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。
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。
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。
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。
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） ?
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
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。
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
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
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。
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。
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。
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。
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
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 —
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
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
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。
Advantage Shuffle 思路 用priority_queue>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。
Shuffle an Array Desicription Shuffle a set of numbers without duplicates....Init an array with set 1, 2, and 3. int[] nums = {1,2,3}; Solution solution = new Solution(nums); // Shuffle...Any permutation of [1,2,3] must equally likely to be returned. solution.shuffle(); // Resets the array...configuration [1,2,3]. solution.reset(); // Returns the random shuffling of array [1,2,3]. solution.shuffle...return nums; } /** Returns a random shuffling of the array. */ std::vector shuffle
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