一、堆外內存組成 通常JVM的參數我們會配置 -Xms 堆初始內存 -Xmx 堆最大內存 -XX:+UseG1GC/CMS 垃圾回收器 -XX:+DisableExplicitGC 禁止顯示GC -XX:MaxDirectMemorySize 設置最大堆外內存,默認 ...
SparkShuffle堆外內存溢出問題與解決 Shuffle通信原理 http: xiguada.org spark shuffle direct buffer oom 問題描述 Spark . . 已經在一月份release,為了驗證一下它的性能,我使用了一些大的SQL驗證其性能,其中部分SQL出現了Shuffle失敗問題,詳細的堆棧信息如下所示: : : WARNserver.Transp ...
2016-03-07 20:10 0 16106 推薦指數:
一、堆外內存組成 通常JVM的參數我們會配置 -Xms 堆初始內存 -Xmx 堆最大內存 -XX:+UseG1GC/CMS 垃圾回收器 -XX:+DisableExplicitGC 禁止顯示GC -XX:MaxDirectMemorySize 設置最大堆外內存,默認 ...
摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark現在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作 ...
1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark現在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作問題解決 ...
MapReduce的Shuffle過程介紹 Shuffle的本義是洗牌、混洗,把一組有一定規則的數據盡量轉換成一組無規則的數據,越隨機越好。MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆過程,把一組無規則的數據盡量轉換成一組具有一定規則的數據。 為什么MapReduce計算模型需要 ...
Shuffle簡介 Shuffle的本意是洗牌、混洗的意思,把一組有規則的數據盡量打亂成無規則的數據。而在MapReduce中,Shuffle更像是洗牌的逆過程,指的是將map端的無規則輸出按指定的規則“打亂”成具有一定規則的數據,以便reduce端接收處理。其在MapReduce中所處的工作 ...
在使用 Spark 進行計算時,我們經常會碰到作業 (Job) Out Of Memory(OOM) 的情況,而且很大一部分情況是發生在 Shuffle 階段。那么在 Spark Shuffle 中具體是哪些地方會使用比較多的內存而有可能導致 OOM 呢? 為此,本文將圍繞以上問題梳理 Spark ...
源文件放在github,隨着理解的深入,不斷更新,如有謬誤之處,歡迎指正。原文鏈接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/sort-shuffle.md 正如你所知,spark實現了多種shuffle方法 ...
在MapReduce框架中,shuffle是連接Map和Reduce之間的橋梁,Map的輸出要用到Reduce中必須經過shuffle這個環節,shuffle的性能高低直接影響了整個程序的性能和吞吐量。Spark作為MapReduce框架的一種實現,自然也實現了shuffle的邏輯 ...