”spark shuffle 源码解析“ 的搜索结果

     这一篇我们来分析Spark2.1的Shuffle流程。 其实ShuffleDependency从SparkContext初始化就已经被DAGScheduler划分好了，本文主要探讨在Task运行过程中的ShufleWrite和ShuffleRead。 要从Task运行开始说起，就要知道...

     Spark Shuffle 源码剖析 概念理论铺垫 一、 Spark 分区数量由谁决定 Spark source 如果是TextFile() 读取HDFS中的文件，2参数，第一个参数是路径，第二个是指定分区数量 如果指定分区数量，0或1，则分区数量的...

     mapreduce的mapTask负责计算输入文件的一段数据，mapTask和mapTask之间是没有关系的，是并行运行的；ReduceTask负责接收从mapTask处理的数据并通过逻辑计算最终得到结果集中的一个子集。

     task.run.runTask->ShuffleMapTask.runTask->...Shuffle Write /** * Write a bunch of records to this task's output * 将每个shuffleMapTask计算出来的新的RDD的partition数据写入本地磁盘

     在Spark的源码中，负责shuffle过程的执行、计算和处理的组件主要就是ShuffleManager，也即shuffle管理器。而随着Spark的版本的发展，ShuffleManager也在不断迭代，变得越来越先进。 在Spark1.2以前，默认的shuffle...

     1.什么是spark shuffle？ Shuffle中文意思就是“洗牌”，在Spark中Shuffle的目的是为了保证每一个key所对应的value都会汇聚到同一个分区上去聚合和处理。 Shuffle 过程本质上都是将 Map 端获得的数据使用分区器进行...

     专栏原创出处：github-源笔记文件 ，github-源码 ，欢迎 Star，转载请附上原文出处链接和本声明。 文章目录1. 什么是 Shuffle2. Shuffle 管理器的发展史3. SortShuffleManager 解析3.1.普通机制解析3.2.bypass 机制...

     Shuffle涉及到三方面问题：Shuffle write写过程，中间数据记录过程以及Shuffle read读过程，上面几节我们分析了write和中间记录过程，本文将聚焦在Shuffle read部分。ShffuleRead什么时候进行数据读取？ShuffleMap...

     Spark Shuffle分为Hash Shuffle和Sort Shuffle。 Hash Shuffle是Spark 1.2之前的默认Shuffle实现，并在Spark 2.0版本中被移除。因此，了解Hash Shuffle的意义更多的在于和Sort Shuffle对比，以及理解为什么Sort ...

     前言 本文隶属于专栏《大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！ 本专栏目录结构和参考文献请见大数据技术体系 火山迭代模型 火山迭代模型来自论文...

     1、Spark内核架构深度剖析图解 2、宽依赖和窄依赖深度剖析图解   Spark的宽依赖和窄依赖是DAGScheduler将job划分为多个Stage的重要因素，每一个宽依赖都会划分一个Stage。 3、基于YARN的两种提交模式深度剖析...

     1. Spark源码解析之启动脚本解析 2.Spark源码解析之org.apache.spark.launcher.Main源码解析 3. Spark源码解析之Master启动流程解析 4. Spark源码解析之Master实例化流程解析 5.Spark源码解析之worker启动流程...

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