storyServer会回收最先缓存的Spark应用，同时会清理掉相应的“temp_shuffle”文件。 当用户正在查看即将被回收的Spark应用时，可能会出现找不到“temp_shuffle”文件的错误，从而导致当前页面无法访问。 处理步骤 如果遇到上述问题，可参考以下两种方法解决。

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在Spark应用执行过程中NodeManager出现OOM异常 问题 当开启Yarn External Shuffle服务时，在Spark应用执行过程中，如果当前shuffle连接过多，Yarn External Shuffle会出现“java.lang.OutofMemoryError: Direct buffer

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enabled异常，部分关键日志如下图所示： 回答 造成该现象的原因是NodeManager重启。使用ExternalShuffle的时候，Spark将借用NodeManager传输Shuffle数据，因此NodeManager的内存将成为瓶颈。 在当前版本的 FusionInsight 中，Node

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failed] 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 数据读入的速度跟不上模型迭代的速度。 处理方法 减少预处理shuffle操作。 dataset = dataset.shuffle(buffer_size=x) 关闭数据预处理开关，可能会影响性能。 NPURunConfig(enab

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Integer.MAX_VALUE 使用动态资源调度功能，必须配置External Shuffle Service。如果没有使用External Shuffle Service，Executor被杀时会丢失shuffle文件。 如果通过spark.executor.instances或者--

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置。 shuffle设置 对于合并功能，可粗略估计合并前后分区数的变化： 一般来说，旧分区数>新分区数，可设置shuffle为false；但如果旧分区远大于新分区数，例如高于100倍以上，可以考虑设置shuffle为true，增加并行度，提高合并的速度。 设置shuffle为tr

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子句后，最终的输出文件数取决于指定列的cardinality和“spark.sql.shuffle.partitions”参数值。但如果distribute by的字段的cardinality值很小，例如，“spark.sql.shuffle.partitions”参数值为200，但distribute

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spark.shuffle.sort.BypassMergeSortShuffleWriter.write(BypassMergeSortShuffleWriter.java:126) at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask

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storyServer会回收最先缓存的Spark应用，同时会清理掉相应的“temp_shuffle”文件。 当用户正在查看即将被回收的Spark应用时，可能会出现找不到“temp_shuffle”文件的错误，从而导致当前页面无法访问。 如果遇到上述问题，可参考以下两种方法解决。

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子句后，最终的输出文件数取决于指定列的cardinality和“spark.sql.shuffle.partitions”参数值。但如果distribute by的字段的cardinality值很小，例如，“spark.sql.shuffle.partitions”参数值为200，但distribute

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ReliableCheckpointRDD[40] at print at FemaleInfoCollectionPrint.java:123 [] | ShuffledRDD[36] at reduceByKeyAndWindow at FemaleInfoCollectionPrint.java:98

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spark.shuffle.sort.BypassMergeSortShuffleWriter.write(BypassMergeSortShuffleWriter.java:126) at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask

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bb-45b4-8e3a-128c9bcfa4bf”的目录，里面存放了计算过程中产生的shuffle临时文件。 因为JD BCS erver启动了Spark的动态资源分配功能，已经将shuffle托管给NodeManager，NodeManager只会按照APP的运行周期来管理这些文

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Spark Core内存调优 操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到合适。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度

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ask。当SQL逻辑中存在Shuffle操作时，会大大增加hash分桶数，严重影响性能。 在小文件场景下，您可以通过如下配置手动指定每个Task的数据量（Split Size），确保不会产生过多的Task，提高性能。 当SQL逻辑中不包含Shuffle操作时，设置此配置项，不会有明显的性能提升。

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过程就是shuffle。由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输，因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率。 下图清晰地描述了MapReduce算法的整个流程。 图3 算法流程 概念上shuffle就是一个沟通数据连接的桥梁，实际上shuffle这一部分

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write.precombine.field': 'ts', 'hoodie.upsert.shuffle.parallelism': 2,' hoodie.insert.shuffle.parallelism': 2 } df.write.format("hudi"). \

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write.precombine.field': 'ts', 'hoodie.upsert.shuffle.parallelism': 2,' hoodie.insert.shuffle.parallelism': 2 } df.write.format("hudi"). \

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mapreduce.shuffle.log.backups MR应用程序shuffle日志保留的最大个数。设置为“0”表示不滚动输出。 当yarn.app.mapreduce.shuffle.log.limit.kb和yarn.app.mapreduce.shuffle.log.backups都大于0时，syslog

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Netty/NIO及Hash/Sort配置 Shuffle是大数据处理中最重要的一个性能点，网络是整个Shuffle过程的性能点。目前Spark支持两种Shuffle方式，一种是Hash，另外一种Sort。网络也有两种方式，Netty和NIO。 表8 参数说明 参数 描述 默认值 spark.shuffle.manager

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j0k0l0 (1 row) shufflemasking(col text) 描述：将col字符串中的字符乱序排列。 参数：待替换的字符串、替换字符。 返回值类型：text 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# select * from shufflemasking('abcdef

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