ShuffledRDD

【Spark精讲】Spark Shuffle详解

目录Shuffle概述Shuffle执行流程总体流程中间文件ShuffledRDD生成Stage划分Task划分Map端写入(ShuffleWrite)Reduce端读取(ShuffleRead)SparkShuffle
话数Science·2023-12-15 07:14

152、Spark内核原理进阶之groupByKey算子内部实现原理

因为有些隐式生成的RDD，可能是ShuffledRDD，dependency就是ShuffleDependency，DAGScheduler的源码，就会将这个
ZFH__ZJ·2022-02-07 09:38

30天搞定spark源码系列-RDD番外篇-shuffledRDD

典型的shuffle类算子sparkshuffle在实战中的优化方向shuffledRDD的基本流程和代码框架是什么1、sparkshuffle相信对于使用过spark的童鞋来说，不管是sparksql
枫叶的落寞·2020-08-16 15:06

Spark Shuffle Read过程

1.ShuffledRDD的compute()方法overridedefcompute(split:Partition,context:TaskContext):Iterator[(K,C)]={valdep
imarch1·2020-08-11 03:25

从Spark Shuffle RDD到Shuffle Service on Yarn 源码阅读 二

本章主要从第二部分入手Task体系一ShuffleMapTask的读和写二ShuffleBlock的读和写三ExternalShuffleService的设计引子上一章完成了从ShuffledRDD到ShuffleBlock
苏然Vincent·2020-07-10 14:30

spark源码阅读——shuffle读

紧接着就需要对Shuffle后的结果分别进行运算了（比如说count）那么接着之前的RDD会有一个ShuffledRDD来处理shuffle之后的结果。
Orz·2020-02-19 18:35

Spark Sort Shuffle Read

Shuffleread过程ShuffledRDD的compute()方法overridedefcompute(split:Partition,context:TaskContext):Iterator[
imarch1·2020-02-16 10:01

Spark RDD 核心总结

1.3dependencies(依赖关系)1.4compute(获取分区迭代列表)1.5preferedLocations(优先分配节点列表)2.RDD实现类举例2.1MapPartitionsRDD2.2ShuffledRDD2.3ReliableCheckpointRDD3
达微·2020-02-13 09:43

checkpoint

/wc/").flatMap(_.split("")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)res10:org.apache.spark.rdd.RDD[(String,Int)]=ShuffledRDD
lehuai·2019-12-07 14:12

Spark-Core源码精读(15)、Shuffle--Read部分

我们来看ShuffledRDD中的compute方法：overridedefcompute(split:Partition,context:TaskContext):Iterator[(K,C)]={valdep
sun4lower·2019-11-05 12:40

spark 书籍和教程

masteringapachespark（作参考，写得比较乱）https://jaceklaskowski.gitbooks.io/mastering-apache-spark/spark-rdd-ShuffledRDD.htmlspark
Bitson·2018-12-19 14:10

spark rdd存储开销分析

关于rdd的元素怎么存储，spark里面实现了好几种不同类型的rdd，如最常见的MapPartitionsRDD，它处理map,filter,mapPartition等不引起shuffle的算子；再如ShuffledRDD
tanglizhe1105·2016-04-03 16:00

spark transform系列__sortByKey

该函数主要功能:通过指定的排序规则与进行排序操作的分区个数,对当前的RDD中的数据集按KEY进行排序,并生成一个SHUFFLEdrdd的实例,这个过程会执行shuffle操作,在执行排序操作前,sortBy
hongs_yang·2016-01-31 13:41

spark transform系列__sortByKey

该函数主要功能:通过指定的排序规则与进行排序操作的分区个数,对当前的RDD中的数据集按KEY进行排序,并生成一个SHUFFLEdrdd的实例,这个过程会执行shuffle操作,在执行排序操作前,sortBy
u014393917·2016-01-28 17:00

通过wordCount实战详解Spark RDD创建 -- （视频笔记）

DAG图（RDD依赖关系图，有向图，无环图）shuffledRDD为宽依赖 在sparkshell的页面上查看具体的job执行情况我们实际操作save 》》》valcache=sc.textFile("
逸新·2015-12-29 15:00

Spark Shuffle模块——Suffle Read过程分析

在阅读本文之前，请先阅读SparkSortBasedShuffle内存分析SparkShuffleRead调用栈如下：1.org.apache.spark.rdd.ShuffledRDD#compute
lovehuangjiaju·2015-12-21 21:00

王家林每日大数据语录Spark篇0020（2015.11.11于重庆）

Spark中生成的不同的RDD中有的喝用户的逻辑显式的对于，例如map操作会生成MapPartitionsRDD，而又的RDD则是Spark框架帮助我们隐式生成的，例如reduceByKey操作时候的ShuffledRDD
王家林学院·2015-12-16 00:48

王家林每日大数据语录Spark篇0018（2015.11.7于南宁）

在Spark的reduceByKey操作时会触发Shuffle的过程，在Shuffle之前，会有本地的聚合过程产生MapPartitionsRDD，接着具体Shuffle会产生ShuffledRDD,之后做全局的聚合生成结果
王家林学院·2015-12-16 00:27

Spark RDD系列-------1. 决定Spark RDD分区算法因素的总结

  RDD在调用引起Shuffle的方法的时候，如果没有显示指定ShuffledRDD的分区，那么会调用Partitioner.defaultPartitioner方法来确定ShuffledRDD的分区
u012684933·2015-11-25 17:00

RDD的转换操作---RDD转换过程

1) union(otherRDD)RDD-->UnionRDD2) groupByKey(numPartitions)RDD-->ShuffledRDD-->MapPartitionsRDDgroupByKey
·2015-11-11 09:56

spark调度系列------4. RDD依赖的建立以及RDD依赖在任务提交到调度系统的作用

   Spark中RDD依赖的类关系如下图：RDDDependency的创建在RDD的getDependency方法，比如说ShuffledRDD.getDependency方法的定义：overridedefgetDependencies
u012684933·2015-09-25 13:00

Spark学习之11：Shuffle Read

涉及ShuffleRead的RDD有ShuffledRDD、CoGroupedRDD等。发起ShuffleRead的方法是这些RDD的compute方法。
ktlinker1119·2015-05-22 14:37

Spark Shuffle初探

之前一直疑惑Shuffle过程中的读和写究竟是在哪里实现的，一直误解读和写都是在RDD的转换过程中实现的，但是追踪代码reduceByKey，却只找到了生成ShuffledRDD的过程，然后在ShuffledRDD
yunlong34574·2015-05-12 08:00

【Spark四十六】Spark RDD物理执行图与Stage

所以，ShuffledRDD通常是一个Stage的开头(Stage的开头未必是ShuffledRDD，也有可能是数据源转换而来的RDD)。所以上面一共3个Stage。
bit1129·2015-02-07 00:00

【Spark四十六】Spark RDD物理执行图与Stage

所以，ShuffledRDD通常是一个Stage的开头(Stage的开头未必是ShuffledRDD，也有可能是数据源转换而来的RDD)。所以上面一共3个Stage。
bit1129·2015-02-07 00:00

【Spark四十六】Spark RDD物理执行图与Stage

所以，ShuffledRDD通常是一个Stage的开头(Stage的开头未必是ShuffledRDD，也有可能是数据源转换而来的RDD)。所以上面一共3个Stage。
bit1129·2015-02-07 00:00

【Spark四十四】RDD算子逻辑执行图第四部分

1.sortByKey2.cartesian 1.sortByKey1.示例代码  1.1RDD依赖关系(3)ShuffledRDD[3]atsortByKeyatSparkRDDSortByKey.scala
bit1129·2015-02-06 17:00

【Spark四十四】RDD算子逻辑执行图第四部分

1.sortByKey2.cartesian 1.sortByKey1.示例代码  1.1RDD依赖关系(3)ShuffledRDD[3]atsortByKeyatSparkRDDSortByKey.scala
bit1129·2015-02-06 17:00

【Spark三十七】Spark Cache机制

调用reduceByKey对应的ShuffledRDD对应的cache ca
bit1129·2015-02-01 17:00

【Spark三十七】Spark Cache机制

调用reduceByKey对应的ShuffledRDD对应的cache ca
bit1129·2015-02-01 17:00

Spark技术内幕: Shuffle详解（二）

本文主要关注ShuffledRDD的ShuffleRead是如何从其他的node上读取数据的。
anzhsoft2008·2014-11-30 18:00

Spark源码分析2-Driver generate jobs and launch task

.Driver将按照DStream的compute方法生成RDD的依赖列表2.按照RDD的关系生成stage的列表，stage分为两种：finalStage和shuffledStage .  1）每个ShuffledRDD
frankfan915·2014-05-06 14:00
上一页 1 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他