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  • mapreduce2 shuffle 内容精选 换一换
  • 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
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    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。
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  • mapreduce2 shuffle 相关内容
  • mergeSmallFilesUsingShuffle.enabled 是否启用使用Shuffle来合并小文件的功能,以减少文件数量,提高读取和处理性能。 false:默认值,即默认不启用此功能。 true:Spark在写入目标表前会判断是否需要增加Shuffle合并,如果需要合并,会启动一个ShuffleJob。
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    如何通过JDBC设置spark.sql.shuffle.partitions参数提高并行度 操作场景 Spark作业在执行shuffle类语句,包括group by、join等场景时,常常会出现数据倾斜的问题,导致作业任务执行缓慢。 该问题可以通过设置spark.sql.shuffle.partitions提高shuffle
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  • mapreduce2 shuffle 更多内容
  • 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
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    coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false) 当shuffle为true的时候,函数作用与repartition(numPartitions: Int)相同,会将数据通过Shuffle的方式重新分区;当shuffle为false的时候,则只是简单
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    coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false) 当shuffle为true的时候,函数作用与repartition(numPartitions: Int)相同,会将数据通过Shuffle的方式重新分区;当shuffle为false的时候,则只是简单
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    apache.spark.shuffle.hash.HashShuffleReader.read(HashShuffleReader.scala:102) at org.apache.spark.rdd.ShuffledRDD.compute(ShuffledRDD.scala:90)
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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
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    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。
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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
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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
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    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
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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
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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
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    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
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    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
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