shuffle

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wordcount詳解shuffle機制

 最近在學習Hadoop,寫過了一些小的程式,但是一直沒弄明白mapreduce的實現原理。找了好多有關的部落格和資料,他們都是從很底層的實現過程來講解shuffle的,對於初學者來講並不是適合學習的材料,因為那些概念都太抽象,再加上從單機到分散式的思維模式的轉換,更加增加了學習的難度。所以,我一直 […]

MapReduce shuffle過程詳解

一、MapReduce計算模型 我們知道MapReduce計算模型主要由三個階段構成:Map、shuffle、Reduce。 Map是對映,負責資料的過濾分法,將原始資料轉化為鍵值對;Reduce是合併,將具有相同key值的value進行處理後再輸出新的鍵值對作為最終結果。為了讓Reduce可以並行 […]

spark核心揭祕-14-Spark效能優化的10大問題及其解決方案

問題1:reduce task數目不合適 解決方案: 需要根據實際情況調整預設配置,調整方式是修改引數spark.default.parallelism。通常的,reduce數目設定為core數目的2-3倍。數量太大,造成很多小任務,增加啟動任務的開銷;數目太小,任務執行緩慢。所以要合理修改redu […]

shuffle工作原理

定義 shuffle:針對多個map任務的輸出按照不同的分割槽(Partition)通過網路複製到不同的reduce任務節點上的過程。相應上圖中紅色框所圈的內容。 由圖可見Shuffle過程橫跨了map,reduce兩端,所以為了方便講解,我們在下面分為兩個部分進行講解:map端和reduce端 m […]

Shuffle 過程

上一章裡討論了 job 的物理執行圖,也討論了流入 RDD 中的 records 是怎麼被 compute() 後流到後續 RDD 的,同時也分析了 task 是怎麼產生 result,以及 result 怎麼被收集後計算出最終結果的。然而,我們還沒有討論資料是怎麼通過 ShuffleDepende […]

SPARK裡的shuffle

定義 shuffle中文一般稱為 資料混洗。 shuffle的官方定義是,它是spark的一種讓資料重新分佈以使得某些資料被放在同一分割槽裡的一種機制。 例子 比如reduceByKey操作。 有時,同一個key的value並沒有分佈在同一個partition裡,甚至沒有分佈在同一臺機器裡,而是存放 […]