SPARK-22229_SPIP_RDMA_加速的Shuffle引擎_第1.0版

Arm 服务器的 SparkRDMA 一直不太省心吧？spark-rdma-3.1-for-spark-2.2.0-jar-with-dependencies.jar这个包就挺贴心，了 64K 页大小带来的兼容性问题。以前在 x86 上跑得好好的，搬到 Arm 就出幺蛾子，主要就是page size差异搞的鬼。现在有了这个依赖包，跑Spark 2.2.0就顺多了，省了不少 debug 时间。

深入解析 Spark Shuffle 机制 Spark Shuffle 是其分布式计算框架中的重要环节，负责在不同分区间迁移数据，为后续算子提供所需数据。理解 Shuffle 机制对于优化 Spark 作业性能至关重要。 Shuffle 过程剖析 Map 阶段: 数据在各个分区进行处理，并根据目标分区进行排序和划分。 数据存储: 每个 map task 将其结果写入本地磁盘或内存。 Reduce 阶段: 从各个 map task 所在节点获取相应分区的数据。 数据聚合: 对获取的数据进行聚合或其他操作。 Shuffle 策略 Spark 提供多种 Shuffle 策略，以适应不同场景：

Spark Shuffle 中重要类包括: ShuffleManager, ShuffleBlockFetcherIterator, BlockStoreShuffleManager, NettyBlockTransferService。 关键方法包括: getReader, getPusher, close, getFileSegmentLocation, releaseLock。

SparkShuffle.xmind 是一个关于 Spark Shuffle 过程的思维导图。嗯，这个思维导图挺有用的，尤其是当你需要快速理解 Shuffle 是怎么工作的时。它以清晰的结构呈现了 Shuffle 的各个细节，比如 Shuffle 过程的步骤、相关优化和遇到的坑。你可以用这个导图来自己更好地理解 Spark 的底层机制，甚至在面试时也能派上用场。对于刚接触 Spark 的小伙伴来说，这个导图会让你对 Shuffle 的理解更直观，更容易消化。嗯，如果你在大数据相关项目，这个资源可以为你节省不少时间。 另外，相关的资料也挺丰富的，比如有关于 Spark、MySQL、SQL 等技术

Spark 源码的深入解读书挺多的，但这本《Apache Spark 源码剖析.pdf 最新版》算是我看过比较顺的那种。逻辑清楚，篇幅也控制得不错，不会看一半就晕。你如果想搞清楚Spark底层是怎么运转的，是调度、内存管理那块，拿它来入门源码还挺合适。 基于 Spark 1.0 版本的源码写的，虽然不是最新版，但对理解核心机制来说够用了。现在大版本变动也没以前频繁，架构上还是有参考价值的。重点是它不绕弯，直接带你看源码，不是那种上来就给你灌一堆理论的书。 里面比如讲到RDD 的执行过程，就会配上关键代码，像compute()、getPartitions()这些方法都点到位了。你一边读一边跟源码

分布式计算的大杀器，Apache Spark的实战宝典来了。Apache Spark 2 Cookbook(2nd)是一本英文电子书，内容挺扎实，覆盖了Spark SQL、Streaming、MLlib等核心模块。每一章都像是一个小项目，适合边看边撸代码。尤其是对你这种已经入门、想系统提升的前端转大数据的同学，真的挺友好。 章节结构清晰，也不啰嗦，基本上是“上来就是干”的风格，比较实用。比如你想快速搭个Spark Streaming环境，照着文档敲，基本不会踩坑。写法偏工程化，不讲大道理，反倒贴合工作场景，像是老司机手把手教你搭系统。 哦对了，顺手贴几个相关资料，感兴趣可以一起看：Spark

Spark思维导图Shuffle.png是一个强大的工具，用于整理和分析数据。它能够帮助用户快速整理大量信息，并进行有效的数据分析和处理。

想要用Spark SQL 引擎做即席查询服务吗？这套资源肯定能帮你省不少力气！它基于Spark SQL，能高效、灵活的查询能力，大数据时简直轻松得不要不要的。对于日常的临时查询、快速数据，适合。有些开发者一开始对Spark SQL的配置和调优有点疑惑，但其实上手后你会发现，速度快、性能强，使用起来爽。嗯，最重要的是，集成也蛮方便的，如果你已经在做大数据相关的开发，绝对值得一试。可以通过一些简短的 SQL 查询搞定复杂的数据任务。如果你还没接触过Spark SQL，但又有数据需求，建议先研究下它的基本用法，尤其是针对SELECT、JOIN等常用查询操作，掌握了后，你会觉得操作也挺简单。用来做一些

分析Shuffle机制的具体操作步骤。2. 举例说明MapReduce在多文件输出方面的应用。3. 研究MapReduce中Partition的实际运用场景。4. 讨论如何在MapReduce中有效处理重复内容。5. 探索在MapReduce中应用敏感词汇过滤的技术。6. 演示如何利用自定义Combiner优化MapReduce任务。7. 展示MapReduce在倒排序索引中的应用案例。8. 介绍MapReduce中简单排序的实现方法。