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Spark Shuffle 模块③ - Sort Based Shuffle writeSpark Shuffle 模块③ - Sort Based Shuffle write
Spark Shuffle 模块③ - Sort Based Shuffle write 本文为 Spark 2.0 源码剖析，其他版本可能有所不同 自 Spark 1.2 起，Sort Based Shuffle 替代 Hash Based Shuffle 成为 Spark 默认的 Shuffle 策略。 Shuffle Map Task 会按照 key 相对应的 partition id 进行排序，对于属于同一个 partition 的 keys 可选的进行或不进行排序。 有两种情况会需要进行 spill： 当前集合包含的 records 数超过 spark.shuffle.spill.numElementsForceSpillThreshold 指定值，该值默认大小为 之后做 merge 时，使用 SpillReader 来读取 spill 数据又要先反序列化，再做最终排序，再写入最终文件，这一过程是 shuffle 过程中消耗比较大的一部分。
85050发布于 2018-08-24 - 来自专栏暴走大数据
MapReduce Shuffle 和 Spark Shuffle
Shuffle简介 Shuffle的本意是洗牌、混洗的意思，把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。 shuffle阶段又可以分为Map端的shuffle和Reduce端的shuffle。 Map端的shuffle 下图是MapReduce Shuffle的官方流程： ? Spark的Shuffle Spark的Shuffle是在MapReduce Shuffle基础上进行的调优。其实就是对排序、合并逻辑做了一些优化。 合并机制主要是通过复用buffer来优化Shuffle过程中产生的小文件的数量。Hash shuffle是不具有排序的Shuffle。 map端的shuffle一般为shuffle的Write阶段，reduce端的shuffle一般为shuffle的read阶段。
3.1K23发布于 2020-06-28 - 来自专栏牛肉圆粉不加葱
Spark Shuffle 模块② - Hash Based Shuffle write
Spark 2.0 中已经移除 Hash Based Shuffle，但作为曾经的默认 Shuffle 机制，还是值得进行分析 Spark 最开始只有 Hash Based Shuffle，因为在很多场景中并不需要排序 上图描述了如何处理一个 Shuffle Map Task 计算结果，在实际应用中，往往有很多 Shuffle Map Tasks 及下游 tasks，即如下情况（图摘自：JerryLead/SparkInternals-Shuffle 机械硬盘在随机读写方面的性能很差，如果是固态硬盘，会改善很多 缓冲区占用内存空间大：每个 Shuffle Map Task 需要开 R 个 bucket（为减少写文件次数的缓冲区），N 个 Shuffle 该机制的手段是减少 Shuffle 过程产生的文件，若使用这个功能，则需要置 spark.shuffle.consolidateFiles 为 true，其实现可用下图来表示（图摘自：JerryLead /SparkInternals-Shuffle 过程） ?
50810发布于 2018-08-24 - 来自专栏Spark生态圈
Shuffle Read解析 (Sort Based Shuffle)
Shuffle Write 请看 Shuffle Write解析。 本文将讲解shuffle Reduce部分，shuffle的下游Stage的第一个rdd是ShuffleRDD，通过其compute方法来获取上游Stage Shuffle Write溢写到磁盘文件数据的一个迭代器 mapStatus里面，另外通过远程获取的其他Executor上完成的Shuffle Write的元数据信息也会在当前的mapStatuses中保存。 val hostPort = context.senderAddress.hostPort logInfo("Asked to send map output locations for shuffle 最后若需要对数据进行全局的排序，则通过只有排序参数的ExternalSorter的insertAll方法来进行排序，和Shuffle Write一样的这里就不细讲了。
1.2K10发布于 2018-08-29 - 来自专栏Spark生态圈
Shuffle Write解析 (Sort Based Shuffle)
本文基于 Spark 2.1 进行解析 前言 从 Spark 2.0 开始移除了Hash Based Shuffle，想要了解可参考Shuffle 过程，本文将讲解 Sort Based Shuffle ShuffleMapTask的结果（ShuffleMapStage中FinalRDD的数据）都将写入磁盘，以供后续Stage拉取，即整个Shuffle包括前Stage的Shuffle Write和后Stage 的Shuffle Read，由于内容较多，本文先解析Shuffle Write。 然后调用了manager.getWriter方法，该方法中检测到满足Unsafe Shuffle条件会自动采用Unsafe Shuffle，否则采用Sort Shuffle。 至此Shuffle Write完成！ Shuffle Read部分请看 Shuffle Read解析。
1.3K20发布于 2018-08-29 - 来自专栏大数据共享
Spark Shuffle
Spark 内存管理和消费模型 Spark Shuffle 过程 Spark Shuffle OOM 可能性分析 一、Spark 内存管理和消费模型 在分析 Spark Shuffle 内存使用之前。 二、Spark Shuffle 过程 整体上 Spark Shuffle 具体过程如下图，主要分为两个阶段：Shuffle Write 和 Shuffle Read。 而 Shuffle Read 只有一种实现。 2.2 Shuffle Read 阶段分析 Spark Shuffle Read 主要经历从获取数据，序列化流，添加指标统计，可能的聚合 （Aggregation) 计算以及排序等过程。 三、Spark Shuffle OOM 可能性分析 围绕内存使用，前面比较详细的分析了 Spark 内存管理以及在 Shuffle 过程可能使用较多内存的地方。
55550编辑于 2022-03-25 - 来自专栏Albert陈凯
Spark详解04Shuffle 过程Shuffle 过程
的 shuffle 过程。 Shuffle write 由于不要求数据有序，shuffle write 的任务很简单：将数据 partition 好，并持久化。 因为 Spark 不要求 shuffle 后的数据全局有序，因此没必要等到全部数据 shuffle 完成后再处理。那么如何实现边 shuffle 边处理，而且流入的 records 是无序的？ 至此，我们已经讨论了 shuffle write 和 shuffle read 设计的核心思想、算法及某些实现。接下来，我们深入一些细节来讨论。 这章主要讨论了 Spark 是怎么在不排序 records 的情况下完成 shuffle write 和 shuffle read，以及怎么将 shuffle 过程融入 RDD computing chain
2.5K61发布于 2018-04-08 - 来自专栏全栈程序员必看
shuffle洗牌算法java_洗牌算法shuffle
最常用的洗牌算法：即Fisher-Yates Shuffle和Knuth-Durstenfeld Shhuffle，我们分别学习一下两种洗牌算法。 2.1 Fisher-Yates Shuffle 所述费舍尔-耶茨洗牌是一种算法：用于产生随机排列的有限的序列，简单地说，该算法对序列进行洗牌。 Collections.shuffle() 源码解析 shuffle方法的入口 传入待洗牌的List集合，定义一个随机数种子。 shuffle的具体实现 获取集合的长度，其中SHUFFLE_THRESHOLD = 5，当list的长度<5或者list实现了RandomAccess接口的时候，通过倒序的循环交换索引位置与随机生成的 2)用List list=Arrays.aslist(ia)，然后用shuffle()打乱会改变底层数组的顺序。 可以使用洗牌算法实现扫雷。
1.4K10编辑于 2022-07-23 - 来自专栏积累沉淀
Shuffle过程详解
Shuffle过程是MapReduce的核心，最近看了很多资料，网上说法大体相同，但有些地方有一点点出入，就是各个阶段的执行顺序 总个shuffle过程可以看做是从map输出到reduce输入的这个中间过程 11.Map端shuffle完毕，数据都有序的存放在磁盘里，等待reducer来拿取 Reducer端 shuffle and sort的过程不仅仅在map端，别忘了reducer端还没拿数据呢，reduce Reduce phase: reduce job开始，输入是shuffle sort过程merge产生的文件。 大家有什么指教，欢迎大家提出来，让我更进一步
1.2K91发布于 2018-01-11 - 来自专栏Spark学习技巧
Mapreduce shuffle详解
Mapreduce shuffle详解 Mapreduce确保每个reducer的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)成为shuffle。 从多个方面来看shuffle是mapreduce的心脏，是奇迹发生的地方。 ? 上图展示了，mapreduce的详细过程。 1 输入分片 对于数据的输入分片，要根据不同的存储格式有不同的介绍。 如果map输出相当小，会被复制到reduce任务JVM的内存(缓冲区大小由mapred.job.shuffle.input.buffer.percent属性控制，指定用于此用途的堆空间的百分比)，否则， 一旦内存缓冲区达到阈值(由mapred.job.shuffle.merge.percent决定)或达到map的输出阈值(mapred.inmem.merge,threshold控制)，则合并后溢出写到磁盘中
1.5K42发布于 2018-03-20 - 来自专栏星汉技术
原 Spark Shuffle
Spark Shuffle 1、概述 Shuffle，翻译成中文就是洗牌。 1．spark.shuffle.manager Spark 1.2.0官方版本支持两种方式的Shuffle，即Hash Based Shuffle和Sort Based Shuffle。 3．spark.shuffle.memoryFraction 在启用spark.shuffle.spill的情况下，spark.shuffle.memoryFraction决定了当Shuffle 这个可以看作Sort Based Shuffle在Shuffle量比较小的时候对于Hash Based Shuffle的一种折中。 spark.shuffle.compress和spark.shuffle.spill.compress都是用来设置Shuffle过程中是否对Shuffle数据进行压缩。
1.7K50发布于 2018-05-17 - 来自专栏大数据与知识图谱
Spark Shuffle机制
一、Shuffle机制 在MapReduce框架中，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 Spark作为MapReduce框架的一种实现，自然也实现了Shuffle的逻辑。对于大数据计算框架而言，Shuffle阶段的效率是决定性能好坏的关键因素之一。 直观来讲，Spark Shuffle机制是将一组无规则的数据转换为一组具有一定规则数据的过程。由于Shuffle涉及了磁盘的读写和网络的传输，因此Shuffle性能的高低直接影响整个程序的运行效率。 因此可以认为Spark Shuffle与Mapreduce Shuffle的设计思想相同，但在实现细节和优化方式上不同。 为了缓解Shuffle过程产生文件数过多和Writer缓存开销过大的问题，spark引入了类似于hadoop Map-Reduce的shuffle机制。
2.1K22编辑于 2022-06-01 - 来自专栏个人分享
Shuffle相关分析
Shuffle描述是一个过程，表现出的是多对多的依赖关系。Shuffle是连接map阶段和Reduce阶段的纽带，每个Reduce Task都会从Map Task产生的数据里读取其中的一片数据。 Shuffle通常分为两个部分:Map阶段的数据准备和Reduce阶段的数据副本。 （RDD中的窄依赖除外，恰好是一对一的） 1、 Shuffle写 Spark中Shuffle输出的ShuffleMapTask会为每个ResultTask创建对应的Bucket,ShuffleMapTask 2、 Shuffle读 Spark可以通过两种方式读数据，一种是普通的socket方式，另一种是使用Netty框架。 Netty方式可以通过配置spark.shuffle.use.netty属性为true启动。
37340发布于 2018-09-06 - 来自专栏深度学习与python
字节跳动开源自研 Shuffle 框架——Cloud Shuffle Service
Cloud Shuffle Service（以下简称 CSS） 是字节自研的通用 Remote Shuffle Service 框架，支持 Spark/FlinkBatch/MapReduce 等计算引擎 ，提供了相比原生方案稳定性更好、性能更高、更弹性的数据 Shuffle 能力，同时也为存算分离 / 在离线混部等场景提供了 Remote Shuffle 解决方案。 Shuffle 方案，比如 Spark/MapReduce/FlinkBatch (高于 1.15 版本) 等都将 Sort Shuffle 作为引擎默认方案，但是 Sort Shuffle 实现机制有一定的缺陷 ，在大规模生产环境下经常因为 Shuffle 问题影响作业稳定性。 自 CSS 在内部上线一年半以来，当前线上节点数 1500+，日均 Shuffle 量 20+PB，大大提高了 Spark 作业的 Shuffle 稳定性，保障了业务的 SLA Cloud Shuffle
1.2K10编辑于 2023-03-29 - 来自专栏暴走大数据
Spark Shuffle演进
Shuffle就是将不同节点上相同的Key拉取到一个节点的过程。这之中涉及到各种IO，所以执行时间势必会较长。对shuffle的优化也是spark job优化的重点。 1.Hash Shuffle Spark的Shuffle在1.2之前默认的计算引擎是HashShuffleManager ? 优化的Hash Shuffle 优化就是复用buffer，也就使输出的block文件合并了。开启合并机制spark.shuffle.consolidateFiles=true。 ? 3.ByPass机制的Sort Shuffle 满足以下两个条件： shuffle map task数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数的值（默认200 本质上就是在Hash Shuffle后进行了小文件的合并。相比普通机制的Sort Shuffle，文件个数也是map task × 2，但省去了排序的过程消耗。 — THE END —
82330发布于 2019-08-08 - 来自专栏121js
js & array & shuffle
js & array & shuffle const list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]; list.sort(() => Math.random() - 0.5) developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Array/sort refs https://flaviocopes.com/how-to-shuffle-array-javascript
3.1K00发布于 2020-06-07 - 来自专栏Activemq
PHP shuffle() 函数
php $my_array = array("red","green","blue","yellow","purple"); shuffle($my_array); print_r($my_array > 定义和用法 shuffle() 函数把数组中的元素按随机顺序重新排列。 该函数为数组中的元素分配新的键名。已有键名将被删除（参见下面的例子 1）。 语法 shuffle(array) 参数 描述 array 必需。规定要使用的数组。 技术细节 返回值： 若成功则返回 TRUE，若失败则返回 FALSE。 php $my_array = array("a"=>"red","b"=>"green","c"=>"blue","d"=>"yellow","e"=>"purple"); shuffle($my_array
2.2K10发布于 2021-08-21 - 来自专栏Albert陈凯
3.6 Shuffle机制
3.6 Shuffle机制 在MapReduce框架中，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 直观来讲，Spark Shuffle机制是将一组无规则的数据转换为一组具有一定规则数据的过程。由于Shuffle涉及了磁盘的读写和网络的传输，因此Shuffle性能的高低直接影响整个程序的运行效率。 3.6.2 Shuffle历史及细节 下面介绍Shuffle Write与Fetch。 1. 为了解决shuffle文件过多的情况，Spark后来引入了新的Shuffle consolidation，以期显著减少Shuffle文件的数量。 Shuffle Fetch与Aggregator Shuffle Write写出去的数据要被Reducer使用，就需要Shuffle Fetch将所需的数据Fetch过来。
93440发布于 2018-04-04 - 来自专栏后端技术
Advantage Shuffle
Advantage Shuffle 思路 用priority_queue<pair<int, int>>解决。使用贪心算法，按数组A从大到小尽可能在数组B中找到匹配的元素即可。
39420发布于 2019-05-25 - 来自专栏暴走大数据
Spark shuffle读操作
2. shuffle读过程是否有溢出操作？是如何处理的？ 3. shuffle读过程是否可以排序、聚合？是如何做的？ 我们来看shuffle过程reduce的读map数据的实现。 表示shuffle结果的是 org.apache.spark.rdd.ShuffledRDD。 其compute 方法如下： ? 关于聚合和排序的使用，在前面文章中shuffle写操作也提到了，聚合和排序的类是独立出来的，跟shuffle的处理耦合性很低，这使得在shuffle的读和写阶段的数据内存排序聚合溢出操作的处理类可以重复使用 shuffle数据的设计也很巧妙，shuffle的数据是按reduceId分区的，分区信息被保存在索引文件中，这使得每一个reduce task只需要取得一个文件中属于它分区的那部分shuffle数据就可以了 至此，spark 的shuffle阶段的细节就彻底剖析完毕。
1K20发布于 2019-08-27
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