Spark源码系列（六）对Shuffle过程的解析。

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简介：
在Spark大会上，所有演讲嘉宾普遍认为shuffle算法是影响性能的关键因素，然而他们却难以找到解决的方案。回想起之前去百度hadoop面试时，我也曾被问及这个问题，并坦诚地表示自己并不知情。本文将围绕以下几个核心问题进行深入探讨：shuffle过程的划分方式如何？shuffle过程中产生的中间结果应该如何进行存储？以及如何高效地将shuffle所需的数据拉取过来？Spark的核心操作模型建立在RDD之上；当调用RDD的reduceByKey、groupByKey等类似的函数操作时，必然需要触发shuffle过程。接下来，我们重点剖析reduceByKey的具体实现。通过reduceByKey操作，开发者可以自主定义reduce的个数；若未明确指定，则可能会导致其运行不受有效控制。1、如果用户自行定义了分区函数par

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Spark源码解析系列（六）：Shuffle过程详解

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本篇文章为《Spark源码解析》系列第六篇，主要聚焦于解析Spark中的Shuffle过程，深入探讨其工作机制与实现原理。在Spark大会上，所有的演讲嘉宾普遍认为shuffle是影响性能的关键因素，并对此感到束手无策。之前参加百度面试时也被问及这个问题，当时我未能给出答案。本段落围绕以下几个问题展开讨论：shuffle过程的划分？中间结果如何存储？数据又是怎样被拉取过来的？在Spark的操作模型中，RDD（弹性分布式数据集）是核心概念之一。当调用诸如reduceByKey或groupByKey这样的操作时，就需要进行shuffle处理。这里以reduceByKey为例加以说明。当我们自定义了分区函数par后，在执行reduceByKey的过程中可以手动设置减少任务的数量；若不指定，则可能会导致无法控制的情况出现。

MapReduce和Spark的Shuffle原理详解

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本文深入解析了大数据处理中两个关键技术框架——MapReduce与Spark的Shuffle机制，探讨两者在数据重分布及合并过程中的异同。 Shuffle 的本义是洗牌或混洗，即将一组有规则的数据尽量转换为无规律的状态，越随机越好。而在 MapReduce 中的 Shuffle 则更像是洗牌过程的逆向操作，即把一组无序数据整理成具有一定规则的形式。为什么 MapReduce 计算模型需要包含 Shuffle 过程呢？我们知道，在这个计算框架中通常包括两个关键阶段：Map（映射）和 Reduce（规约）。其中，Map 负责对输入的数据进行过滤与分发；而 Reduce 则负责汇总并处理由 Map 阶段输出的结果。Reduce 的数据来源正是来自 Map 输出的内容。为了使这些中间结果能够被正确地传递给后续的计算任务，在从 Map 输出到 Reduce 输入的过程中，需要通过 Shuffle 来完成必要的重组和整理工作。因此，可以将整个从映射阶段向规约阶段过渡的过程统称为 Shuffle 过程。Shuffle 机制确保了数据在不同处理节点之间的高效传输与合理分配。

MapReduce中Shuffle过程详解

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本文详细解析了MapReduce编程模型中的Shuffle阶段，包括其工作原理、主要作用及优化方法，帮助读者深入理解数据处理流程。 MapReduce是Hadoop生态系统中的分布式计算框架，而Shuffle过程则是其核心部分。顾名思义，“Shuffle”意味着洗牌或打乱的意思，在Java API中也有类似的方法Collections.shuffle(List)可以随机地打乱参数list里的元素顺序。在集群环境中，大部分map task与reduce task的执行是在不同的节点上进行的。因此，当Reduce任务需要处理数据时，它必须从其他节点上的Map任务获取结果。如果正在运行的任务数量较多，则会对内部网络资源造成严重消耗。然而，在这种情况下我们无法限制这些正常的消耗量。 Shuffle过程的目标在于： - 完整地将map task端的数据拉取到reduce端。 - 在跨节点传输数据时，尽可能减少不必要的带宽使用。 - 减少磁盘IO对任务执行的影响。整个shuffle过程可以分为两个部分：Map端和Reduce端。接下来我们将详细描述这两部分的过程：在Map阶段，输入数据来源于HDFS的block，在MapReduce概念中，map task仅读取split。Split与Block之间的关系可能为多对一，默认情况下是一对一的关系。当mapper运行后，得知其输出是一个key-value形式的数据：例如键是“aaa”，值是数值1。在此过程中，每个任务执行时产生的结果会被存储在内存缓冲区中；一旦该区域接近满载，则需要将数据以临时文件的形式存放到磁盘上。整个map task完成后，会合并所有生成的临时文件来创建最终输出，并等待reduce task拉取这些数据。到了Reduce阶段： - Reduce task从Map任务获取所需的数据。 - 获取到的数据被存储在内存缓冲区中并进行排序和归并操作。 - 最后由reduce task将处理结果输出出来。 Shuffle过程的优化目标包括： * 减少需要传输的数据量； * 尽可能使用内存而非磁盘来保存中间数据； * 缓解磁盘IO对任务执行效率的影响。总而言之，shuffle是MapReduce的核心环节之一，它负责从map task获取结果并将其传递给reduce task。它的主要目标是在保证完整性和准确性的同时减少网络消耗和降低磁盘IO的负面影响，并尽可能利用内存资源来提高整体性能。

Spark 2.3.1 源码解析

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本书《Spark 2.3.1 源码解析》深入浅出地剖析了Apache Spark 2.3.1版本的核心技术与实现细节，适合希望深入了解大数据处理框架原理的开发者和架构师阅读。 Spark 2.3.1 源码解读：聚焦于 Spark Core 的源代码解析，重点在于理解 Spark Context 的核心功能。阅读要点包括缓存、变量以及 shuffle 数据的清理机制。同时探讨 spark-submit 命令中参数设置及部署模式的选择。深入分析 GroupByKey 和 ReduceByKeyOrderedRDDFunctions 之间的差异，并探索如何高效使用 mappartitions 方法。此外，解析 standalone 模式下 executor 的调度策略是理解 Spark 性能优化的关键之一。在 Spark SQL 部分，重点在于源码阅读以及针对 Hive on Spark 的调优技巧。同时通过多维聚合分析的应用案例来加深对 Spark SQL 功能的理解和应用能力。对于 Spark Streaming，深入研究其内部机制包括动态发现新增分区、Dstream join 操作与 RDD join 操作的区别等核心概念，并结合 PIDController 的源码赏析探讨 back pressure 机制的实现思路。理解并掌握 Streaming Context 中 checkpoint 的使用是保证数据流处理可靠性的关键步骤之一。以上内容为 Spark 技术栈中各个组件的核心知识和实践技巧，帮助开发者深入理解和优化基于 Spark 构建的大规模数据分析系统。

MapReduce的执行流程及Shuffle环节解析

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本文详细介绍了MapReduce的核心执行过程，并重点剖析了Shuffle阶段的工作原理及其重要性。本节将介绍Hadoop MapReduce的工作机制，并主要从MapReduce的作业执行流程及Shuffle过程两个方面进行阐述。通过深入理解这些工作机制，程序开发者能够更合理地利用MapReduce解决实际问题。整个Hadoop MapReduce作业的执行流程包括以下十个步骤： 1. 提交作业用户首先在客户端向JobTracker提交任务，并配置好所有必要的参数后，作业会被自动处理和执行。

Spark SQL解析与源码分析

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《Spark SQL解析与源码分析》一书深入探讨了Apache Spark中的SQL引擎工作原理及其实现细节，适合数据处理和技术研究者阅读。 Spark SQL是Apache Spark项目的一部分，它是一个处理SQL查询及数据集成的强大工具。结合了DataFrame API与传统的SQL接口，使开发者可以在结构化或半结构化的数据上进行高效计算。 1. **DataFrame API**：作为Spark SQL的核心部分，DataFrame是一种分布式的数据集合，并提供类似SQL的API用于操作这些数据。基于RDD（弹性分布数据集）概念的同时引入类型安全和元信息支持，使其在处理大数据时更为便捷且效率更高。 2. **Catalyst优化器**：此组件使用抽象语法树(Catalyst Tree)来表示SQL查询，并通过一系列规则应用如消除冗余操作、选择性下推及代码生成等手段提升性能。 3. **逻辑计划与物理计划**：Spark SQL首先将接收到的SQL语句解析为一个逻辑计划，包括构建AST（抽象语法树）和关系表达式。然后Catalyst优化器会进一步优化该逻辑计划以产生执行效率更高的物理计划。 4. **SQL解析器**：这是处理流程的第一步，负责把输入的SQL字符串转换成能够被系统理解的形式——即抽象语法树(AST)。 5. **DataFrame操作与转换**：API中的函数如select(), filter()和join()等将用户提供的数据查询需求转化为逻辑计划形式，以便后续优化器进行进一步处理。 6. **Hive兼容性**：通过利用Hive Metastore服务，Spark SQL支持与Hive的数据交互。这使得使用Spark SQL来操作存储在Hive中的表成为可能。 7. **代码生成技术**：借助于Tungsten项目，优化后的物理计划可以被转换为高效的Java或Scala代码执行，从而提高处理速度。 8. **Datalog规则系统与Catalyst规则**：利用声明式逻辑编程语言Datalog来表示和解决数据查询问题。 9. **内存管理和资源调度**：在Spark集群上运行时，它使用了Spark的内存管理模型以及有向无环图(DAG)调度器来进行任务分配，从而确保高效的数据存储与处理。 10. **跨平台支持**：为Python, Java, Scala和R语言提供了API接口，以适应不同背景开发者的需要。通过深入研究Spark SQL内部工作原理，可以对优化查询性能、解决问题及构建高效的大型数据解决方案有更深刻的理解。

Spark-Kafka-Writer：轻松将Spark数据写入Kafka-源码解析

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本篇文章详细解析了如何利用Spark-Kafka-Writer高效地将大数据处理框架Spark中的数据写入到分布式消息系统Kafka中，深入浅出地介绍了其工作原理与实现细节。使用Spark将数据无缝地写入Kafka安装取决于您使用的Kafka版本（0.8或0.10）以及您的Spark版本。对于不同的组合，请参考以下坐标： - Kafka 0.8 和 Spark 2.4.X：`com.github.benfradet %% spark-kafka-writer % 0.5.0` - Kafka 0.8 和 Spark 2.2.X：`com.github.benfradet %% spark-kafka-writer % 0.4.0` - Kafka 0.10 和 Spark 2.1.X： - `com.github.benfradet %% spark-kafka-0-8-writer % 0.3.0`（对于Kafka 0.8） - `com.github.benfradet %% spark-kafka-0-10-writer`（对于Kafka 0.10）

Java源码转金币-Shuffle-Move：辅助《Pokemon Shuffle》益智游戏中的操作选择程序

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Java源码转金币-Shuffle-Move是一款专为《Pokemon Shuffle》设计的工具，通过智能算法优化游戏内道具和精灵棋盘的操作策略，帮助玩家提高通关效率。这是一个程序版本0.3.128的描述说明，用于识别并显示Pokémon Shuffle游戏中的最佳下一步行动。请注意，我并不拥有或持有任何有关Pokémon Shuffle的权利和内容，这完全属于任天堂公司所有。源代码中详细记录了所有的贡献者信息。为了使用该软件，请确保您的计算机至少安装到Java 8版本（推荐使用Java 8u51以获得最佳性能）。启动程序的具体方法如下：对于Windows用户，可以通过双击ShuffleMovevX.XX.exe文件来运行；而其他操作系统如Linux或MacOS的用户，则需要在命令行中输入java -jar 路径至ShuffleMovevX.XX.jar进行执行。当您首次使用该软件时，请务必查看帮助文档以获得更多的操作指南。任何未解决的问题都可以通过访问发布线程来寻求解答。未来更新的功能列表请参考计划功能页面获取更多信息。本程序的启动画面和窗口图标由不同的贡献者提供，包括但不限于德语、芬兰语等多语言版本翻译以及物种图标的制作工作。该软件根据GNU通用公共许可证第3版进行授权，并在使用前需要遵守其条款规定。

STM32开发系列之六：STM32F103 RS485 Modbus通信代码解析

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本篇文章详细解析了基于STM32F103芯片实现RS485接口Modbus通讯协议的具体代码，旨在帮助开发者深入了解该硬件平台在网络通讯上的应用。 RS485 Modbus通信代码涵盖了通信时序实现、CRC_16检验以及相关回调函数的编写。经过测试验证，结合《stm32专栏》中的知识点，可以更深入地理解RS485 Modbus的整体通信流程和时序细节。整个代码分为驱动部分和底层配置部分（CUBE生成的代码），其中驱动部分可以在不同平台间通用移植，从而显著降低开发难度并提高效率。此内容适合热爱技术的技术人员阅读与学习。

CEPH源码IO读写过程解析讲解

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本讲座深入剖析CEPH存储系统的内部机制，专注于解析其源代码中数据的输入输出处理流程，帮助听众理解CEPH高效的IO管理技术。最近为了项目需求，我深入细致地了解了Ceph的读写流程，并与项目组进行了代码串讲。我认为理解Ceph的I/O流水线模型是掌握整个I/O读写流程的关键。附上了用于串讲的PPT。