为了优化HashShuffleManager我们可以设置一个参数:spark.shuffle.consolidateFiles,该参数默认值为false,将其设置为true即可开启优化机制,通常来说,如果我们使用HashShuffleManager,那么都建议开启这个选项。 开启consolidate机制之后,在shuffle write过程中,task就不是为下游stage的每个task创建一个磁盘文件了,此时会出现shuffle...
7、Shuffle优化配置 -spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold 默认值:200 参数说明:当ShuffleManager为SortShuffleManager时,如果shuffle read task的数量小于这个阈值(默认是200),则shuffle write过程中不会进行排序操作,而是直接按照未经优化的HashShuffleManager的方式去写数据,但是最后会将每个task产生的所有临时磁盘文件...
资源密集型:Shuffle 需要额外的计算资源,包括 CPU、内存和磁盘 I/O。shuffle 期间资源利用率的增加会导致资源争用、作业执行时间延长和效率降低。 四、缓解shuffle的解决方案 为了优化 Apache Spark 性能并减轻 shuffle 的影响,可以采用多种策略: 减少网络 I/O:通过使用更少和更大的工作节点,可以减少 shuffle 期间...
Shuffle是Spark中的一个关键操作，它用于重新分区数据或进行聚合操作。Shuffle操作可能导致大量的磁盘读写和网络传输，从而成为性能瓶颈。Java虚拟机（JVM）是Spark运行的基础，优化JVM可以提高Spark应用程序的运行性能。本文就针对Spark的Shuffle和JVM优化方式进行重点介绍。一、Shuffle调优 1. 调节Map端缓冲区 在Spark任务...
spark的shuffle调优 spark调优基础篇 目录 一、任务优化 1、调大分配资源 2、提高并行度 3、RDD的重用和持久化 4、使用广播变量 5、避免使用shuffle类算子 6、使用高性能的算子 7、Kryo序列化 8、Spark内存模型调优 二、参数 1、动态资源分配 2、推测机制...
Apache Celeborn 是一款高性能的存算分离存储系统,专门设计用于加速 Apache Spark 的数据处理任务。Celeborn 通过优化 Shuffle 过程中的数据管理和传输,显著提升了 Spark 应用程序的性能。以下是 Celeborn 如何优化 Spark Shuffle 的几个关键方面: 1. 存算分离架构 ...
我们做了几个调整增加Celeborn Shuffle RPC、Commit超时时间;增加Worker Flush Buffer Size,从256K调整到1M,优化Commit耗时;上线Celeborn基于磁盘负载的调度,所有磁盘分5组,每组之间Slot分配比例差距1.1倍,计算磁盘负载时Fetch、Flush耗时系数都是0.5;打Celeborn社区Stage重试的补丁,当发生Shuffle 异常时,触发Stage重试,而...
四.Shuffle性能优化 1.spark.shuffle.file.buffer,默认值:32k,该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小。将数据写到磁盘文件之前,会先写入buffer缓冲区中,待缓冲区写满之后,才会溢写到磁盘。适当增加这个参数的大小,从而减少shuffle write过程中溢写磁盘文件的次数,减少磁盘的I/O,进而提升...
调优建议:由于SortShuffleManager默认会对数据进行排序,因此如果你的业务逻辑中需要该排序机制的话,则使用默认的SortShuffleManager就可以;而如果你的业务逻辑不需要对数据进行排序,那么建议参考后面的几个参数调优,通过bypass机制或优化的HashShuffleManager来避免排序操作,同时提供较好的磁盘读写性能。这里要注意的是,tungste...
调优建议:由于SortShuffleManager默认会对数据进行排序,因此如果你的业务逻辑中需要该排序机制的话,则使用默认的SortShuffleManager就可以;而如果你的业务逻辑不需要对数据进行排序,那么建议参考后面的几个参数调优,通过bypass机制或优化的HashShuffleManager来避免排序操作,同时提供较好的磁盘读写性能。这里要注意的是,tungste...