shuffle。。。相当重要，为什么咩，因为shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量。相比于Hadoop的MapReduce,可以看到Spark提供多种计算结果处理方式，对shuffle过程进行了优化。 那么我们从RDD的iterator方法开始： 我们可以看到，它调用了cach ...
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2016-11-25 07:21:09
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shuffle是干什么用的？shuffle就是用来分组的或者是将相同关键字提取出来，分成一组，以[key,value1,value2..value]等的形式组成key,value。shuffle包含了那些过程该过程包含了三个过程。partioner,merge。partioner（分区）是什么？partioner是用来指定分区的，它是根据reduce..
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2016-11-20 16:33:54
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网址：http://www.cnblogs.com/felixzh/p/4680808.html Shuffle过程，也称Copy阶段。reduce task从各个map task上远程拷贝一片数据，并针对某一片数据，如果其大小超过一定的阀值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。 官方的Shuffle ...
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2016-11-18 07:38:20
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Spark学习: 简述总结
Spark 是使用 scala 实现的基于内存计算的大数据开源集群计算环境.提供了 java,scala, python,R 等语言的调用接口.
Spark学习 简述总...
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2016-11-03 21:10:07
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1、map到reduce中间的一个过程 洗牌,打乱(打乱我们传递的所有元素)(流程:input->map->reduce->output) 2、map()->shuffle->reduce() 3、shuffle过程 ...
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2016-10-14 22:55:26
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1、概念 2、Split机制 3、MR Shuffle过程 4、MR中REDUCE与MAP写作过程 5、MR全貌 ...
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2016-09-07 19:01:59
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MapReduce Shuffle 过程详解 一、MapReduce Shuffle过程 1、 Map Shuffle过程 2、 Reduce Shuffle过程 二、Map Shuffle过程 1、 环形缓冲区 Map输出结果是先放入内存中的一个环形缓冲区，这个环形缓冲区默认大小为100M(这个大... ...
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2016-07-19 18:58:07
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MapReduce简介在Hadoop MapReduce中，框架会确保reduce收到的输入数据是根据key排序过的。数据从Mapper输出到Reducer接收，是一个很复杂的过程，框架处理了所有问题，并提供了很多配置项及扩展点。一个MapReduce的大致数据流如下图：更详细的MapReduce介绍参考Hadoop MapReduce原理与实例。Mapper的...
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2016-07-18 04:24:38
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版本：1.6.2
不管是hadoop中map/reduce还是spark中各种算子，shuffle过程都是其中核心过程，shuffle的设计是否高效，基本确定了整个计算过程是否高效。 设计难点在于shuffle过程涉及到大数据的IO操作（包括本地临时文件IO和网络IO），以及可能存在的cpu密集型排序计算操作。
在spark1.6.2版本，spark针对大型数据有三种shuffle 机制，...
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2016-07-15 21:24:19
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广播变量 背景 一般Task大小超过10K时（Spark官方建议是20K），需要考虑使用广播变量进行优化。大表小表Join，小表使用广播的方式，减少Join操作。 参考：Spark广播变量与累加器 Local Dir 背景 shuffle过程中，临时数据需要写入本地磁盘。本地磁盘的临时目录通过参数s ...
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2016-07-15 20:30:04
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