这篇文章会详细介绍,Sort Based Shuffle Write 阶段是如何进行落磁盘的 流程分析 入口处: org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask runTask对应的代码为: val manager = SparkEnv.get.shuffleManager writer = manager.getWriter[Any, Any]( dep.shuffleHandle, partitionId, context) writer.

CentOS 7.6最小化安装(系统盘和数据盘分离安装) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.创建虚拟机 鉴于大家使用的平台操作系统可能不尽相同,博主精力有限,仅演示在Window操作系统之上使用vmware workstation软件来创建虚拟机(因为Windows用户居多),关于各个平台的虚拟化软件推荐,操作系统镜像下载地址我之前也有详细介绍,详情请参考我之前的笔记:使用vmware workstation创建虚拟机教程 二.安装操作系统 1>.开启虚拟机

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

如果我们细心的用户会发现购买景安快云VPS主机后,通过df检测看到系统盘大小与我们购买时候给的不一样,这个是很正常的事情.一般VPS主机商会通过给予系统盘和数据盘一并的数据磁盘给我们,但是默认我们看到的是系统盘,而数据盘是需要单独挂载才可以使用的. 鉴于系统的特殊性,景安快云VPS好像也不支持合并系统盘和数据盘整合到一个盘,这个具体我们后面再研究.今天主要是分享将系统盘独立指向HOME目录,因为后面我需要安装WEB环境默认是在HOME目录,最终实现系统盘独立运行,且数据盘专门用来放网站数据和网站

前言 再上一篇文章 spark shuffle的写操作之准备工作 中,主要介绍了 spark shuffle的准备工作,本篇文章主要介绍spark shuffle使用BypassMergeSortShuffleWriter写数据详细细节. 在本篇文章中如果有不了解的术语,也可以参照 spark shuffle的写操作之准备工作  做进一步了解. 这种shuffle写数据的方式是最简单的,spark计划在以后会移除这种shuffle机制. 先上源码,后解释: 流程如下: map数据根据分区函数写入

系统盘就像linux的c盘,使用df -l命令查看 如下所示: 可以看到根路径 / 都是位于系统盘.而/root,/home,/usr就如同c盘下的c:\windows,c:\usr这些目录 如果单独有数据盘,且数据盘没有分区和挂载,使用df -l命令是看不到的 可以使用fdisk -l,可以看到有哪些硬盘 如下信息: Disk  /dev/vda和 Disk /dev/vdb表示有两块 /dev/vda - 系统盘,有一个分区vda1 /dev/vdb - 数据盘,有两个分区vdb1,vdb2

转载自:https://blog.csdn.net/raintungli/article/details/70807376 当Executor进行reduce运算的时候,生成运算结果的临时Shuffle数据,并保存在磁盘中,被最后的Action算子调用,而这个阶段就是在ShuffleMapTask里执行的. 前面博客中也提到了,用什么ShuffleWrite是由ShuffleHandler来决定的,在这篇博客里主要介绍最常见的SortShuffleWrite的核心算法ExternalSorter

因为之前用宝塔上线,宝塔只挂载了系统盘50G,打开阿里云云盘列表发现系统盘无法直接升级,故另买一块数据盘挂载到Linux服务器下,下面根据网上教程再结合我实际情况讲解一下实际操作,其实非常easy linux命令输入  :  df  -h 此时发现Linux服务器只挂载了一块50G的硬盘,tmpfs是临时目录和文件,而阿里云另买一块硬盘则没有显示出来 故继续输入  :fdisk  -l 发现linux目录下有一块 /dev/vdb硬盘,下面我们就将vdb这块硬盘挂载到Linux目录下 输入命令:

有许多场景下,我们需要进行跨服务器的数据整合,比如两个表之间,通过Id进行join操作,你必须确保所有具有相同id的数据整合到相同的块文件中.那么我们先说一下mapreduce的shuffle过程. Mapreduce的shuffle的计算过程是在executor中划分mapper与reducer.Spark的Shuffling中有两个重要的压缩参数.spark.shuffle.compress true---是否将会将shuffle中outputs的过程进行压缩.将spark.io.compr

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

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

在 azure 上创建的虚机默认会分配两个磁盘,分别是系统盘和一个临时磁盘.如果我们要在系统中安装使用 mysql 等软件,需要再创建并挂载单独的数据盘用来保存数据库文件.这是因为临时磁盘被定义为:用于临时数据处理的操作.特点是性能好(SSD),但是空间有限且存放在上面的数据没有保障(在一些情况下数据会被清空).因此临时磁盘绝对不能用来存放重要数据.同时应用程序的数据最好也不要放在系统盘中,以便于迁移.备份和扩容.本文将介绍如何为 Azure 中的 Ubuntu 虚机添加数据磁盘,并完成相应的配

如果您已经为 ECS 实例配了数据盘,您需要先格式化数据盘并挂载文件系统后才能正常使用数据盘. 注意: 磁盘分区和格式化是高风险行为,请慎重操作.本文档描述如何处理一个新买的数据盘,如果您的数据盘上有数据,请务必对数据盘创建快照以避免可能的数据丢失. 云服务器 ECS 仅支持对 数据盘 进行分区,而不支持对 系统盘 进行分区.如果您强行使用第三方工具对系统盘进行分区操作,可能引发未知风险,如系统崩溃.数据丢失等. 本文描述如何用一个新的数据盘创建一个单分区数据盘并挂载文件系统. 您还可以根据业务

注意: 磁盘分区和格式化是高风险行为,请慎重操作.本文档描述如何处理一个新买的数据盘,如果您的数据盘上有数据,请务必对数据进行备份以避免可能的数据丢失. 服务器仅支持对 数据盘 进行分区,而不支持对 系统盘 进行分区.如果您强行使用第三方工具对系统盘进行分区操作,可能引发未知风险,如系统崩溃.数据丢失等. 本文描述如何用一个新的数据盘创建一个单分区数据盘并挂载文件系统. 您还可以根据业务需要,对数据盘进行多分区配置.建议使用系统自带的工具进行分区操作. 在本示例中,我们用一个新的 20 GB 数

问题描述: ubuntu14.04 有两个硬盘,一个固态硬盘作为系统盘,一个机械硬盘作为数据盘. 打开 数据盘“DATA”时出现下面的错误: Unable to access "DATA" 解决办法: 修复该盘: sudo ntfsfix /dev/sdb1 xxx@xx:~$ sudo ntfsfix /dev/sdb1 [sudo] password for xxx: Mounting volume... The disk contains an unclean file syst

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

源文件放在github,随着理解的深入,不断更新,如有谬误之处,欢迎指正.原文链接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/sort-shuffle.md 正如你所知,spark实现了多种shuffle方法,通过 spark.shuffle.manager来确定.暂时总共有三种:hash shuffle.sort shuffle和tungsten-sort shuffle,从1.2.0开始默认为sort sh

什么是Shuffle: Shuffle中文翻译为“洗牌”,需要Shuffle的关键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. Shuffle面临的问题: 1. 数据量非常大: 2 数据如何分类,及如何Partition,Hash.Sort.钨丝计划 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做出权衡,序列化和反序列化也是需要考虑的问题. Hash Shuffle: 1. Key不能是Array 2. Hash Shuffle不需要排序,从理论上就节

在使用 Spark 进行计算时,我们经常会碰到作业 (Job) Out Of Memory(OOM) 的情况,而且很大一部分情况是发生在 Shuffle 阶段.那么在 Spark Shuffle 中具体是哪些地方会使用比较多的内存而有可能导致 OOM 呢? 为此,本文将围绕以上问题梳理 Spark 内存管理和 Shuffle 过程中与内存使用相关的知识:然后,简要分析下在 Spark Shuffle 中有可能导致 OOM 的原因. 一.Spark 内存管理和消费模型 在分析 Spark Shuf

aws的话挂载的ebs需要格式化,参考:https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/AWSEC2/latest/UserGuide/ebs-using-volumes.html [root@oride-dr-algo1 .ssh]# lsblkNAME MAJ:MIN RM SIZE RO TYPE MOUNTPOINTnvme0n1 259:1 0 30G 0 disk └─nvme0n1p1 259:2 0 30G 0 part /nvme1n1 259:0 0 50

Shuffle过程主要分为Shuffle write和Shuffle read两个阶段,2.0版本之后hash shuffle被删除,只保留sort shuffle,下面结合代码分析: 1.ShuffleManager Spark在初始化SparkEnv的时候,会在create()方法里面初始化ShuffleManager // Let the user specify short names for shuffle managers val shortShuffleMgrNames = Map