Spark技术内幕： 如何解决Shuffle Write一定要落盘的问题？
在Spark 0.6和0.7时，Shuffle的结果都需要先存储到内存中（有可能要写入磁盘），因此对于大数据量的情况下，发生GC和OOM的概率非常大。因此在Spark 0.8的时候，Shuffle的每个record都会直接写入磁盘，并且为下游的每个Task都生成一个单独的文件。这样解决了Shuffle解决都需要存入内存的问题，但是又引入了另外一个问题：生成的小文件过多，尤其在每个文件的数据量不大....
Spark技术内幕: Shuffle详解（三）
前两篇文章写了Shuffle Read的一些实现细节。但是要想彻底理清楚这里边的实现逻辑，还是需要更多篇幅的；本篇开始，将按照Job的执行顺序，来讲解Shuffle。即，结果数据（ShuffleMapTask的结果和ResultTask的结果）是如何产生的；结果是如何处理的；结果是如何读取的。 在Worker上接收Task执行命令的是org.apache.spark.executor.Coars....
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