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- mapreduce2 shuffle 內(nèi)容精選 換一換
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在Spark應(yīng)用執(zhí)行過(guò)程中NodeManager出現(xiàn)OOM異常 問(wèn)題 當(dāng)開(kāi)啟Yarn External Shuffle服務(wù)時(shí)，在Spark應(yīng)用執(zhí)行過(guò)程中，如果當(dāng)前shuffle連接過(guò)多，Yarn External Shuffle會(huì)出現(xiàn)“java.lang.OutofMemoryError: Direct buffer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
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置。 shuffle設(shè)置 對(duì)于合并功能，可粗略估計(jì)合并前后分區(qū)數(shù)的變化： 一般來(lái)說(shuō)，舊分區(qū)數(shù)>新分區(qū)數(shù)，可設(shè)置shuffle為false；但如果舊分區(qū)遠(yuǎn)大于新分區(qū)數(shù)，例如高于100倍以上，可以考慮設(shè)置shuffle為true，增加并行度，提高合并的速度。 設(shè)置shuffle為tr來(lái)自：幫助中心oin條件時(shí)，很大概率會(huì)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(chǎng)景。 Bucket Shuffle Join功能只能在左表為單分區(qū)時(shí)生效。 支持來(lái)自：幫助中心
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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![]()
bb-45b4-8e3a-128c9bcfa4bf”的目錄，里面存放了計(jì)算過(guò)程中產(chǎn)生的shuffle臨時(shí)文件。 因?yàn)镴D BCS erver啟動(dòng)了Spark的動(dòng)態(tài)資源分配功能，已經(jīng)將shuffle托管給NodeManager，NodeManager只會(huì)按照APP的運(yùn)行周期來(lái)管理這些文來(lái)自：幫助中心![]()
本文介紹了【《Spark Streaming實(shí)時(shí)流式大數(shù)據(jù)處理實(shí)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(kāi)發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計(jì)算技術(shù)生態(tài)圈動(dòng)態(tài)...請(qǐng)點(diǎn)擊查閱更多詳情。來(lái)自：其他![]()
Integer.MAX_VALUE 使用動(dòng)態(tài)資源調(diào)度功能，必須配置External Shuffle Service。如果沒(méi)有使用External Shuffle Service，Executor被殺時(shí)會(huì)丟失shuffle文件。 如果通過(guò)spark.executor.instances或者--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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storyServer會(huì)回收最先緩存的Spark應(yīng)用，同時(shí)會(huì)清理掉相應(yīng)的“temp_shuffle”文件。 當(dāng)用戶正在查看即將被回收的Spark應(yīng)用時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)找不到“temp_shuffle”文件的錯(cuò)誤，從而導(dǎo)致當(dāng)前頁(yè)面無(wú)法訪問(wèn)。 如果遇到上述問(wèn)題，可參考以下兩種方法解決。來(lái)自：幫助中心![]()
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storyServer會(huì)回收最先緩存的Spark應(yīng)用，同時(shí)會(huì)清理掉相應(yīng)的“temp_shuffle”文件。 當(dāng)用戶正在查看即將被回收的Spark應(yīng)用時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)找不到“temp_shuffle”文件的錯(cuò)誤，從而導(dǎo)致當(dāng)前頁(yè)面無(wú)法訪問(wèn)。 處理步驟 如果遇到上述問(wèn)題，可參考以下兩種方法解決。來(lái)自：幫助中心![]()
spark.shuffle.sort.BypassMergeSortShuffleWriter.write(BypassMergeSortShuffleWriter.java:126) at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask來(lái)自：幫助中心![]()
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failed] 原因分析 出現(xiàn)該問(wèn)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(yù)處理shuffle操作。 dataset = dataset.shuffle(buffer_size=x) 關(guān)閉數(shù)據(jù)預(yù)處理開(kāi)關(guān)，可能會(huì)影響性能。 NPURunConfig(enab來(lái)自：幫助中心![]()
置。 shuffle設(shè)置 對(duì)于合并功能，可粗略估計(jì)合并前后分區(qū)數(shù)的變化： 一般來(lái)說(shuō)，舊分區(qū)數(shù)>新分區(qū)數(shù)，可設(shè)置shuffle為false；但如果舊分區(qū)遠(yuǎn)大于新分區(qū)數(shù)，例如高于100倍以上，可以考慮設(shè)置shuffle為true，增加并行度，提高合并的速度。 設(shè)置shuffle為tr來(lái)自：幫助中心
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