spark全过程图解

在Spark中，整个过程可以分为以下几个步骤：

1. 数据读取：Spark从数据源（如HDFS、本地文件系统等）中读取数据，并将其划分为一系列的分区。

2. 转换操作：Spark通过一系列的转换操作（如map、filter、reduce等）对数据进行处理，生成新的RDD（弹性分布式数据集）。

3. Shuffle write：当需要进行shuffle操作时，Spark将数据按照指定的key进行分组，并将每个分组的数据写入磁盘中的临时文件。这个过程被称为shuffle write。\[1\]

4. Shuffle read：在下一个stage中，Spark的executor节点会从其他节点上读取之前写入的临时文件，并按照key进行合并和排序，以便进行后续的计算。这个过程被称为shuffle read。\[1\]

5. 转换操作和计算：在shuffle read之后，Spark继续执行一系列的转换操作和计算，生成新的RDD。

6. 结果收集：最后，Spark将计算结果从各个节点上收集回driver节点，并进行最终的结果计算和输出。

在Spark中，shuffle write和shuffle read的处理逻辑是通过Spark的内部机制自动实现的。Spark会根据转换操作和依赖关系自动插入shuffle write和shuffle read的步骤，以保证数据的正确传递和计算的正确性。同时，Spark还会尽可能地优化shuffle操作，以提高性能和效率。\[2\]

总结起来，Spark的全过程图解包括数据读取、转换操作、shuffle write、shuffle read、转换操作和计算、结果收集等步骤。其中，shuffle write和shuffle read是Spark中重要的处理逻辑，用于数据的分组、排序和合并，以保证后续计算的正确性和效率。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Spark Shuffle过程详解](https://blog.csdn.net/u013411339/article/details/115713310)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]