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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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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Spark Core调优 数据序列化 配置内存 设置并行度 使用广播变量 使用External Shuffle Service提升性能 Yarn模式下动态资源调度 配置进程参数 设计DAG 经验总结 父主题： Spark应用调优

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设置Spark Core并行度 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更优。 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

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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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`CUSTOM`,`DIRECT`,`SHUFFLE`,`LOCAL_OR_SHUFFLE`,`FIELDS`,`GLOBAL`, 和 `NONE`. #其中`CUSTOM`为用户自定义分组 #简单流定义，分组方式为SHUFFLE streams: - name:

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

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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，另外一种是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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Join的数据量阈值） dli.sql.caseSensitive（sql语句是否大小写敏感） dli.sql.shuffle.partitions（指定Shuffle过程中Partition的个数） dli.sql.cbo.enabled（是否打开CBO优化策略） dli.sql

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advisoryPartitionSizeInBytes. 256MB spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize 每个task处理的shuffle数据的最小数据量。单位：Byte。 67108864 父主题： Spark SQL性能调优

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上述报错可能原因是当前导入的文件数据量较大，同时因为spark.sql.shuffle.partitions参数设置的并行度过大，导致缓存区大小不够而导入数据报错。 解决方案 建议可以尝试调小spark.sql.shuffle.partitions参数值来解决缓冲区不足问题。具体该参数设置步骤如下：

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config”。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.reduce.shuffle.max-host-failures MR任务在reduce过程中读取远端shuffle数据允许失败的次数。当设置次数大于5时，可以降低客户端应用的失败率。该参数适用于 MRS 3

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flink_taskmanager_Status_Shuffle_Netty_AvailableMemorySegments TM未使用的内存segments的个数 flink_taskmanager_Status_Shuffle_Netty_UsedMemorySegments

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`CUSTOM`,`DIRECT`,`SHUFFLE`,`LOCAL_OR_SHUFFLE`,`FIELDS`,`GLOBAL`, 和 `NONE`. #其中`CUSTOM`为用户自定义分组 #简单流定义，分组方式为SHUFFLE streams: - name:

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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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print("dataset unshuffled.") #pipeline.extend([ # detshuffle2( # bufsize=_SHARD_SHUFFLE_SIZE,

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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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设置Spark Core并行度 配置Spark Core广播变量 配置Spark Executor堆内存参数 使用External Shuffle Service提升Spark Core性能 配置Yarn模式下Spark动态资源调度 调整Spark Core进程参数 Spark DAG设计规范说明

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设置并行度 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最优。 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，可以增大并行度使任务和数据更均匀

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