那启动5个executor在不发生shuffle的时候是如何生成4个文件呢,其实会有1个或2个或3个甚至更多的executor在空跑(具体几个executor空跑与spark调度有关,与数据本地性有关,与spark集群负载有关),他并没有读取任何数据! 1. 2. 3. PS: 1.如果结果产生的文件数要比源RDD partition少,用coalesce是实现不了的,例如...
提交sql——>解析一批未被解决的逻辑计划——>分析后的逻辑计划——>优化规则(谓词下推)转化最佳优化的逻辑计划——>SparkPlanner转化为物理计划——>Spark任务执行 二、创建dataset的方式 1.读取json格式的文件创建Dataset Dataset<Row> ds = sparkSession.read().format("json").load("data/json"); 或者 Datas...
spark.sql.adaptive.enabled spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionThresholdInBytes spark.sql.adapti...
使用了SparkSQL,在Spark SQL中设置shuffle时的分区时,应该设置参数spark.sql.shuffle.partition,这个参数默认为200,按照官方建议的总程序executor-core的2～3倍,设置值为800; 并且为了更好的将数据打散,将两个表单独select出来后,小表的分区从自身的200 repartition到800,大表则按照自身的3200参与计算; 发现运行结果...
ResultStage基本上对应代码中的action算子,即将一个函数应用在RDD的各个partition的数据集上,意味着一个job的运行结束。 2. Shuffle中的任务个数 我们知道,Spark Shuffle分为map阶段和reduce阶段,或者称之为ShuffleRead阶段和ShuffleWrite阶段,那么对于一次Shuffle,map过程和reduce过程都会由若干个task来执行,那么map task...
spark.sql.shuffle.partitions configures the number of partitions that are used when shuffling data for joins or aggregations. spark.default.parallelism is the default number of partitions in RDDs returned by transformations like join, reduceByKey, and parallelize when not set explicitly by the user...
参考:hadoop与spark在shuffle的区别 一、hadoop shuffle Map方法之后Reduce方法之前这段系统执行排序的过程(将map输出作为输入传给reducer)叫Shuffle,MapReduce确保每个reducer的输入都是按键排序的。 hadoop shuffle过程: Map方法之后,数据首先进入到分区方法(getPartition),把数据标记好分区,然后把数据发送到环形缓冲区;环...
粗暴的临时解决方法增大partition数, 让partition中的数据量<2g 由于是left join触发了shuffle操作, 而spark默认join时的分区数为200(即spark.sql.shuffle.partitions...=200), 所以增大这个分区数, 即调整该参数为800, 即spark...
Spark1.2版本默认是SortShuffle,但是可配置HashShuffle Spark2.0版本删除HashShuffle只有SortShuffle ShuffleMapStage与ResultStage 在划分stage时,最后一个stage称为finalStage,它本质上是一个ResultStage对象,前面的所有stage被称为ShuffleMapStage。 ShuffleMapStage的结束伴随着shuffle文件的写磁盘。
spark.shuffle.file.buffer 默认32k Reduce端内存占比 spark.shuffle.memoryFraction 默认0.2(已过期) (deprecated) This is read only ifspark.memory.useLegacyModeis enabled. Fraction of Java heap to use for aggregation and cogroups during shuffles. At any given time, the collective size of all in-...