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- mapreduce2 shuffle 內(nèi)容精選 換一換
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mergeSmallFilesUsingShuffle.enabled 是否啟用使用Shuffle來(lái)合并小文件的功能，以減少文件數(shù)量，提高讀取和處理性能。 false：默認(rèn)值，即默認(rèn)不啟用此功能。 true：Spark在寫入目標(biāo)表前會(huì)判斷是否需要增加Shuffle合并，如果需要合并，會(huì)啟動(dòng)一個(gè)ShuffleJob。來(lái)自：幫助中心如何通過(guò)JDBC設(shè)置spark.sql.shuffle.partitions參數(shù)提高并行度 操作場(chǎng)景 Spark作業(yè)在執(zhí)行shuffle類語(yǔ)句，包括group by、join等場(chǎng)景時(shí)，常常會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)傾斜的問(wèn)題，導(dǎo)致作業(yè)任務(wù)執(zhí)行緩慢。 該問(wèn)題可以通過(guò)設(shè)置spark.sql.shuffle.partitions提高shuffle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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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![]()
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![]()
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![]()
rtsStore。使用MemArtsStore存儲(chǔ)Shuffle Data后，大數(shù)據(jù)應(yīng)用不再依賴帶本地盤的機(jī)型。其次，MemArtsStore提供多副本機(jī)制保證Shuffle Data的高可用性，單個(gè)節(jié)點(diǎn)故障不會(huì)導(dǎo)致Shuffle Data丟失。最后，MemArtsStore內(nèi)部來(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![]()
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，提升shuffle效率。 開啟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![]()
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