Apache Spark Shuffle I/O 在 Facebook 的优化

时间:2021-12-30 15:32:01
【文件属性】:
文件名称:Apache Spark Shuffle I/O 在 Facebook 的优化
文件大小:120.87MB
文件格式:ZIP
更新时间:2021-12-30 15:32:01
Spark Shuffle iteblog 我们都知道,Shuffle 操作在 Spark 中是一种昂贵的操作。在 Facebook,单个 Job 的 Shuffle 就可能往磁盘中写入 300TB 的数据;而且 shuffle reads 也是一种低效的操作,这会大大延长作业的整体执行时间,并且消耗大量的系统资源。 为了提高 shuffle 的性能并提高资源利用率,Facebook 开发了 Spark-optimized Shuffle (SOS) 。 这种 shuffle 技术有效地将大量小的 shuffle 读请求转换成少并且大的顺序 I/O 请求。目前这个技术于2018年4月已经在 Facebook 大规模使用了,作业整体的 I/O 提升了两倍,计算效率提高10%。值得高兴的是,这项技术 Facebook 打算共享给社区。 本地址是这项技术的视频介绍。关注Hadoop技术博文(iteblog_hadoop) 公众号并回复 sos 获取本文相关ppt及相关技术论文。
【文件预览】:
videoplayback.mp4

网友评论