coalesce重新分区，可以选择是否进行shuffle过程。由参数shuffle: Boolean = false/true决定 repartition实际上是调用的coalesce，默认是进行shuffle的 ...
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2019-09-04 09:51:32
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Spark目前支持Hash分区和Range分区，用户也可以自定义分区，Hash分区为当前的默认分区，Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数、RDD中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区和Reduce的个数 只有Key-Value类型的RDD才有分区器的，非Key-Value类型的RDD ...
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2019-09-04 09:42:28
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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 ...
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2019-06-15 09:57:51
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一、Spark中的Shuffle过程 Shuffle分为两种：Shuffle write、Shuffle read Spark中Shuffle分为两种：HahShuffle、SortShuffle； 1、HashShuffle 磁盘小文件的个数为：M*R = 4*3 =12个 每一个buffer的大 ...
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2019-05-02 15:36:55
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MapReduce 里面的shuffle:描述者数据从map task 输出到reduce task 输入的这段过程 Shuffle 过程： 首先，map 输出的<key,value > 会放在内存中，内存有一定的大小，超过之后，会将内存里的东西溢写（spill） 到磁盘（disk)中 。在从内存溢 ...
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2019-04-26 13:17:05
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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。 ...
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2019-04-16 14:39:28
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MapReducer工作流程图：1.MapReduce阶段源码分析1）客户端提交源码分析解释： -判断是否打印日志 -判断是否使用新的API，检查连接 -在检查连接时，检查输入输出路径，计算切片，将jar、配置文件复制到HDFS -计算切片时，计算最小切片数（默认为1，可自定义）和最大切片数（默认是long的最
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2019-01-13 16:06:34
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https://blog.csdn.net/u010697988/article/details/70173104 大数据的分布式计算框架目前使用的最多的就是hadoop的mapReduce和Spark，mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理，而后者重视实现性，下面主 ...
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2019-01-12 15:26:19
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一般来说，在执行shuffle类的算子的时候，比如groupByKey、reduceByKey、join等。 其实算子内部都会隐式地创建几个RDD出来。那些隐式创建的RDD，主要是作为这个操作的一些中间数据的表达，以及作为stage划分的边界。 因为有些隐式生成的RDD，可能是ShuffledRDD ...
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2018-11-25 17:46:19
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一、shuffle操作 1.spark中特定的操作会触发我们都知道的shuffle事件，shuffle是spark进行数据重新分布的机制，这通常涉及跨执行程序和机器来赋值数据，使得混洗称为复杂而且昂贵的操作。 2.为了理解shuffle过程中所发生的事情，我们先来关注reduceByKey操作的例子 ...
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2018-11-18 15:03:15
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