Spark调优之Shuffle调优本节开始先讲解Shuffle核心概念；然后针对HashShuffle、SortShuffle进行调优；接下来对map端、reduce端调优；再针对Spark中的数据倾斜问题进行剖析及调优；最后是Spark运行过程中的故障排除。本文首发于公众号【五分钟学大数据】，本公号专注于大数据技术，分享高质量大数据原创技术文章。一、Shuffle的核心概念1.ShuffleMapStage与ResultStageShuffleMapStage与ResultStage在划分stage时，最后一个stage称为FinalStage，它本质上是一个ResultStage对象，前面

Spark调优之Shuffle调优本节开始先讲解Shuffle核心概念；然后针对HashShuffle、SortShuffle进行调优；接下来对map端、reduce端调优；再针对Spark中的数据倾斜问题进行剖析及调优；最后是Spark运行过程中的故障排除。本文首发于公众号【五分钟学大数据】，本公号专注于大数据技术，分享高质量大数据原创技术文章。一、Shuffle的核心概念1.ShuffleMapStage与ResultStageShuffleMapStage与ResultStage在划分stage时，最后一个stage称为FinalStage，它本质上是一个ResultStage对象，前面

1Shuffle的核心要点1.1ShuffleMapStage与ResultStage图ShuffleMapStage与ResultStage在划分stage时，最后一个stage称为finalStage，它本质上是一个ResultStage对象，前面的所有stage被称为ShuffleMapStage。ShuffleMapStage的结束伴随着shuffle文件的写磁盘。ResultStage基本上对应代码中的action算子，即将一个函数应用在RDD的各个partition的数据集上，意味着一个job的运行结束。1.2Shuffle中的任务个数我们知道，SparkShuffle分为map阶

1Shuffle的核心要点1.1ShuffleMapStage与ResultStage图ShuffleMapStage与ResultStage在划分stage时，最后一个stage称为finalStage，它本质上是一个ResultStage对象，前面的所有stage被称为ShuffleMapStage。ShuffleMapStage的结束伴随着shuffle文件的写磁盘。ResultStage基本上对应代码中的action算子，即将一个函数应用在RDD的各个partition的数据集上，意味着一个job的运行结束。1.2Shuffle中的任务个数我们知道，SparkShuffle分为map阶