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

text 复制代码
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。

相关推荐
Elastic 中国社区官方博客3 小时前
AutoOps:简化自管理 Elasticsearch 的旅程
大数据·人工智能·elasticsearch·搜索引擎·全文检索
chatexcel3 小时前
ChatExcel将发布数据分析Mini AI 工作站
大数据·人工智能·数据分析
IT研究室3 小时前
大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的全球产品库存数据分析与可视化系统-大数据-Spark-Hadoop-Bigdata
大数据·hadoop·数据分析·spark·毕业设计·源码·bigdata
DashingGuy5 小时前
hive、spark任务报错或者异常怎么排查以及定位哪段sql
hive·sql·spark
武子康6 小时前
大数据-115 - Flink DataStream Transformation Map、FlatMap、Filter 到 Window 的全面讲解
大数据·后端·flink
CChenhire6 小时前
活动展板设计:大尺寸 + 高分辨率,打印清晰
大数据
Terio_my7 小时前
Elasticsearch 索引创建与文档管理
大数据·elasticsearch·jenkins
大数据检索中心7 小时前
个人数据泄露有哪些法律与安全风险?
大数据·安全
赵渝强老师8 小时前
【赵渝强老师】MongoDB的分布式存储架构
分布式·mongodb·架构
Hello.Reader9 小时前
Kafka 授权与 ACL 深入实践
分布式·kafka·linq