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Spark Shuffle数据处理过程与部分调优(源码阅读七)

shuffle。。。相当重要,为什么咩,因为shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量。相比于Hadoop的MapReduce,可以看到Spark提供多种计算结果处理方式,对shuffle过程进行了优化。 那么我们从RDD的iterator方法开始: 我们可以看到,它调用了cacheManager的getOrCompute方法,如果分区任务第一次执行还没有缓存,那么会调用computeOrReadCheckpoint。如果某个partition任务执行失败,可以利用DAG重新调度,失败的partition任务将从检查点恢复状态,而那些已经成功执行的partition任务由于其执行结果已经缓存到存储体系,所以调用CacheManager.getOrCompue方法,不需要再次执行。 在computeOrReadCheckpoint中,如果存在检查点时,则进行中间数据的拉取,否则将会重新执行compute,我们知道RDD具有linkage机制,所以可以直接找到其父RDD。 那么compute方法实现了什么呢?从最底层的HadoopRDD看起,所有类型的RDD都继承自抽象...

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