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首頁精彩閱讀shuffle在Spark及Hadoop中的作用大嗎？
shuffle在Spark及Hadoop中的作用大嗎？
2020-05-13
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shuffle是一個(gè)能產(chǎn)生奇跡的地方，不管是在 Spark 還是 Hadoop 中，它們的作用都是至關(guān)重要的。


在Spark中，一般在執(zhí)行reduceByKey、groupByKey、sortByKey、countByKey、join、cogroup等操作時(shí)，會(huì)發(fā)生shuffle。


關(guān)于 Shuffle 的原理，這里不再講述，看看有關(guān)Spark或Hadoop相關(guān)的論文或者文章理解一下就 ok。這里主要針對，在 Shuffle如何產(chǎn)生了數(shù)據(jù)傾斜。


Hadoop 和 Spark 在 Shuffle 過程中產(chǎn)生數(shù)據(jù)傾斜的原理基本類似。如下圖。

大部分數(shù)據(jù)傾斜的原理就類似于下圖，很明了，因?yàn)閿?shù)據(jù)分布不均勻，導(dǎo)致大量的數(shù)據(jù)分配到了一個(gè)節(jié)點(diǎn)。


千億數(shù)據(jù)優(yōu)化，如何繞過<wordsbank_match class='wbmatch' location='/map/shujuqingxie/' style='cursor:pointer;'><a href='/map/shujuqingxie/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數(shù)據(jù)傾斜</a></wordsbank_match>這頭攔路虎？



shuffle是MR處理流程中的一個(gè)過程，它的每一個(gè)處理步驟是分散在各個(gè)map task和reduce task節(jié)點(diǎn)上完成的。

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