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- mapreduce2 shuffle 內(nèi)容精選 換一換
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coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false) 當(dāng)shuffle為true的時(shí)候，函數(shù)作用與repartition(numPartitions: Int)相同，會(huì)將數(shù)據(jù)通過(guò)Shuffle的方式重新分區(qū)；當(dāng)shuffle為false的時(shí)候，則只是簡(jiǎn)單來(lái)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(lái)自：幫助中心
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spark.sql.shuffle.partitions shuffle操作時(shí)，shuffle數(shù)據(jù)的分塊數(shù)。 200 spark.shuffle.sasl.timeout shuffle操作時(shí)SASL認(rèn)證的超時(shí)時(shí)間。單位：秒。 120s spark.shuffle.io.connectionTimeout來(lái)自：幫助中心spark.sql.shuffle.partitions shuffle操作時(shí)，shuffle數(shù)據(jù)的分塊數(shù)。 200 spark.shuffle.sasl.timeout shuffle操作時(shí)SASL認(rèn)證的超時(shí)時(shí)間。單位：秒。 120s spark.shuffle.io.connectionTimeout來(lái)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(shuō)明 參數(shù) 描述 默認(rèn)值 spark.sql.shuffle.partitions shuffle操作時(shí)，shuffle數(shù)據(jù)的分塊數(shù)。 200 父主題： SQL和DataFrame來(lái)自：幫助中心![]()
本文介紹了【【SDK案例系列 04】基于 MindX SDK + Pytorch ShuffleNetV2的目標(biāo)分類】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的mapreduce2 shuffle相關(guān)。邀你共享云計(jì)算使用和開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，匯聚云上智慧，共贏智慧未來(lái)...更多詳情請(qǐng)點(diǎn)擊查閱。來(lái)自：其他![]()
enabled為true時(shí)）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(shí)生效。 64MB spark.sql.adaptive.fetchShuffleBlocksInBatch 是否批量取連續(xù)的shuffle塊。對(duì)于同一個(gè)m來(lái)自：幫助中心![]()
ark.shuffle.service.removeShuffle”值為“true”，保存配置，并重啟對(duì)應(yīng)的實(shí)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(shí)使用Ex來(lái)自：幫助中心![]()
磁盤(pán)，提升shuffle效率。 開(kāi)啟spark.shuffle.service.enabled=true，啟動(dòng)shuffle服務(wù)，提升任務(wù)shuffle的穩(wěn)定性。 配置項(xiàng) 集群默認(rèn)值 調(diào)整后 --conf spark.shuffle.readHostLocalDisk false來(lái)自：幫助中心![]()
coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false) 當(dāng)shuffle為true的時(shí)候，函數(shù)作用與repartition(numPartitions: Int)相同，會(huì)將數(shù)據(jù)通過(guò)Shuffle的方式重新分區(qū)；當(dāng)shuffle為false的時(shí)候，則只是簡(jiǎn)單來(lái)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(lái)自：幫助中心![]()
enabled為true時(shí)）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(shí)生效。 64MB spark.sql.adaptive.fetchShuffleBlocksInBatch 是否批量取連續(xù)的shuffle塊。對(duì)于同一個(gè)m來(lái)自：幫助中心![]()
配置SparkSQL的分塊個(gè)數(shù) 操作場(chǎng)景 SparkSQL在進(jìn)行shuffle操作時(shí)默認(rèn)的分塊數(shù)為200。在數(shù)據(jù)量特別大的場(chǎng)景下，使用默認(rèn)的分塊數(shù)就會(huì)造成單個(gè)數(shù)據(jù)塊過(guò)大。如果一個(gè)任務(wù)產(chǎn)生的單個(gè)shuffle數(shù)據(jù)塊大于2G，該數(shù)據(jù)塊在被fetch的時(shí)候還會(huì)報(bào)類似錯(cuò)誤： Adjusted來(lái)自：幫助中心![]()
本文介紹了【【Atlas200DK使用FAQ】ShuffleNet模型轉(zhuǎn)換時(shí)無(wú)法進(jìn)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(jì)算使用和開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，匯聚云上智慧，共贏智慧未來(lái)...更多詳情請(qǐng)點(diǎn)擊查閱。來(lái)自：其他![]()
配置SparkSQL的分塊個(gè)數(shù) 配置場(chǎng)景 SparkSQL在進(jìn)行shuffle操作時(shí)默認(rèn)的分塊數(shù)為200。在數(shù)據(jù)量特別大的場(chǎng)景下，使用默認(rèn)的分塊數(shù)就會(huì)造成單個(gè)數(shù)據(jù)塊過(guò)大。如果一個(gè)任務(wù)產(chǎn)生的單個(gè)shuffle數(shù)據(jù)塊大于2G，該數(shù)據(jù)塊在被fetch的時(shí)候還會(huì)報(bào)類似錯(cuò)誤： Adjusted來(lái)自：幫助中心![]()
在Spark中，External Shuffle Service（外部 Shuffle 服務(wù)）是一個(gè)獨(dú)立于Executor的進(jìn)程，主要用于優(yōu)化Shuffle操作的性能和穩(wěn)定性。它通過(guò)將Shuffle數(shù)據(jù)的管理從Executor中剝離出來(lái)，解決了Executor退出時(shí)Shuffle數(shù)據(jù)丟失的問(wèn)題，同時(shí)減少了資源競(jìng)爭(zhēng)。來(lái)自：幫助中心![]()
lts.conf”配置文件中調(diào)整如下參數(shù)。 表1 參數(shù)說(shuō)明 參數(shù) 描述 取值示例 spark.sql.shuffle.partitions shuffle操作時(shí)，shuffle數(shù)據(jù)的分塊數(shù)。 200 父主題： SQL和DataFrame來(lái)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(shí)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(lái)自：幫助中心![]()
使用Hash shuffle出現(xiàn)任務(wù)失敗 訪問(wèn)Spark應(yīng)用的聚合日志頁(yè)面報(bào)“DNS查找失敗”錯(cuò)誤 由于Timeout waiting for task異常導(dǎo)致Shuffle FetchFailed Executor進(jìn)程Crash導(dǎo)致Stage重試 執(zhí)行大數(shù)據(jù)量的shuffle過(guò)程時(shí)Executor注冊(cè)shuffle來(lái)自：幫助中心![]()
向動(dòng)態(tài)分區(qū)表中插入數(shù)據(jù)時(shí)，在重試的task中出現(xiàn)"Failed to CREATE_FILE"異常 問(wèn)題 向動(dòng)態(tài)分區(qū)表中插入數(shù)據(jù)時(shí)，shuffle過(guò)程中大面積shuffle文件損壞（磁盤(pán)掉線、節(jié)點(diǎn)故障等）后，為什么會(huì)在重試的task中出現(xiàn)"Failed to CREATE_FILE"異常？ 2016-06-25來(lái)自：幫助中心
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