Spark shuffle原理和詳細圖解

阿新 • • 發佈：2018-12-09

shuffle 中Map任務產生的結果會根據所設定的partitioner演算法填充到當前執行任務所在機器的每個桶中。

Reduce任務啟動時時，會根據任務的ID，所依賴的Map任務ID以及MapStatus從遠端或本地的BlockManager獲取相應的資料作為輸入進行處理。
Shuffle資料必須持久化磁碟，不能快取在記憶體。

Hash方式：

shuffle不排序，效率高
生成MXR個shuffle中間檔案，一個分片一個檔案
產生和生成這些中間檔案會產生大量的隨機IO，磁碟效率低
shuffle時需要全部資料都放在記憶體，對記憶體消耗大
適合資料量能全部放到記憶體，reduce操作不需要排序的場景

Sort方式：

shuffle需要排序
生成M個shuffle中間資料檔案，一個Map所有分片放到一個數據檔案中，外
加一個索引檔案記錄每個分片在資料檔案中的偏移量
shuffle能夠藉助磁碟（外部排序）處理龐大的資料集
資料量大於記憶體時只能使用Sort方式，也適用於Reduce操作需要排序的場景

Spark shuffle原理和詳細圖解

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