spark中,shuffle read和shuffle write的先后顺序是什么

在Apache Spark中,Shuffle WriteShuffle Read的先后顺序是明确的:

  1. Shuffle Write(先发生)

    • 在父Stage(如Map Stage)的任务(Task)执行时,数据会根据目标分区的规则(如Hash或Sort)被重新分区和排序,并写入本地磁盘(或外部存储)。这一步称为Shuffle Write。
    • 父Stage的所有Task必须完成Shuffle Write后,子Stage才能开始执行。
  2. Shuffle Read(后发生)

    • 在子Stage(如Reduce Stage)的任务(Task)执行时,会从多个父Stage的节点上拉取(Fetch)属于自己分区的数据,这一步称为Shuffle Read。
    • 子Stage的Task会合并、排序或聚合读取的数据,继续后续计算。

关键点总结

  • 顺序 :严格遵循先Write后Read,由Stage的依赖关系保证。
  • 数据持久化:Shuffle Write的数据会持久化到磁盘,避免重复计算和容错问题。
  • 性能瓶颈:Shuffle涉及磁盘I/O和网络传输,是Spark作业优化的重点。

示例流程

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Map Stage (父Stage)
  → Task1: 处理数据 → Shuffle Write(写入本地磁盘)
  → Task2: 处理数据 → Shuffle Write(写入本地磁盘)
  → ...所有Map Task完成...

Reduce Stage (子Stage)
  → Task1: Shuffle Read(从多个节点拉取数据)→ 处理数据
  → Task2: Shuffle Read(从多个节点拉取数据)→ 处理数据
  → ...所有Reduce Task完成...

优化建议

  • 减少Shuffle数据量(如使用reduceByKey替代groupByKey)。
  • 调整分区数(spark.sql.shuffle.partitions)。
  • 使用高效的序列化方式(如Kryo)。

通过理解Shuffle的顺序和机制,可以更好地优化Spark作业的性能。

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