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shuffle在Spark及Hadoop中的作用大嗎？
2020-05-13
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shuffle是一個能產生奇跡的地方，不管是在 Spark 還是 Hadoop 中，它們的作用都是至關重要的。


在Spark中，一般在執行reduceByKey、groupByKey、sortByKey、countByKey、join、cogroup等操作時，會發生shuffle。


關于 Shuffle 的原理，這里不再講述，看看有關Spark或Hadoop相關的論文或者文章理解一下就 ok。這里主要針對，在 Shuffle如何產生了數據傾斜。


Hadoop 和 Spark 在 Shuffle 過程中產生數據傾斜的原理基本類似。如下圖。

大部分數據傾斜的原理就類似于下圖，很明了，因為數據分布不均勻，導致大量的數據分配到了一個節點。


千億數據優化，如何繞過<wordsbank_match class='wbmatch' location='/map/shujuqingxie/' style='cursor:pointer;'><a href='/map/shujuqingxie/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數據傾斜</a></wordsbank_match>這頭攔路虎？



shuffle是MR處理流程中的一個過程，它的每一個處理步驟是分散在各個map task和reduce task節點上完成的。


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數據傾斜 Hadoop shuffle

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