Spark Shuffle过程详细分析
在MapReduce中shuffle和Spark的shuffle的过程有一些区别。这里做一下具体的介绍。 Mapreduce的shuffle过程图解 Spark shuffle过程图解 注意:spark shuffle过程中没有分区和排序的过程，而且存储结果存储在内存中，所以速度要比mapreduce要快很多。 先就到这里吧，图解的说明应该比较清晰了。有问题欢迎留言 本文转自 Chin...
Spark Shuffle数据处理过程与部分调优（源码阅读七）
shuffle。。。相当重要，为什么咩，因为shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量。相比于Hadoop的MapReduce,可以看到Spark提供多种计算结果处理方式，对shuffle过程进行了优化。 那么我们从RDD的iterator方法开始： 我们可以看到，它调用了cacheManager的getOrCompute方法，如果分区任务第一次执行还没有缓存....
Spark shuffle详细过程
有许多场景下，我们需要进行跨服务器的数据整合，比如两个表之间，通过Id进行join操作，你必须确保所有具有相同id的数据整合到相同的块文件中。那么我们先说一下mapreduce的shuffle过程。 Mapreduce的shuffle的计算过程是在executor中划分mapper与reducer。Spark的Shuffling中有两个重要的压缩参数。spark.shuffle.co...
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