Spark Shuffle过程理解
来源:互联网 发布:中英文翻译软件 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 20:43
拿reduceByKey举例:
在spark中,数据通常不会为了一个特定的操作而分布在特定的分区partitions。在计算过程中,一个task只会在一个partition分区上执行,因此,为了把所有的数据组织到一个reduce task (例如reduceByKey)中执行,Spark需要执行一个all-to-all操作,该操作需要读取所有partition上key value的值,然后将他们聚合在一起,然后针对每个key进行计算。这个过程就叫做shuffle;
可以引起shuffle操作的算子有 repartition操作:repartition,
coalesce;各种'ByKey操作(除过counting):
groupByKey,
;及join操作:reduceByKey
cogroup,
join。
shuffle过程会在磁盘中产生大量的中间文件;自spark1.3起,这些中间文件会一直保存着,直到对应的RDD不再使用,或者被GC处理了。
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