如果从多个MapR位置读取数据，spark shuffle是如何工作的？

Spark Shuffle是Spark框架中的一个重要组件，用于在不同节点之间进行数据的重新分区和合并操作。当从多个MapR位置读取数据时，Spark Shuffle的工作流程如下：

数据划分：Spark将输入数据划分为多个分区，每个分区包含一部分数据。这些分区可以根据数据的键进行划分，以便在后续的操作中能够按键进行聚合或连接操作。
Map阶段：每个节点上的Map任务会处理一部分数据，并将其转换为键值对的形式。这些键值对将根据键的哈希值被分配到不同的分区中。
Shuffle过程：在Map阶段结束后，Spark会根据键的哈希值将键值对发送到对应的节点上。这个过程涉及到网络通信，即将数据从一个节点传输到另一个节点。
数据合并：接收到键值对的节点会将它们按照键进行合并操作，将相同键的值进行聚合或连接。这个过程可以通过reduce、groupByKey等操作来实现。
结果输出：最后，合并后的数据将被写入到磁盘或者用于后续的计算操作。

在这个过程中，Spark Shuffle的工作主要包括数据划分、Map阶段、Shuffle过程、数据合并和结果输出。通过这个过程，Spark能够高效地处理大规模数据集，并支持复杂的数据操作和分析。

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大数据开发面试之26个Spark高频考点

前言大家好，我是梦想家Alex ~ 今天为大家带来大数据开发面试中，关于 Spark 的 28 个高频考点。 1、Spark 如何保证宕机迅速恢复? ...如果用户需要经过排序的数据，那么需要自己调用类似 sortByKey() 的操作；如果你是 Spark 1.1 的用户，可以将 spark.shuffle.manager 设置为 sort，则会对数据进行排序...可以从下面三点去展开 shuffle 过程的划分 shuffle 的中间结果如何存储 shuffle 的数据如何拉取过来 15、Spark 的数据本地性有哪几种？ ...Spark 中的数据本地性有三种： PROCESS_LOCAL 是指读取缓存在本地节点的数据 NODE_LOCAL 是指读取本地节点硬盘数据 ANY 是指读取非本地节点数据通常读取数据...，提高数据的读取性能，如果 shuffle 的操作比较多，有很多的数据读写操作到 JVM 中，那么应该调小一点，节约出更多的内存给 JVM，避免过多的 JVM gc 发生。

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五万字 | Spark吐血整理，学习与面试收藏这篇就够了！

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Spark 基础面试题

6.有向无环图：答：DAG，有向无环图，简单的来说，就是一个由顶点和有方向性的边构成的图中，从任意一个顶点出发，没有任意一条路径会将其带回到出发点的顶点位置，为每个spark job计算具有依赖关系的多个...·尽可能不要存储到硬盘上，除非计算数据集的函数，计算量特别大，或者它们过滤了大量的数据。否则，重新计算一个分区的速度，和与从硬盘中读取基本差不多快。...优点： 1、简化并行读取如果要读取多个partition, 不需要创建多个输入DStream然后对它们进行union操作....Spark会创建跟Kafka partition一样多的RDD partition, 并且会并行从Kafka中读取数据....如果用户需要经过排序的数据，那么需要自己调用类似 sortByKey() 的操作；如果你是Spark 1.1的用户，可以将spark.shuffle.manager设置为sort，则会对数据进行排序。

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Spark Day06：Spark Core之Spark 内核调度和SparkSQL快速入门

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如何调优Spark Steraming

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