Spark面试题（八）——Spark的Shuffle配置调优 1、程序开发调优 ：避免创建重复的RDD ...

Spark面试题（八）——Spark的Shuffle配置调优 1、数据倾斜 数据倾斜指的是，并行处理的 ...

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 ...

Shuffle 概述 影响Spark性能的大BOSS就是shuffle，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。 当然，影响 Spark 性能的还有代码开发、参数设置数以及数据倾斜的解决 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...