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- mapreduce2 shuffle 內(nèi)容精選 換一換
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在Spark應用執(zhí)行過程中NodeManager出現(xiàn)OOM異常 問題 當開啟Yarn External Shuffle服務時，在Spark應用執(zhí)行過程中，如果當前shuffle連接過多，Yarn External Shuffle會出現(xiàn)“java.lang.OutofMemoryError: Direct buffer來自：幫助中心enabled異常，部分關鍵日志如下圖所示： 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。 在當前版本的 FusionInsight 中，Node來自：幫助中心
- mapreduce2 shuffle 相關內(nèi)容
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置。 shuffle設置 對于合并功能，可粗略估計合并前后分區(qū)數(shù)的變化： 一般來說，舊分區(qū)數(shù)>新分區(qū)數(shù)，可設置shuffle為false；但如果舊分區(qū)遠大于新分區(qū)數(shù)，例如高于100倍以上，可以考慮設置shuffle為true，增加并行度，提高合并的速度。 設置shuffle為tr來自：幫助中心oin條件時，很大概率會被規(guī)劃為Bucket Shuffle Join。 左表的分桶列的類型與右表等值Join列的類型需要保持一致。 Bucket Shuffle Join功能只生效于等值Join的場景。 Bucket Shuffle Join功能只能在左表為單分區(qū)時生效。 支持來自：幫助中心
- mapreduce2 shuffle 更多內(nèi)容
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使用Hash shuffle出現(xiàn)任務失敗 訪問Spark應用的聚合日志頁面報“DNS查找失敗”錯誤 由于Timeout waiting for task異常導致Shuffle FetchFailed Executor進程Crash導致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![]()
bb-45b4-8e3a-128c9bcfa4bf”的目錄，里面存放了計算過程中產(chǎn)生的shuffle臨時文件。 因為JD BCS erver啟動了Spark的動態(tài)資源分配功能，已經(jīng)將shuffle托管給NodeManager，NodeManager只會按照APP的運行周期來管理這些文來自：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】相關內(nèi)容，與您搜索的mapreduce2 shuffle相關，助力開發(fā)者獲取技術信息和云計算技術生態(tài)圈動態(tài)...請點擊查閱更多詳情。來自：其他![]()
Integer.MAX_VALUE 使用動態(tài)資源調(diào)度功能，必須配置External Shuffle Service。如果沒有使用External Shuffle Service，Executor被殺時會丟失shuffle文件。 如果通過spark.executor.instances或者--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【快速理解spark-on-k8s中的external-shuffle-service】相關內(nèi)容，與您搜索的mapreduce2 shuffle相關，助力開發(fā)者獲取技術信息和云計算技術生態(tài)圈動態(tài)...請點擊查閱更多詳情。來自：其他![]()
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storyServer會回收最先緩存的Spark應用，同時會清理掉相應的“temp_shuffle”文件。 當用戶正在查看即將被回收的Spark應用時，可能會出現(xiàn)找不到“temp_shuffle”文件的錯誤，從而導致當前頁面無法訪問。 如果遇到上述問題，可參考以下兩種方法解決。來自：幫助中心![]()
在Spark應用執(zhí)行過程中NodeManager出現(xiàn)OOM異常 問題 當開啟Yarn External Shuffle服務時，在Spark應用執(zhí)行過程中，如果當前shuffle連接過多，Yarn External Shuffle會出現(xiàn)“java.lang.OutofMemoryError: Direct buffer來自：幫助中心![]()
storyServer會回收最先緩存的Spark應用，同時會清理掉相應的“temp_shuffle”文件。 當用戶正在查看即將被回收的Spark應用時，可能會出現(xiàn)找不到“temp_shuffle”文件的錯誤，從而導致當前頁面無法訪問。 處理步驟 如果遇到上述問題，可參考以下兩種方法解決。來自：幫助中心![]()
spark.shuffle.sort.BypassMergeSortShuffleWriter.write(BypassMergeSortShuffleWriter.java:126) at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask來自：幫助中心![]()
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failed] 原因分析 出現(xiàn)該問題的可能原因如下： 數(shù)據(jù)讀入的速度跟不上模型迭代的速度。 處理方法 減少預處理shuffle操作。 dataset = dataset.shuffle(buffer_size=x) 關閉數(shù)據(jù)預處理開關，可能會影響性能。 NPURunConfig(enab來自：幫助中心![]()
置。 shuffle設置 對于合并功能，可粗略估計合并前后分區(qū)數(shù)的變化： 一般來說，舊分區(qū)數(shù)>新分區(qū)數(shù)，可設置shuffle為false；但如果舊分區(qū)遠大于新分區(qū)數(shù)，例如高于100倍以上，可以考慮設置shuffle為true，增加并行度，提高合并的速度。 設置shuffle為tr來自：幫助中心
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