Spark性能調優之Shuffle調優 • Spark底層shuffle的傳輸方式是使用netty傳輸，netty在進行網絡傳輸的過程會申請堆外內存（netty是零拷貝），所以使用了堆外內存 ...

spark shuffle參數調優　 spark.shuffle.file.buffer 默認值：32k 參數說明：該參數用於設置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer緩沖大小。將數據寫到磁盤文件之前，會先寫入buffer緩沖中 ...

一、數據傾斜發生的原理 原理：在進行shuffle的時候，必須將各個節點上相同的key拉取到某個節點上的一個task來進行處理，比如按照key進行聚合或join等操作。此時如果某個key對應的數據量特別大的話，就會發生數據傾斜。數據傾斜只會發生在shuffle過程中。常用的並且可能會觸發 ...

調優概述 大多數Spark作業的性能主要就是消耗在了shuffle環節，因為該環節包含了大量的磁盤IO、序列化、網絡數據傳輸等操作。因此，如果要讓作業的性能更上一層樓，就有必要對shuffle過程進行調優。但是也必須提醒大家的是，影響一個Spark作業性能的因素 ...

過程進行調優。但是也必須提醒大家的是，影響一個Spark作業性能的因素，主要還是代碼開發、資源參數以及數 ...

Spark面試題（八）——Spark的Shuffle配置調優 1、Shuffle優化配置 -spark. ...

　　如果有可能的話，盡量避免使用shuffle類算子。因為Spark作業運行過程中，最消耗性能的地方就是shuffle過程。shuffle過程，就是將分布在集群中多個節點上的同一個key，拉取到同一個節點上，進行聚合或join等操作。比如reduceByKey、join等算子，都會觸發 ...

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 ...