Shuffle 概述 影响Spark性能的大BOSS就是shuffle,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 过程进行调优. 当然,影响 Spark 性能的还有代码开发.参数设置数以及数据倾斜的解决等,甚至这部分才是大头,shuffle 调优只能在整个 Spark 的性能调优中占到一小部分而已. 所以写好一个优秀高效的代码才是关键. shuffle 调优 只是锦上添花而已. 未经优化的HashShuffleM

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优

Spark调度管理(读书笔记) 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Spark调度管理 本文主要介绍在单个任务内Spark的调度管理,Spark调度相关概念如下: Task(任务):单个分区数据及上的最小处理流程单元. TaskSet(任务集):由一组关联的,但互相之间没有Shuffle依赖关系的任务所组成的任务集. Stage(调度阶段):一个任务集对应的调度阶段. Job(作业):有一个RDD Action生成的一个或多个调度阶段所组成的一次计算作业

MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随机越好.MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程,把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据. 为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程?我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段:Map是映射,负责数据的过滤分发:Reduce是规约,负责数据的计算归并.Reduce的数据来源于Map,Map的输出即是Reduce

Apache Spark探秘:Spark Shuffle实现 http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/apache-spark-shuffle-details/ 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,MapReduce Shuffle发展史以及Spark Shuffle发展史. (1)

本课主题 JVM 內存使用架构剖析 Spark 1.6.x 和 Spark 2.x 的 JVM 剖析 Spark 1.6.x 以前 on Yarn 计算内存使用案例 Spark Unified Memory 的运行原理和机制 引言 Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变,Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制,如果你不知道 Spark 到底对 JVM 是怎么使用,你怎么可以很有信心地或者是完全确定地掌握和控制数据的缓存空间呢,所

在Spark-1.6.0中,引入了一个新的参数spark.memory.userLegacyMode(默认值为false),表示不使用Spark-1.6.0之前的内存管理机制,而是使用1.6.0中引入的动态内存分配这一概念. 从SparkEnv.scala的源码中可以看到,该参数设置为true或false,主要影响到构造memoryManager的类的不同: val useLegacyMemoryManager = conf.getBoolean("spark.memory.useLegacyM

Spark Shuffle 1. Shuffle相关 当Map的输出结果要被Reduce使用时,输出结果需要按key哈希,并且分发到每一个Reducer上去,这个过程就是shuffle.由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输,因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率.概念上shuffle就是一个沟通数据连接(map和reduce)的桥梁.每个ReduceTask从每个Map Task产生数的据中读取一片数据,极限情况下可能触发M*R个数据拷贝通道(M是MapTask数

Spark内存管理机制 Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程,前者为主控进程,负责创建 Spark 上下文,提交 Spark 作业(Job),并将作业转化为计算任务(Task),在各个 Executor 进程间协调任务的调度,后者负责在

Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优.本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络,抛砖引玉,引出读者对这个话题的深入探讨.本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本,阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础,了解 RDD.Shuffle.JVM 等相关概念. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver

[Spark-core学习之八] SparkShuffle & Spark内存管理环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.SparkShuffle1. SparkShuffle概念reduceByKey会将上一个RDD中的每一个key对应的所有value聚合成一个value,然后生成一个新的RDD,元素类型是<key,v

  本课主题 JVM 內存使用架构剖析 Spark 1.6.x 和 Spark 2.x 的 JVM 剖析 Spark 1.6.x 以前 on Yarn 计算内存使用案例 Spark Unified Memory 的运行原理和机制 引言 Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变,Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制,如果你不知道 Spark 到底对 JVM 是怎么使用,你怎么可以很有信心地或者是完全确定地掌握和控制数据的缓存空间呢

Shuffle简介 Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程.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.因为在分布式情况下,reduce task需要跨节点去拉取其它节点上的map task结果.这一过程将会产生网络资源消耗和内存,磁盘IO的消耗.通常shuffle分为两部分:Map阶段的数据准备和Reduce阶段的数据拷

转载自:https://blog.csdn.net/raintungli/article/details/70807376 当Executor进行reduce运算的时候,生成运算结果的临时Shuffle数据,并保存在磁盘中,被最后的Action算子调用,而这个阶段就是在ShuffleMapTask里执行的. 前面博客中也提到了,用什么ShuffleWrite是由ShuffleHandler来决定的,在这篇博客里主要介绍最常见的SortShuffleWrite的核心算法ExternalSorter

对性能消耗的原理详解 在分布式系统中,数据分布在不同的节点上,每一个节点计算一部份数据,如果不对各个节点上独立的部份进行汇聚的话,我们计算不到最终的结果.我们需要利用分布式来发挥Spark本身并行计算的能力,而后续又需要计算各节点上最终的结果,所以需要把数据汇聚集中,这就会导致Shuffle,这也是说为什么Shuffle 是分布式不可避免的命运.因为Shuffle 的过程中会产生大量的磁盘 IO.网络 IO.以及压缩.解压缩.序列化和反序列化的操作,这一系列的操作对性能都是一个很大的负担. 调优

1:sparkconf.set("spark.shuffle.file.buffer","64K") --不建议使用,因为这么写相当于硬编码2:在conf/spark-default.conf ---不建议使用,相当于硬编码3:./spark-submit --conf spark.shuffle.file.buffer=64 --conf spark.reducer.maxSizeInFlight=96 --建议使用 spark.shuffle.file.buff

  在Spark或Hadoop MapReduce的分布式计算框架中,数据被按照key分成一块一块的分区,打散分布在集群中各个节点的物理存储或内存空间中,每个计算任务一次处理一个分区,但map端和reduce端的计算任务并非按照一种方式对相同的分区进行计算,例如,当需要对数据进行排序时,就需要将key相同的数据分布到同一个分区中,原分区的数据需要被打乱重组,这个按照一定的规则对数据重新分区的过程就是Shuffle(洗牌). Spark Shuffle的两阶段 对于Spark来讲,一些Transf

在使用 Spark 进行计算时,我们经常会碰到作业 (Job) Out Of Memory(OOM) 的情况,而且很大一部分情况是发生在 Shuffle 阶段.那么在 Spark Shuffle 中具体是哪些地方会使用比较多的内存而有可能导致 OOM 呢? 为此,本文将围绕以上问题梳理 Spark 内存管理和 Shuffle 过程中与内存使用相关的知识:然后,简要分析下在 Spark Shuffle 中有可能导致 OOM 的原因. 一.Spark 内存管理和消费模型 在分析 Spark Shuf

原文:http://www.cnblogs.com/arachis/p/Spark_Shuffle.html spark.shuffle.file.buffer 默认值:32k 参数说明:该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小.将数据写到磁盘文件之前,会先写入buffer缓冲中,待缓冲写满之后,才会溢写到磁盘. 调优建议:如果作业可用的内存资源较为充足的话,可以适当增加这个参数的大小(比如64k),从而减少shuffle

本篇文章主要剖析Spark的内存管理体系. 在上篇文章 spark 源码分析之十四 -- broadcast 是如何实现的?中对存储相关的内容没有做过多的剖析,下面计划先剖析Spark的内存机制,进而进入内存存储,最后再剖析磁盘存储.本篇文章主要剖析内存管理机制. 整体介绍 Spark内存管理相关类都在 spark core 模块的 org.apache.spark.memory 包下. 文档对这个包的解释和说明如下: This package implements Spark's memory

前言 在前两篇文章 spark shuffle的写操作之准备工作 中引出了spark shuffle的三种实现,spark shuffle写操作三部曲之BypassMergeSortShuffleWriter 讲述了BypassMergeSortShuffleWriter 用于shuffle写操作的具体细节,实现相对比较朴素,实现比较朴素,值得参考和学习.本篇文章,主要剖析了 UnsafeShuffleWriter用作写shuffle数据的具体细节.下面先来看UnsafeShuffleWrite