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MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时，任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间，您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优化。根据输入数据的大小，优化“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site来自：帮助中心![]()
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本文介绍了【【物联网程学习课堂笔记】关于《名师讲堂：LiteOS内核实战教程》的学习2.3>任务管理之任务的运作机制】相关内容，与您搜索的内存空间相关。邀你共享云计算使用和开发经验，汇聚云上智慧，共赢智慧未来...更多详情请点击查阅。来自：其他![]()
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10^11个shuffle文件）。如果磁盘文件数量特别巨大，对文件读写的性能会带来比较大的影响，此外由于同时打开的文件句柄数量多，序列化以及压缩等操作需要占用非常大的临时内存空间，对内存的使用和GC带来很大的压力，从而容易造成Executor无法响应Driver。 因此，建议使用Sort shuffle，而不使用Hash来自：帮助中心![]()
10^11个shuffle文件）。如果磁盘文件数量特别巨大，对文件读写的性能会带来比较大的影响，此外由于同时打开的文件句柄数量多，序列化以及压缩等操作需要占用非常大的临时内存空间，对内存的使用和GC带来很大的压力，从而容易造成Executor无法响应Driver。 因此，建议使用Sort shuffle，而不使用Hash来自：帮助中心![]()
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单个分片大小：建议将每个分片的大小控制在10GB到50GB之间。这有助于在存储效率和查询性能之间取得平衡。 内存与分片比例：在资源分配上，建议每1GB的内存空间放置20到30个分片。这样可以确保每个分片都有足够的内存资源进行索引和查询操作。 单节点分片数：为了避免单点过载，建议每个节点上的分片数来自：帮助中心![]()
nodemanager.resource.memory-mb表示该节点上Yarn可使用的物理内存总量，在高负载情况下会与Presto互相挤占可用内存空间，请根据业务实际情况调小。 Yarn滚动重启过程中，在Yarn上运行的任务可能会因为重试次数过多导致业务异常，请在业务空闲期间重启服务。来自：帮助中心![]()
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