shuffle是連線map和reduce的橋梁
shuffle分為map端的shuffle和reduce端的shuffle
map端的shuffle
1輸入資料和執行任務：
分片後分配map任務，每個任務分配100m快取
2寫入快取
在溢寫過程中：
3溢寫溢寫比達到0.8後啟動溢寫程序，把快取寫入到磁碟
分割槽：預設採用雜湊函式
排序：預設操作
合併：可能發生（combine），減少鍵值對數量
4檔案歸併：
在map任務結束前進行歸併
歸併得到乙個打檔案，放在本地磁碟
如果溢寫檔案大於3時啟動combine操作
reduce端的shuffle任務
1reduce從map任務中拉取資料到本地
2先歸併再合併，寫入磁碟
3多個溢寫檔案歸併成乙個或多個大檔案，檔案中的鍵值對是排序的
4當檔案很少的時候，不需要溢寫，直接在快取中歸併，然後輸出給reduce
Spark的Shuffle過程介紹
spark的shuffle過程介紹 shuffle writer spark豐富了任務型別，有些任務之間資料流轉不需要通過shuffle，但是有些任務之間還是需要通過shuffle來傳遞資料，比如wide dependency的group by key。spark中需要shuffle輸出的map任務...
Spark的Shuffle過程介紹
spark豐富了任務型別，有些任務之間資料流轉不需要通過shuffle，但是有些任務之間還是需要通過shuffle來傳遞資料，比如wide dependency的group by key。spark中需要shuffle輸出的map任務會為每個reduce建立對應的bucket，map產生的結果會根據...
Spark 的 Shuffle過程介紹
spark豐富了任務型別，有些任務之間資料流轉不需要通過shuffle，但是有些任務之間還是需要通過shuffle來傳遞資料，比如wide dependency的group by key。spark中需要shuffle輸出的map任務會為每個reduce建立對應的bucket，map產生的結果會根據...