Spark的Shuffle总结分析

一、shuffle原理分析 1.1 shuffle概述 Shuffle就是对数据进行重组,由于分布式计算的特性和要求,在实现细节上更加繁琐和复杂。 在MapReduce框架,Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map阶段通过shuffle读取数据并输出到对应的Reduce,而Reduce阶段负责从Map端拉取数据并进行计算。在整个shuffle过程中,往往伴随着大量的磁盘和网络I/O。所以shuffle性能的高低也直接决定了整个程序的性能高低。而Spark也会有自己的shuffle实现过程。 1.2 Spark中的 shuffle 介绍 在DAG调度的过程中,Stage 阶段的