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apache.spark.shuffle.hash.HashShuffleReader.read(HashShuffleReader.scala:102) at org.apache.spark.rdd.ShuffledRDD.compute(ShuffledRDD.scala:90)来自：帮助中心enabled为true时）shuffle分区的咨询大小（单位：字节），在Spark聚合小shuffle分区或拆分倾斜的shuffle分区时生效。 64MB spark.sql.adaptive.fetchShuffleBlocksInBatch 是否批量取连续的shuffle块。对于同一个m来自：帮助中心
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ults.conf”配置文件中调整如下参数。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 spark.sql.shuffle.partitions shuffle操作时，shuffle数据的分块数。 200 父主题： SQL和DataFrame来自：帮助中心
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rtsStore。使用MemArtsStore存储Shuffle Data后，大数据应用不再依赖带本地盘的机型。其次，MemArtsStore提供多副本机制保证Shuffle Data的高可用性，单个节点故障不会导致Shuffle Data丢失。最后，MemArtsStore内部来自：帮助中心![]()
配置SparkSQL的分块个数 操作场景 SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数为200。在数据量特别大的场景下，使用默认的分块数就会造成单个数据块过大。如果一个任务产生的单个shuffle数据块大于2G，该数据块在被fetch的时候还会报类似错误： Adjusted来自：帮助中心![]()
lts.conf”配置文件中调整如下参数。 表1 参数说明 参数 描述 取值示例 spark.sql.shuffle.partitions shuffle操作时，shuffle数据的分块数。 200 父主题： SQL和DataFrame来自：帮助中心![]()
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配置SparkSQL的分块个数 配置场景 SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数为200。在数据量特别大的场景下，使用默认的分块数就会造成单个数据块过大。如果一个任务产生的单个shuffle数据块大于2G，该数据块在被fetch的时候还会报类似错误： Adjusted来自：帮助中心![]()
在Spark中，External Shuffle Service（外部 Shuffle 服务）是一个独立于Executor的进程，主要用于优化Shuffle操作的性能和稳定性。它通过将Shuffle数据的管理从Executor中剥离出来，解决了Executor退出时Shuffle数据丢失的问题，同时减少了资源竞争。来自：帮助中心![]()
使用Hash shuffle出现任务失败 访问Spark应用的聚合日志页面报“DNS查找失败”错误 由于Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed Executor进程Crash导致Stage重试 执行大数据量的shuffle过程时Executor注册shuffle来自：帮助中心![]()
enabled异常，部分关键日志如下图所示： 回答 造成该现象的原因是NodeManager重启。使用ExternalShuffle的时候，Spark将借用NodeManager传输Shuffle数据，因此NodeManager的内存将成为瓶颈。 在当前版本的 FusionInsight 中，Node来自：帮助中心![]()
向动态分区表中插入数据时，在重试的task中出现"Failed to CREATE_FILE"异常 问题 向动态分区表中插入数据时，shuffle过程中大面积shuffle文件损坏（磁盘掉线、节点故障等）后，为什么会在重试的task中出现"Failed to CREATE_FILE"异常？ 2016-06-25来自：帮助中心![]()
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使用Hash shuffle出现任务失败 访问Spark应用的聚合日志页面报“DNS查找失败”错误 由于Timeout waiting for task异常导致Shuffle FetchFailed Executor进程Crash导致Stage重试 执行大数据量的shuffle过程时Executor注册shuffle来自：帮助中心![]()
置。 shuffle设置 对于合并功能，可粗略估计合并前后分区数的变化： 一般来说，旧分区数>新分区数，可设置shuffle为false；但如果旧分区远大于新分区数，例如高于100倍以上，可以考虑设置shuffle为true，增加并行度，提高合并的速度。 设置shuffle为tr来自：帮助中心![]()
向动态分区表中插入数据时，在重试的task中出现"Failed to CREATE_FILE"异常 问题 向动态分区表中插入数据时，shuffle过程中大面积shuffle文件损坏（磁盘掉线、节点故障等）后，为什么会在重试的task中出现"Failed to CREATE_FILE"异常？ 2016-06-25来自：帮助中心![]()
本文介绍了【《Spark Streaming实时流式大数据处理实战》 ——3.4.2 Shuffle依赖（宽依赖Wide Depende】相关内容，与您搜索的mapreduce2 shuffle相关，助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。来自：其他![]()
在Spark应用执行过程中NodeManager出现OOM异常 问题 当开启Yarn External Shuffle服务时，在Spark应用执行过程中，如果当前shuffle连接过多，Yarn External Shuffle会出现“java.lang.OutofMemoryError: Direct buffer来自：帮助中心
