sparkshuffle流程
时间: 2025-01-24 11:03:42 浏览: 44
### Spark Shuffle 执行流程详解
#### 任务划分与Stage分割
Spark应用程序运行过程中,DAGScheduler会将计算逻辑切分成不同的阶段(Stages),每个阶段内部的任务可以并行执行。当存在宽依赖时,则需要通过Shuffle操作来处理不同分区之间的数据交换[^1]。
#### Shuffle Write过程
对于每一个Map端Task而言,在完成自身的计算之后并不会直接把结果返回给Reducer而是先将其写入本地磁盘文件中形成临时文件。此期间涉及到如何高效地写出这些中间件产物而不必对其进行全局排序等问题已经被深入探讨过[^2]。
#### 注册Shuffle元数据
在整个集群范围内唯一标识一次特定的Shuffle操作是非常重要的。因此,在Driver节点上设有专门用于管理此类信息的对象——`ShuffleManager`。它提供了方法用来记录关于当前正在进行之Shuffle的相关属性,例如ID编号、参与映射转换的地图数目等细节参数[^3]。
```python
def register_shuffle(shuffle_id: int, num_maps: int, dependency):
"""
Registers metadata about a shuffle operation.
Args:
shuffle_id (int): Unique identifier for the shuffle.
num_maps (int): Number of map tasks involved in this shuffle.
dependency : Dependency information between parent and child RDDs.
Returns:
A handle that can be used to refer back to registered shuffle data.
"""
pass # Placeholder implementation
```
#### Executor上的Shuffle Manager职责
除了上述提到的功能外,位于各个工作节点内的Executors同样配备有自己的`ShuffleManager`实例。它们的主要责任在于实际执行具体的I/O操作以保存来自上游算子产生的部分聚合后的键值对集合到持久化存储介质上去;同时也承担着后续拉取其他机器所持有的对应分片的能力[^4]。
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