(1)shuffle概述：  大多数spark作业的性能主要就是消耗了shuffle过程，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调优。但是也必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜，shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小
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2019-01-04 19:28:16
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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
Sparkshuffle是什么Shuffle在Spark中即是把父RDD中的KV对按照Key重新分区，从而得到一个新的RDD。也就是说原本同属于父RDD同一个分区的数据需要进入到子RDD的不同的分区。现在的spark版本默认使用的是sortshuffle;shuffle在哪里产生shuffle在spark的算子中产生,也就是运行task的时候才会产生shuffle.sortShuffleManag
原创
2018-12-17 12:03:11
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# Hive Shuffle调优
## 引言
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了一个类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，用于将查询转换为MapReduce任务并在大规模数据集上执行。然而，Hive在处理大规模查询时可能会遇到性能问题。其中一个主要问题是shuffle操作的性能。
Shuffle操作是将Mapper任务的输出结果按照键的哈希值进行分区，然后将相同键
原创
2023-10-20 06:06:55
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2020-04-03 23:21:00
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【生产实践经验】 生产实践中的切身体会是：影响Spark性能的大BOSS就是shuffle，抓住并解决shuffle这个主要原因，事半功倍。 【Shuffle原理学习笔记】 1.未经优化的HashShuffleManager注：这是spark1.2版本之前，最早使用的shuffle方法，这种shuffle方法不要使用，只是用来对比改进后的shuffle方法。 如上图，上游每
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2023-06-19 14:02:06
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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 wri...
原创
2021-05-31 17:50:09
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大数据spark性能优化的本质与软件无关，归根到底还是要回归到硬件（ CPU(计算)、Memory(存储)、IO-Disk/ Network(数据交互) ）的优化。 1.[优化要点] 并行度数据倾斜（一定与业务紧密相关）TASK调优（数据分布不均，Map任务和Reduce任务）shuffle调优RDD调优内存优化（在一个 Task 运行的时候，默应会占用 E
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2023-06-19 11:14:13
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Spark性能优化主要分为：开发调优资源调优数据倾斜调优shuffle调优Spark性能优化的第一步，就是要在开发Spark作业的过程中注意和应用一些性能优化的基本原则开发调优，就是要让大家了解以下一些Spark基本开发原则，包括：RDD lineage设计、算子的合理使用、特殊操作的优化等在开发过程中，时时刻刻都应该注意以上原则，并将这些原则根据具体的业务以及实际的应用场景，灵活地运用到自己的S
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2023-08-11 11:16:00
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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。
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2022-02-18 10:05:51
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Spark性能优化 Shuffle性能优化一：Shuffle性能调优1， 问题：Shuffle output file lost? 真正的最重要的原因是GC导致的！！！下一个Stage向上一个Stage要数据，需要消耗CPU， 导致GC。Full GC的时候，线程不再工作，向上一个Stage的线程请求数据，就请求不到，请求不到的时候就会重试。2，
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2023-08-11 10:15:43
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1 task的内存缓冲调节参数 2 reduce端聚合内存占比 spark.shuffle.file.buffer map task的内存缓冲调节参数，默认是32kb spark.shuffle.memoryFraction reduce端聚合内存占比，默认0.2 怎么判断在什么时候对这两个参数进行 ...
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2021-05-03 23:21:24
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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 一、任务优化1、调大分配资源 SparkC ontext，DAG
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2023-09-13 21:03:25
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Spark性能优化主要分为：开发调优资源调优数据倾斜调优shuffle调优大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调优影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜，shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部
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2023-08-12 19:47:12
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shuffle调优调优概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调优。但是也必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜，shuffle调优只能在整个S...
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2021-06-21 16:00:28
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shuffle调优调优概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调优。但是也必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜，shuffle调优只能在整个S...
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2022-03-28 17:49:35
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对性能消耗的原理详解在分布式系统中，数据分布在不同的节点上，每一个节点计算一部份数据，如果不对各个节点上独立的部份进行汇聚的话，我们计算不到最终的结果。我们需要利用分布式来发挥Spark本身并行计算的能力，而后续又需要计算各节点上最终的结果，所以需要把数据汇聚集中，这就会导致Shuffle，这也是说为什么Shuffle 是分布式不可避免的命运。因为Shuffle 的过程中会产生大量的磁盘 IO、网
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2023-08-02 16:23:29
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Spark调优之Shuffle调优本节开始先讲解Shuffle核心概念；然后针对HashShuffle、SortShuffle进行调优；接下来对map端、reduce端调优；再针对Spark中的数据倾斜问题进行剖析及调优；最后是Spark运行过程中的故障排除。本文首发于公众号【五分钟学大数据】，本公号专注于大数据技术，分享高质量大数据原创技术文章。一、Shuffle的核心概念1. ShuffleM
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2021-03-25 08:45:46
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Spark调优之Shuffle调优本节开始先讲解Shuffle核心概念；然后针对HashShuffle、SortShuffle进行调优；接下来对map端、reduce端调优；再针对Spark中的数据倾斜问题进行剖析及调优；最后是Spark运行过程中的故障排除。本文首发于公众号【五分钟学大数据】，本公号专注于大数据技术，分享高质量大数据原创技术文章。一、Shuffle的核心概念1. ShuffleM
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2021-03-24 21:05:41
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Spark调优之Shuffle调优本节开始先讲解Shuffle核心概念；然后针对HashShuffle、SortShuffle进行调优；接下来对map端、reduce端调优；再针对Spark中的数据倾斜问题进行剖析及调优；最后是Spark运行过程中的故障排除。本文首发于公众号【五分钟学大数据】，本公号专注于大数据技术，分享高质量大数据原创技术文章。一、Shuffle的核心概念1. ShuffleM
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2021-03-24 21:06:08
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