调优建议:如果的确不需要SortShuffleManager的排序机制,那么除了使用bypass机制,还可以尝试将spark.shffle.manager参数手动指定为hash,使用HashShuffleManager,同时开启consolidate机制。 在实践中尝试过,发现其性能比开启了bypass机制的SortShuffleManager要高出10%~30%。 总结 1、spark.shuffle.file.buffer:主要是设置的Shuff...
1、Shuffle优化配置 -spark.shuffle.file.buffer 默认值:32k 参数说明: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缓冲中,待缓冲写满之后,才会溢写到磁盘。 调优建议:如果作业可用的内存资源较为充足的话,可以适当增加这个参数的大小(比如64k),从而...
调节map task内存缓冲:spark.shuffle.file.buffer 调节reduce端聚合内存占比:spark.shuffle.memoryFraction 在实际生产环境中,我们在什么时候来调节两个参数? 看Spark UI,如果采用的是standalone模式,可以通过SparkUI查看每个stage的详情,有哪些executor,task ?每个task的shuffle write和shuffle read的量,shuffle的磁盘和内...
为了增加 Shuffle Buffer 缓存大小,首先需要对 Spark 的配置进行调整。这可以通过在 Spark 的配置文件spark-defaults.conf中进行设置,或者在程序中直接传递配置参数。 代码示例: // 创建 SparkConf 对象valconf=newSparkConf()// 设置 Shuffle Buffer 的大小(单位:MB)conf.set("spark.shuffle.file.buffer","64m")...
(1)spark.shuffle.file.buffer 默认值:32k 参数说明: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 缓冲中,待缓冲写满之后,才会溢写到磁盘。 调优建议:如果作业可用的内存资源较为充足的话,可以适当增加这个参数的大小(比如64k),从而减少 ...
spark shuffle参数调优 spark shuffle参数调优 spark.shuffle.file.buffer 默认值:32k 参数说明: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缓冲中,待缓冲写满之后,才会溢写到磁盘。 调优建议:如果作业可用的内存资源较为充足的话,可以适当增加这个参数...
1、调节map task内存缓冲:spark.shuffle.file.buffer,默认32k(spark 1.3.x不是这个参数,后面还有一个后缀,kb;spark 1.5.x以后,变了,就是现在这个参数) 调节reduce端聚合内存占比:spark.shuffle.memoryFraction,0.2 在实际生产环境中,我们在什么时候来调节两个参数?
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,进而提升性能。实践表明,合理...
spark.shuffle.file.buffer默认值:32k 参数说明: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缓冲中,待缓冲写满之后,才会溢写到磁盘。 调优建议:如果作业可用的内存资源较为充足的话,可以适当增加这个参数的大小(比如64k,一定是成倍的增加),从而减少sh...
(1) spark.shuffle.file.buffer 默认值:32k 参数说明: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缓冲中,待缓冲写满之后,才会溢写到磁盘。 调优建议:如果作业可用的内存资源较为充足的话,可以适当增加这个参数的大小(比如64k),从而减少shuffle write...