- 内存存储(RDD): 快速高效,但容量有限。
- 磁盘存储(HDFS):容量大,但访问速度较慢。
- 外围存储(Cache):介于内存和磁盘存储之间,提供平衡的性能和容量。
- 流水线执行: 优化数据处理流程,减少磁盘I/O。
Spark存储机制
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深入解析 Spark Shuffle 机制
Spark Shuffle 是其分布式计算框架中的重要环节,负责在不同分区间迁移数据,为后续算子提供所需数据。理解 Shuffle 机制对于优化 Spark 作业性能至关重要。
Shuffle 过程剖析
Map 阶段: 数据在各个分区进行处理,并根据目标分区进行排序和划分。
数据存储: 每个 map task 将其结果写入本地磁盘或内存。
Reduce 阶段: 从各个 map task 所在节点获取相应分区的数据。
数据聚合: 对获取的数据进行聚合或其他操作。
Shuffle 策略
Spark 提供多种 Shuffle 策略,以适应不同场景:
Hash Shuffle: 简单易实现,但可能产生大量小文件,导致性能下降。
Sort Shuffle: 通过排序和合并减少文件数量,提升性能。
Tungsten-Sort Shuffle: 使用堆外内存和高效的排序算法进一步优化性能。
性能优化
调整 Shuffle 参数: 例如设置合适的缓冲区大小和压缩编码。
选择合适的 Shuffle 策略: 根据数据规模和计算需求选择最优策略。
数据本地性: 尽量将数据处理任务分配到数据所在的节点,减少数据传输。
减少 Shuffle 数据量: 通过优化算法或数据结构减少需要 Shuffle 的数据量。
深入理解 Shuffle 机制和优化技巧,能够有效提升 Spark 作业的性能和效率。
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