核心思想(此处以MR运行在yarn上为例)  提交job时,resourcemanager(图中写成了master)会根据数据的量以及工作的复杂度,解析工作量,从而产生任务(有多少个MapTask以及多少个ReduceTask),然后根据各个nodemanage节点资源情况进行任务划分.最后得到结果存入hdfs中或者是数据库中 注意:由图可知,map任务和reduce任务在不同的节点上,那么reduce是如何获取经过map处理的数据呢?======>shuff…

MapReduce中的Shuffle 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. 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.输出结果须要按key哈希.而且分发到每个Reducer上去.这个过程就是shuffle.因为shu…

Background 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, 本文就深入研究Spark的shuffle是如何实现的,有什么优缺点,与Hadoop MapReduce的shuffle有什么不同. Shuffle Shuffle是MapReduce框架中的…

Spark RDD的宽依赖中存在Shuffle过程,Spark的Shuffle过程同MapReduce,也依赖于Partitioner数据分区器,Partitioner类的代码依赖结构主要如下所示: 主要是HashPartitioner和RangePartitioner两个类,分别用于根据RDD中key的hashcode值进行分区以及根据范围进行数据分区 一.Partitioner Spark中数据分区的主要工具类(数据分区类),主要用于Spark底层RDD的数据重分布的情况中,主要方法两个,如…

一.前述 Spark中Shuffle文件的寻址是一个文件底层的管理机制,所以还是有必要了解一下的. 二.架构图 三.基本概念: 1) MapOutputTracker MapOutputTracker是Spark架构中的一个模块,是一个主从架构.管理磁盘小文件的地址. MapOutputTrackerMaster是主对象,存在于Driver中. MapOutputTrackerWorker是从对象,存在于Excutor中. 2) BlockManager BlockManager块管理者,是Sp…

一.前述 Spark中Shuffle的机制可以分为HashShuffle,SortShuffle. SparkShuffle概念 reduceByKey会将上一个RDD中的每一个key对应的所有value聚合成一个value,然后生成一个新的RDD,元素类型是<key,value>对的形式,这样每一个key对应一个聚合起来的value. 问题:聚合之前,每一个key对应的value不一定都是在一个partition中,也不太可能在同一个节点上,因为RDD是分布式的弹性的数据集,RDD的part…

Spark的Shuffle过程介绍 Shuffle Writer Spark丰富了任务类型,有些任务之间数据流转不需要通过Shuffle,但是有些任务之间还是需要通过Shuffle来传递数据,比如wide dependency的group by key. Spark中需要Shuffle输出的Map任务会为每个Reduce创建对应的bucket,Map产生的结果会根据设置的partitioner得到对应的bucketId,然后填充到相应的bucket中去.每个Map的输出结果可能包含所有的Redu…