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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
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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
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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![]()
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![]()
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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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。来自：帮助中心![]()
本文介绍了【【教程】大数据平台Hortonworks对接OBSFileSystem操作指南】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。来自：其他![]()
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![]()
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--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![]()
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。来自：帮助中心![]()
failed] 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 数据读入的速度跟不上模型迭代的速度。 处理方法 减少预处理shuffle操作。 dataset = dataset.shuffle(buffer_size=x) 关闭数据预处理开关，可能会影响性能。 NPURunConfig(enab来自：帮助中心![]()
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spark.shuffle.sort.BypassMergeSortShuffleWriter.write(BypassMergeSortShuffleWriter.java:126) at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask来自：帮助中心![]()
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
