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Spark shuffle详细过程

有许多场景下,我们需要进行跨服务器的数据整合,比如两个表之间,通过Id进行join操作,你必须确保所有具有相同id的数据整合到相同的块文件中。那么我们先说一下mapreduce的shuffle过程。 Mapreduce的shuffle的计算过程是在executor中划分mapper与reducer。Spark的Shuffling中有两个重要的压缩参数。spark.shuffle.compress true---是否将会将shuffle中outputs的过程进行压缩。将spark.io.compression.codec编码器设置为压缩数据,默认是true.同时,通过spark.shuffle.manager 来设置shuffle时的排序算法,有hash,sort,tungsten-sort。(用hash会快一点,我不需要排序啊~) Hash Shuffle 使用hash散列有很多缺点,主要是因为每个Map task都会为每个reduce生成一份文件,所以最后就会有M * R个文件数量。那么如果在比较多的Map和Reduce的情况下就会出问题,输出缓冲区的大小,系统中打开文件的数量,...

[Sqoop]Sqoop导入与导出

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/SunnyYoona/article/details/53151019 1. 导入实例 1.1 登陆数据库查看表 xiaosi@Qunar:~$ mysql -u root -p Enter password: Welcome to the MySQL monitor. Commands end with ; or \g. Your MySQL connection id is 8 Server version: 5.6.30-0ubuntu0.15.10.1-log (Ubuntu) Copyright (c) 2000, 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. Oracle is a registered trademark of Oracle Corporation and/or its affiliates. Other names may be trademarks of their respective ...

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