LinkedIn Magnet1融合了本地Shuffle+Push Shuffle,其设计哲学是"尽力而为",Mapper的Output写完本地后,Push线程会把数据推给远端的ESS做聚合,且不保证所有数据都会聚合。受益于本地Shuffle,Magnet在容错和AE的支持上的表现更好(直接Fallback到传统Shuffle)。Magnet的局限包括依赖本地盘,不支持存算分离;数据合并依赖ESS,对NodeManager造成额外压力;Shuffle Write同时写本地和远端,性能达不到最优。Magnet方案已经被Apache Spark接纳,成为默认的开源方案。
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