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...
在Spark 1.2以前,默认的 shuffle 计算引擎是HashShuffleManager。HashShuffleManager有着一个非常严重的弊端,就是会产生大量的中间磁盘文件,进而由大量的磁盘IO操作影响了性能。 因此在Spark 1.2以后的版本中,默认的 ShuffleManager 改成了SortShuffleManager。SortShuffleManager相较于HashShuffleManager来说,有了一定的改进。
看Spark UI,如果你的公司是决定采用standalone模式,那么狠简单,你的spark跑起来,会显示一个Spark UI的地址,4040的端口,进去看,依次点击进去,可以看到,你的每个stage的详情,有哪些executor,有哪些task,每个task的shuffle write和shuffle read的量,shuffle的磁盘和内存,读写的数据量;如果是用的yarn模式来提交,课程最前...
7.spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold,默认值:200,当ShuffleManager为SortShuffleManager时,如果shuffle read task的数量小于这个阈值,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都合并成为一个文件,并会创建单独的索引...
知乎Celeborn是跟Hadoop部署到同一批机器上的,在作业灰度迁移的过程中,偶尔会发生个别机器负载很高,导致Commit超时或者Spark跟Celeborn通信超时,触发Shuffle异常,影响了作业执行稳定性,针对该问题,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...
以下是 Celeborn 如何优化 Spark Shuffle 的几个关键方面: 1. 存算分离架构 独立存储层:Celeborn 引入了一个独立的存储层,与计算节点解耦。这意味着 Shuffle 数据可以在专用的存储节点上进行管理和持久化,而不是在计算节点上进行,从而减轻计算节点的 I/O 压力。 灵活的扩展性:Celeborn 的存算分离架构使得存储和...
磁盘IO:Shuffle过程中可能需要将中间数据写入磁盘,导致写入延迟。 内存使用:在Shuffle过程中,如果内存不足,可能会导致GC(垃圾回收)频率提高,从而影响性能。 Shuffle优化策略 为了提高Shuffle操作的性能,Spark提供了多种优化策略。以下是一些主要的优化方法: 减少Shuffle的次数:在某些情况下,可以通过调整计算逻辑,减少Shuffle...
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.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都合并成一个文件,并...