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3年前
stage的划分
stage的划分是以shuffle操作作为边界的,遇到一个宽依赖就分一个stage一个Job会被拆分为多组Task,每组任务被称为一个Stage就像MapStage,ReduceStage。Stage的划分在RDD的论文中有详细的介绍,简单的说是以shuffle和result这两种类型来划分。在Spark中有两类task,一类是shuffleMap
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3年前
MapReduce之Shuffle,自定义对象,排序已经Combiner
1\.Shuffle:MapReduce的计算模型主要分为三个阶段,Map,shuffle,Reduce。Map负责数据的过滤,将文件中的数据转化为键值对,Reduce负责合并将具有相同的键的值进行处理合并然后输出到HDFS。为了让Reduce可以并行处理map的结果,必须对Map的输出进行一定的排序和分割,然后交个Red
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3年前
Apache Spark探秘:Spark Shuffle实现
ApacheSpark探秘:SparkShuffle实现博客分类:hadoopspark对于大数据计算框架而言,Shuffle阶段的设计优劣是决定性能好坏的关键因素之一。本文将介绍目前Spark的shuffle实现,并将之与MapReduce进行简单对比。本文的介绍顺序是:shuffle基本概念,MapReduceShuffle发展史以及Sp
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3年前
Spark Shuffle之Sort Shuffle
源文件放在github,随着理解的深入,不断更新,如有谬误之处,欢迎指正。原文链接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/sparkknowledge/md/sortshuffle.md(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%
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3年前
Hadoop(十四)——hadoop之MapReduce理论篇(五)——MapReduce详细工作流程
一、Shuffle机制Mapreduce确保每个reducer的输入都是按键排序的。系统执行排序的过程(即将map输出作为输入传给reducer)称为shuffle。二、MapReduce工作流程1.图示流程!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/b44af54dac168
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3年前
Spark Shuffle之Tungsten Sort Shuffle
源文件放在github,随着理解的深入,不断更新,如有谬误之处,欢迎指正。原文链接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/sparkknowledge/md/tungstensortshuffle.md(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhtt
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3年前
Hadoop学习之路(二十三)MapReduce中的shuffle详解
概述1、MapReduce中,mapper阶段处理的数据如何传递给reducer阶段,是MapReduce框架中最关键的一个流程,这个流程就叫Shuffle2、Shuffle:数据混洗——(核心机制:数据分区,排序,局部聚合,缓存,拉取,再合并排序)3、具体来说:就是将MapTask输出的处理结果数据,按照Par
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3年前
Spark Shuffle之Hash Shuffle
源文件放在github,如有谬误之处,欢迎指正。原文链接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/sparkknowledge/md/hashshuffle.md(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fgithub.com%
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3年前
MapReduce+Shuffle详解
之前一直对Hadoop的MapReduce过程知道皮毛,如今特地深入学习了这个过程一下,把我的理解写下来。以下就是是我读书,看博客,然后根据自己的理解和经验总结出来的。错误的地方,还请大神指出。^\_^由衷感谢~宏观上来说,Hadoop的MapReduce在执行每个作业的时候要经历2个大阶段:Map阶段和Reduce阶段。下图是官方对整个
京东云开发者 京东云开发者
10个月前
Spark SQL五大关联策略
1、五种连接策略选择连接策略的核心原则是尽量避免shuffle和sort的操作,因为这些操作性能开销很大,比较吃资源且耗时,所以首选的连接策略是不需要shuffle和sort的hash连接策略。◦BroadcastHashJoin(BHJ):广播散列连接◦