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  • mapreduce2 shuffle 内容精选 换一换
  • 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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  • 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【【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。
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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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    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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    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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    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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    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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    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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    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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    hoodie.insert.shuffle.parallelism insert方式写入数据时的spark shuffle并行度。 hoodie.upsert.shuffle.parallelism upsert方式写入数据时的spark shuffle并行度。 hoodie.delete
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    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
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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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    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
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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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    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
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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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