Spark面試題（八）——Spark的Shuffle配置調優 1、程序開發調優 ：避免創建重復的RDD ...

Spark面試題（八）——Spark的Shuffle配置調優 1、數據傾斜 數據傾斜指的是，並行處理的 ...

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 ...

Shuffle 概述 影響Spark性能的大BOSS就是shuffle，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。 當然，影響 Spark 性能的還有代碼開發、參數設置數以及數據傾斜的解決 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...