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- mapreduce2 shuffle 内容精选 换一换
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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来自:帮助中心在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
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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:其他本文介绍了【快速理解spark-on-k8s中的external-shuffle-service】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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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bb-45b4-8e3a-128c9bcfa4bf”的目录,里面存放了计算过程中产生的shuffle临时文件。 因为JD BCS erver启动了Spark的动态资源分配功能,已经将shuffle托管给NodeManager,NodeManager只会按照APP的运行周期来管理这些文来自:帮助中心