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- mapreduce2 shuffle 內(nèi)容精選 換一換
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運行Spark任務(wù)發(fā)現(xiàn)大量shuffle結(jié)果丟失 問題現(xiàn)象 Spark任務(wù)運行失敗，查看任務(wù)日志發(fā)現(xiàn)大量打印shuffle文件丟失。 原因分析 Spark運行的時候會將臨時產(chǎn)生的shuffle文件放在executor的臨時目錄中，方便后面獲取。 而當某個executor異常退出時來自：幫助中心本文介紹了【ShuffleNet無法進行8bit量化-南科大】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的mapreduce2 shuffle相關(guān)。邀你共享云計算使用和開發(fā)經(jīng)驗，匯聚云上智慧，共贏智慧未來...更多詳情請點擊查閱。來自：其他
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使用External Shuffle Service提升Spark Core性能 操作場景 Spark系統(tǒng)在運行含shuffle過程的應(yīng)用時，Executor進程除了運行task，還要負責寫shuffle數(shù)據(jù)以及給其他Executor提供shuffle數(shù)據(jù)。當Executor進程任務(wù)過重，導致觸發(fā)GC（Garbage來自：幫助中心![]()
由于Timeout waiting for task異常導致Shuffle FetchFailed 問題 使用JD BCS erver模式執(zhí)行100T的TPCDS測試套，出現(xiàn)Timeout waiting for task異常導致Shuffle FetchFailed，Stage一直重試，任務(wù)無法正常完成。來自：幫助中心![]()
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如何通過JDBC設(shè)置spark.sql.shuffle.partitions參數(shù)提高并行度 操作場景 Spark作業(yè)在執(zhí)行shuffle類語句，包括group by、join等場景時，常常會出現(xiàn)數(shù)據(jù)傾斜的問題，導致作業(yè)任務(wù)執(zhí)行緩慢。 該問題可以通過設(shè)置spark.sql.shuffle.partitions提高shuffle來自：幫助中心![]()
coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false) 當shuffle為true的時候，函數(shù)作用與repartition(numPartitions: Int)相同，會將數(shù)據(jù)通過Shuffle的方式重新分區(qū)；當shuffle為false的時候，則只是簡單來自：幫助中心
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