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- mapreduce2 shuffle 内容精选 换一换
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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
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spark.sql.shuffle.partitions shuffle操作时，shuffle数据的分块数。 200 spark.shuffle.sasl.timeout shuffle操作时SASL认证的超时时间。单位：秒。 120s spark.shuffle.io.connectionTimeout来自：帮助中心spark.sql.shuffle.partitions shuffle操作时，shuffle数据的分块数。 200 spark.shuffle.sasl.timeout shuffle操作时SASL认证的超时时间。单位：秒。 120s spark.shuffle.io.connectionTimeout来自：帮助中心
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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![]()
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![]()
本文介绍了【【Atlas200DK使用FAQ】ShuffleNet模型转换时无法进行8bit量化】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![]()
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![]()
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![]()
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![]()
oin条件时，很大概率会被规划为Bucket Shuffle Join。 左表的分桶列的类型与右表等值Join列的类型需要保持一致。 Bucket Shuffle Join功能只生效于等值Join的场景。 Bucket Shuffle Join功能只能在左表为单分区时生效。 支持来自：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![]()
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
