如果map输出相当小，会被复制到reduce任务JVM的内存（缓冲区大小由mapreduce.reduce.shuffle.input. buffer.percent 属性控制，指定用于此用途的堆空间的百分比），否则，map输出被复制到磁盘。一旦内存缓冲区达到阈值大小（由 mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent 决定）或达到 map 输出阈值（由 mapreduce. reduce. ...
每一个map任务有一个环形Buffer,map将输出写入到这个Buffer。环形Buffer是内存中的一种首尾相连的[数据结构](http://lib.csdn.net/base/datastructure"算法与数据结构知识库"),专门用来存储Key-Value格式的数据: image.png Hadoop中,环形缓冲其实就是一个字节数组: // MapTask.javaprivatebyte[]kvbuffer;// main...
如果map输出相当小,会被复制到reduce任务JVM的内存(缓冲区大小由mapreduce.reduce.shuffle.input. buffer.percent 属性控制,指定用于此用途的堆空间的百分比),否则,map输出被复制到磁盘。一旦内存缓冲区达到阈值大小(由 mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent 决定)或达到 map 输出阈值(由 mapreduce. reduce. merge....
在reduce端,如果能够让所有数据都保存在内存中,可以达到最佳的性能。通常情况下,内存都保留给reduce函数,但是如果reduce函数对内存需求不是很高,将mapreduce.reduce.merge.inmem.threshold(触发合并的map输出文件数)设为0,mapreduce.reduce.input.buffer.percent(用于保存map输出文件的堆内存比例)设为1.0,可以达到很好的...
1. spark.shuffle.file.buffer(默认值为32K) 该参数是缓冲区的缓冲内存,如果可用的内存资源较为充足的话,可以将缓冲区的值设置大点,这样会较少磁盘IO次数.,如果合理调节该参数,性能会提升1%~5%... 可以设置为64K。 2. spark.reducer.max.SizeFlight(默认为48M) ...
针对ShuffleFileGroup获取一个Writer,这样的话我们就清除了,//如果开启了consolidation机制,实际上对于每一个bucket,都会获取一个针对shuffleFileGroup的writer,//而不是一个独立的shuffleBlockFile的writer,实现了多个shuffleMapTask的输出合并blockManager.getDiskWriter(blockId, fileGroup(bucketId), serializer, bufferSize...
dst_d指向规约结果的地址,同时为了给多级规约提供缓存 Buffer,这里规定dst_d的可用空间大小应该和src_d相当。 #defineFULL_MASK 0xffffffff#defineWARP_SIZE 32#defineBLOCK_SIZE 1024constsize_tn =1<<30;unsigned*src_d, *dst_d;cudaMalloc( (void**)&src_d, ...
spark.shuffle.file.buffer: 默认32K spark.shuffle.spill.batchSize: 默认10000 shuffle时临时文件相关配置: spark.shuffle.spill.initialMemoryThreshold: shuffle时初始的缓冲区大小,扩容时会扩容一辈,申请不到一倍的内存就会生成临时shuffle文件,默认5*1024*1024(5M) ...
val bufferSize = System.getProperty("spark.shuffle.file.buffer.kb", "100").toInt * 1024 val writers = Array.tabulateBlockObjectWriter{ bucketId => val blockId = ShuffleBlockManager.blockId(shuffleId, bucketId, mapId) blockManager.getDiskBlockWriter(blockId, serializer, bufferSize) ...
val bufferSize=System.getProperty("spark.shuffle.file.buffer.kb","100").toInt*1024 val writers=Array.tabulate[BlockObjectWriter](numBuckets){bucketId=> val blockId=ShuffleBlockManager.blockId(shuffleId,bucketId,mapId) blockManager.getDiskBlockWriter(blockId,serializer,bufferSize) ...