Spark性能优化--数据倾斜调优与shuffle调优
一、数据倾斜发生的原理 原理：在进行shuffle的时候，必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜。数据倾斜只会发生在shuffle过程中。常用的并且可能会触发 ...
原文：Spark性能调优之Shuffle调优
Spark性能调优之Shuffle调优 Spark底层shuffle的传输方式是使用netty传输，netty在进行网络传输的过程会申请堆外内存 netty是零拷贝 ，所以使用了堆外内存。 shuffle过程中常出现的问题 常见问题一：reduce oom 问题原因： reduce task 去map端获取数据，reduce一边拉取数据一边聚合，reduce端有一块聚合内存 executor m ...
2017-03-12 16:35 0 13451 推荐指数：
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