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  • mapreduce2 shuffle 内容精选 换一换
  • 本文介绍了【MapReduce快速入门系列(7) | Shuffle之排序(sort)详解及全排序】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。
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    本文介绍了【ShuffleNet V2:高效卷积神经网络架构设计的实用指南】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。
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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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  • mapreduce2 shuffle 更多内容
  • 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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    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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    应用的Remote Shuffle Service。 使用MemArtsStore存储Shuffle Data后,大数据应用不再依赖带本地盘的机型;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;Me
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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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    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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    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
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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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    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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    本文介绍了【[Pytorch] ShufflenetV2模型迁移--昇腾910训练场景性能调优记录分享】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。
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    本文介绍了【ShuffleNet:一种为移动设备设计的极致高效的卷积神经网络】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。
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    storyServer会回收最先缓存的Spark应用,同时会清理掉相应的“temp_shuffle”文件。 当用户正在查看即将被回收的Spark应用时,可能会出现找不到“temp_shuffle”文件的错误,从而导致当前页面无法访问。 如果遇到上述问题,可参考以下两种方法解决。
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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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    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
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    Integer.MAX_VALUE 使用动态资源调度功能,必须配置External Shuffle Service。如果没有使用External Shuffle Service,Executor被杀时会丢失shuffle文件。 如果通过spark.executor.instances或者--
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    storyServer会回收最先缓存的Spark应用,同时会清理掉相应的“temp_shuffle”文件。 当用户正在查看即将被回收的Spark应用时,可能会出现找不到“temp_shuffle”文件的错误,从而导致当前页面无法访问。 处理步骤 如果遇到上述问题,可参考以下两种方法解决。
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    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
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    spark.shuffle.sort.BypassMergeSortShuffleWriter.write(BypassMergeSortShuffleWriter.java:126) at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask
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