Spark Shuffle机制分析

文章目录

• Shuffle概述及其演进

  • Shuffle机制的具体实现

  • ShuffleManager接口的功能概述

    • ShuffleManager的具体创建过程
    • 基于排序机制的ShuffleManager具体实现了哪些功能？
      • registerShuffle的具体实现细节
        • getWriter的具体功能描述
        • getReader的功能说明

  • Shuffle Writer过程解析

  • • 数据聚合与排序

    • • 聚合排序
      • 溢写磁盘

    • 数据合并与持久化

    • 生成索引文件

Shuffle Reader流程解析如下：

1. 确定map任务输出的具体位置坐标。

2. 收集blocks相关数据。

3. 将blocks划分为本地块和远程块。

4. 识别并获取远程块位置信息。

5. 识别并收集本地块位置信息。

   • reduce端聚合数据
   • reduce端排序数据

Shuffle简介与其发展

Shuffle（亦称洗牌），即"洗牌"操作，在基于map-reduce的大数据计算框架中占据核心地位的一个关键阶段。该阶段的主要职责是负责整合并连接map任务产生的输出数据与reduce任务所需的输入数据。在实际应用中，默认情