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

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转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。 【关注】尽量避免数据shuffle。shuffle是指在物理上，数据从一个节点传输到另一个节点。shuffle占用了大量宝贵的网络资源，减小不必要的数据shuffle，可以减少网络压力，使数据的处理本地化，提高集群的性能和可支持的并发

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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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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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转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。 【关注】尽量避免数据shuffle。shuffle是指在物理上，数据从一个节点传输到另一个节点。shuffle占用了大量宝贵的网络资源，减小不必要的数据shuffle，可以减少网络压力，使数据的处理本地化，提高集群的性能和可支持的并发

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取Maps的输出并存储在内存或硬盘中。紧接着进行Shuffle过程（包含Sort及Reduce），这个过程将获取到的Maps输出进行存储并有序地合并然后提供给Reducer。当Job有大量的Maps输出需要处理的时候，Shuffle过程将变得非常耗时。对于一些特定的任务（例如hash

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ionAndSortWithinPartitions 算子。因为该算子 可以一边进行重分区的shuffle操作，一边进行排序。shuffle与sort两个操作同时进行，比先shuffle再sort来说，性能可能是要高的。 使用foreachPartitions替代foreach。

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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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载情况，实时的增减Executor个数，从而实现动态分配资源，使整个Spark系统更加健康。 操作步骤 需要先配置External shuffle service。 登录 FusionInsight Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Spark2x >

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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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"source" : 1, "target" : 2, "shuffle" : { "type" : "FORWARD" }, "shuffleMode" : "PIPELINED" } ] } 重新提交FlinkServer

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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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ments TaskManager中分配的内存segments的总数。 无 Default shuffle service flink_taskmanager_Status_Shuffle_Netty_AvailableMemorySegments TaskManager未使用的内存segments的个数。

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载情况，实时的增减Executor个数，从而实现动态分配资源，使整个Spark系统更加健康。 操作步骤 需要先配置External shuffle service。 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置 > 全部配置”。在搜索框中输入“spark

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committer小文件写性能 提升 对象存储服务 （OBS）在处理小文件写入时的性能，提高数据传输效率。 动态Executor shuffle数据优化 提升资源扩缩容的稳定性，当shuffle文件不需要时清理Executor。 支持配置小文件合并 使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导致作业执行

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Spilled Records=12 Shuffled Maps =2 Failed Shuffles=0 Merged Map outputs=2

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使用SQL过程中，生成的小文件过多时，会导致作业执行时间过长，且查询对应表时耗时增大，建议对小文件进行合并。 设置配置项。 spark.sql.shuffle.partitions = 分区数量（即此场景下最终生成的文件数量） 执行SQL。 INSERT OVERWRITE TABLE tablename

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MapReduce性能调优 多CPU内核下MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务的AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化

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