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- mapreduce2 shuffle 內(nèi)容精選 換一換
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apache.spark.shuffle.hash.HashShuffleReader.read(HashShuffleReader.scala:102) at org.apache.spark.rdd.ShuffledRDD.compute(ShuffledRDD.scala:90)來自：幫助中心spark.sql.shuffle.partitions shuffle操作時，shuffle數(shù)據(jù)的分塊數(shù)。 200 spark.shuffle.sasl.timeout shuffle操作時SASL認證的超時時間。單位：秒。 120s spark.shuffle.io.connectionTimeout來自：幫助中心
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ults.conf”配置文件中調(diào)整如下參數(shù)。 表1 參數(shù)說明 參數(shù) 描述 默認值 spark.sql.shuffle.partitions shuffle操作時，shuffle數(shù)據(jù)的分塊數(shù)。 200 父主題： SQL和DataFrame來自：幫助中心![]()
配置SparkSQL的分塊個數(shù) 操作場景 SparkSQL在進行shuffle操作時默認的分塊數(shù)為200。在數(shù)據(jù)量特別大的場景下，使用默認的分塊數(shù)就會造成單個數(shù)據(jù)塊過大。如果一個任務(wù)產(chǎn)生的單個shuffle數(shù)據(jù)塊大于2G，該數(shù)據(jù)塊在被fetch的時候還會報類似錯誤： Adjusted來自：幫助中心![]()
enabled為true時）shuffle分區(qū)的咨詢大?。▎挝唬鹤止?jié)），在Spark聚合小shuffle分區(qū)或拆分傾斜的shuffle分區(qū)時生效。 64MB spark.sql.adaptive.fetchShuffleBlocksInBatch 是否批量取連續(xù)的shuffle塊。對于同一個m來自：幫助中心![]()
ark.shuffle.service.removeShuffle”值為“true”，保存配置，并重啟對應(yīng)的實例。 圖1 添加參數(shù) 表1 參數(shù)解釋 參數(shù) 描述 取值示例 spark.shuffle.service.removeShuffle 是否在不再需要shuffle時使用Ex來自：幫助中心![]()
本文介紹了【【Atlas200DK使用FAQ】ShuffleNet模型轉(zhuǎn)換時無法進行8bit量化】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![]()
磁盤，提升shuffle效率。 開啟spark.shuffle.service.enabled=true，啟動shuffle服務(wù)，提升任務(wù)shuffle的穩(wěn)定性。 配置項 集群默認值 調(diào)整后 --conf spark.shuffle.readHostLocalDisk false來自：幫助中心![]()
coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false) 當(dāng)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(dāng)shuffle為false的時候，則只是簡單來自：幫助中心![]()
apache.spark.shuffle.hash.HashShuffleReader.read(HashShuffleReader.scala:102) at org.apache.spark.rdd.ShuffledRDD.compute(ShuffledRDD.scala:90)來自：幫助中心![]()
enabled為true時）shuffle分區(qū)的咨詢大?。▎挝唬鹤止?jié)），在Spark聚合小shuffle分區(qū)或拆分傾斜的shuffle分區(qū)時生效。 64MB spark.sql.adaptive.fetchShuffleBlocksInBatch 是否批量取連續(xù)的shuffle塊。對于同一個m來自：幫助中心![]()
配置SparkSQL的分塊個數(shù) 配置場景 SparkSQL在進行shuffle操作時默認的分塊數(shù)為200。在數(shù)據(jù)量特別大的場景下，使用默認的分塊數(shù)就會造成單個數(shù)據(jù)塊過大。如果一個任務(wù)產(chǎn)生的單個shuffle數(shù)據(jù)塊大于2G，該數(shù)據(jù)塊在被fetch的時候還會報類似錯誤： Adjusted來自：幫助中心![]()
在Spark中，External Shuffle Service（外部 Shuffle 服務(wù)）是一個獨立于Executor的進程，主要用于優(yōu)化Shuffle操作的性能和穩(wěn)定性。它通過將Shuffle數(shù)據(jù)的管理從Executor中剝離出來，解決了Executor退出時Shuffle數(shù)據(jù)丟失的問題，同時減少了資源競爭。來自：幫助中心![]()
使用Hash shuffle出現(xiàn)任務(wù)失敗 訪問Spark應(yīng)用的聚合日志頁面報“DNS查找失敗”錯誤 由于Timeout waiting for task異常導(dǎo)致Shuffle FetchFailed Executor進程Crash導(dǎo)致Stage重試 執(zhí)行大數(shù)據(jù)量的shuffle過程時Executor注冊shuffle來自：幫助中心![]()
enabled異常，部分關(guān)鍵日志如下圖所示： 回答 造成該現(xiàn)象的原因是NodeManager重啟。使用ExternalShuffle的時候，Spark將借用NodeManager傳輸Shuffle數(shù)據(jù)，因此NodeManager的內(nèi)存將成為瓶頸。 在當(dāng)前版本的 FusionInsight 中，Node來自：幫助中心![]()
向動態(tài)分區(qū)表中插入數(shù)據(jù)時，在重試的task中出現(xiàn)"Failed to CREATE_FILE"異常 問題 向動態(tài)分區(qū)表中插入數(shù)據(jù)時，shuffle過程中大面積shuffle文件損壞（磁盤掉線、節(jié)點故障等）后，為什么會在重試的task中出現(xiàn)"Failed to CREATE_FILE"異常？ 2016-06-25來自：幫助中心![]()
本文介紹了【《Spark Streaming實時流式大數(shù)據(jù)處理實戰(zhàn)》 ——3.4.2 Shuffle依賴（寬依賴Wide Depende】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的mapreduce2 shuffle相關(guān)，助力開發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計算技術(shù)生態(tài)圈動態(tài)...請點擊查閱更多詳情。來自：其他![]()
本文介紹了【快速理解spark-on-k8s中的external-shuffle-service】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的mapreduce2 shuffle相關(guān)，助力開發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計算技術(shù)生態(tài)圈動態(tài)...請點擊查閱更多詳情。來自：其他
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