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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
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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：帮助中心本文介绍了【【教程】大数据平台Hortonworks对接OBSFileSystem操作指南】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
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本文介绍了【【SDK案例系列 04】基于 MindX SDK + Pytorch ShuffleNetV2的目标分类】相关内容，与您搜索的mapreduce2 shuffle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![]()
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![]()
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![]()
ark.shuffle.service.removeShuffle”值为“true”，保存配置，并重启对应的实例。 图1 添加参数 表1 参数解释 参数 描述 取值示例 spark.shuffle.service.removeShuffle 是否在不再需要shuffle时使用Ex来自：帮助中心![]()
磁盘，提升shuffle效率。 开启spark.shuffle.service.enabled=true，启动shuffle服务，提升任务shuffle的稳定性。 配置项 集群默认值 调整后 --conf spark.shuffle.readHostLocalDisk false来自：帮助中心![]()
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![]()
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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![]()
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![]()
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![]()
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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![]()
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