1.什么是Shuffle机制 1.1）在Hadoop中数据从Map阶段传递给Reduce阶段的过程就叫Shuffle，Shuffle机制是整个MapReduce框架中最核心的部分。 1.2）Shuffle翻译成中文的意思为：洗牌、发牌（核心机制：数据分区、排序、缓存) 2.Shuffle的作用范围 ...
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2018-09-26 11:43:59
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面试常见问题，必备答案。 参考：https://blog.csdn.net/u010697988/article/details/70173104 mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理，而后者重视实效性，下面主要介绍mapReducehe和Spark两者的shuff ...
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2018-09-02 18:46:06
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Shuffle map端 map函数开始产生输出时，并不是简单地将它写到磁盘。这个过程很复杂，它利用缓冲的方式写到内存并出于效率的考虑进行预排序。每个map任务都有一个环形内存缓冲区用于存储任务输出。在默认情况下，缓冲区的大小为100MB，辞职可以通过io.sort.mb属性来调整。一旦缓冲内容达到 ...
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2018-08-08 22:31:53
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shuffle概览 shuffle过程概览 shuffle数据流概览 shuffle数据流 shuffle工作流程 在运行job时，spark是一个stage一个stage执行的。先把任务分成stage，在任务提交阶段会把任务形成taskset，在执行任务。 spark的DAGScheduler根据 ...
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2018-06-26 00:54:48
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什么时候需要 shuffle writer 假如我们有个 spark job 依赖关系如下 我们抽象出来其中的rdd和依赖关系: E < n , C <--n D n F--s , A < s B <--n `-- G 对应的划分后的RDD结构为： 最终我们得到了整个执行过程： 中间就涉及到shuf ...
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2018-06-20 00:51:33
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shuffle是MapReduce的核心，map和reduce的中间过程。 Map负责过滤分发，reduce归并整理，从map输出到reduce输入就是shuffle过程。 实现的功能 分区 决定当前key交给哪个reduce处理 默认：按照key的hash值对reduce的个数取余进行分区 分组 ...
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2018-04-29 15:30:04
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摘抄自https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html 一、概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，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 ...
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2018-04-26 21:04:23
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Shuffle过程 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，也实现了shuffle的逻辑。 ...
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2018-02-03 16:14:08
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Shuffle的本意是洗牌、混乱的意思，类似于java中的Collections.shuffle(List)方法，它会随机地打乱参数list里的元素顺序。MapReduce中的Shuffle过程。所谓Shuffle过程可以大致的理解成：怎样把map task的输出结果有效地传送到reduce输入端。 ...
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2018-01-28 23:17:57
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本文是学习时的自我总结，如有错误还望谅解，不吝赐教。 将Map的输出作为Reduce的输入的过程就是Shuffle了，这个是MapReduce优化的重点地方 1) Shuffle 过程 ① Map在内存中开启一个默认大小100MB的环形内存缓冲区用于输出 ② 当缓冲区内存达到默认阈值 80% 时，M ...
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2017-12-17 14:14:02
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