shuffle的主要机制 - 程序员宅基地

8.spark自适应查询-AQE之自适应调整Shuffle分区数量

spark AQE 自适应调整Shuffle分区数量实战

Spark中的两种shuffle过程原理

两种Shuffle 在spark1.1以前只有hashshuffle，1.1版本引入了sortshuffle，1.2版本以后默认方式改为sort方式，2.0版本以后移除了hashshuffle。 HashShuffle 执行原理： Map阶段的shuffle是为了下一个stage的task...

SA-NET-轻量级注意力 | SHUFFLE ATTENTION FOR DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

Abstract: 注意力机制使神经网络能够准确地...在计算机视觉研究中广泛使用的注意力机制主要有两种，即空间注意力和通道注意力，它们分别用于捕获像素级成对关系和通道依赖性。尽管将它们融合在一起可能会比其单独.

Spark的Shuffle过程解释

标签： spark 大数据 hive

Spark的Shuffle过程的个人理解，包括分区，Map和Reduce的写入读取和分解等。

Hadoop集群shuffle机制详解

标签： Hadoop-MR

mapreduce中最重要的就是shuffle机制，只有深刻理解了shuffle机制，才能更好地写出MR程序

Hadoop：MapReduce Shuffle

标签： mapreduce

MapReduce Shuffle的简述

Spark的Shuffle原理及调优

标签： spark 大数据

当使⽤reduceByKey、groupByKey、sortByKey、countByKey、join、cogroup等操作的时候，会发⽣shuffle操作。Spark在DAG调度阶段将job划分成多个stage，上游stage做map操作，下游stage做reduce操作，其本质还是MR计算...

Spark Shuffle和Mapreduce Shuffle

标签： spark

Spark Shuffle和Mapreduce Shuffle的区别 Spark Shuffle中包括Hash Shuffle（优化和未优化）、sortShuffle、BypassMergeSortShuffle MR Shuffle包括Map Shuffle和Reduce Shuffle //MR Shuffle Map端Shuffle从Map方法...

SparkCore——未优化的HashShuffleManager、优化的HashShuffleManager、SortShuffleManager、ByPass机制、...

标签： spark

文章目录一、什么是Shuffle二、 Spark中的Shuffle的演化流程三、未优化版本的HashShuffleManager四、优化版本的HashShuffleManager五、SortShuffleManager六、ByPass机制七、Shuffle的调优这里有一篇大佬的博客，...

Shuffle流程

标签： Shuffle流程

它要规划一个任务，是不是就是规划下有多少个map...map输出的数据到reduce之间，我们说框架做了很多的事，缓存，分组，排序，转发，这一部分细节其实是很重要的，这个叫作MapReduce里面的Shuffle机制。 1）这幅图是...

Spark调优之Shuffle调优

标签： spark-shuffle调优

1.shuffle的consolidateFiles 2.spark.reducer.maxSizeInFlight 3.spark.shuffle.file.buffer 4.spark.shuffle.io.maxRetries:拉取失败的最大重试次数，默认3次 spark.shuffle.io.retryWait:拉取失败的重试...

Spark（十）Spark Shuffle原理及参数调优

标签： Spark Shuffle原理 Spark Shuffle操作问题 Spark Shuffle参数调优

1 Shuffle原理 1.1 MapReduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 Spark现在的SortShuffleManager 1.2.1 SortShuffleManager运行原理 1.2.2 普通运行机制 1.2.3 bypass机制 2 ...

MapReduce快速入门系列(5) | MapReduce任务流程和shuffle机制的简单解析

标签：大数据 mapreduce

其中谈到了MapReduce主要由Map和Reduce两个过程组成!事实上,为了让Reduce可以并行处理Map的结果,需要对Map的输出进行一定的分区(Partition),排序(Sort),合并(Combine),分组(Group)等操作,得到<key,value-list>...

shuffle原理及优化策略

标签： spark shuffle 大数据

1、shuffle操作原理：在Spark中，数据通常不会跨分区分布，以满足特定操作的需要。在计算期间，单个任务将对单个分区进行操作——因此，要组织单个reduceByKey 的计算任务要执行的所有数据，Spark需要执行一个all...

MapReduce中map阶段和reduce阶段以及shuffle过程内部工作机制记录

标签：大数据

mapTask工作原理：我们在写job任务时，指定一个FileInputFormat，设置一个路径，FileInputFormat类继承InputFormat（一个抽象接口），里面提供了一个抽象方法getSplits（），FileInputFormat中重写该方法的逻辑，对...

spark Shuffle Write和Read

标签： spark

sparkshuffle主要部分就是shuffleWrite 和 shuffleReader. 大致流程 spark通过宽依赖划分stage,如果是宽依赖就需要进行shuffle操作，上游stage的shufflemaptask进行shuffleWrite，上游的write操作做的最重要的...

Spark性能优化指南——高级篇（解决倾斜、Shuffle调优）-shuffle几种方式

标签： Spark 性能优化解决倾斜

本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。数据倾斜调优调优概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时...

hive中shuffle 与 spark shuffle 中的异同

由于目前的项目有强制的资源限制，hive任务不能满足要求，需要将hiveSQL 改成spark 的scala脚本运行，但是再过程中遇到了很多坑，这里记录一下可能涉及到的原理问题。由于hive SQL 是使用SQL实现，再逻辑非常复杂的...

Spark Shuffle解析

标签： spark yarn big data

一、Shuffle的核心要点 1.1 ShuffleMapStage与ResultStage 在划分stage时，最后一个stage称为finalStage，它本质上是一个ResultStage对象，前面的所有stage被称为ShuffleMapStage。 ShuffleMapStage的结束...

Hadoop与Spark中的Shuffle过程梳理

标签： spark hadoop 大数据

hadoop与spark中的shuffle过程梳理

Spark Shuffle 源码

标签： spark

Spark Shuffle 源码在划分stage时，最后一个stage称为finalStage，它本质上是一个ResultStage对象，前面的所有stage被称为ShuffleMapStage。 ShuffleMapStage的结束伴随着shuffle文件的写磁盘。 ResultStage基本上...

简要MR与Spark在Shuffle区别

标签： spark hadoop mapreduce

③实现功能上有所区别，MR在map中做了排序操作，而Spark假定大多数应用场景Shuffle数据的排序操作不是必须的，而是采用Aggregator机制（Hashmap每个元素<K,V>形式）实现。（下面有较详细说明） p

Spark性能优化之-shuffle调优

标签： spark 性能优化 big data

spark几种shuffle过程的详细介绍，以及部分spark shuffle调优参数。

YOLOv8添加注意力机制(ShuffleAttention为例)

标签： YOLO 深度学习人工智能

YOLOv8添加注意力机制(ShuffleAttention为例)

Spark的shuffle过程

标签： spark shuffle

Spark的shuffle分为老版本的HashShuffle（现在已经弃用）和新版本的SortShuffle。Shuffle过程发生在宽依赖切分Stage的过程中，前一个Stage称作ShuffleMap Stage，后一个Stage称作Result Stage。 HashShuffle原理 ...