reduce.shuffle.merge.percent 发起内存合并的使用率阈值，表示为分配给映射输出信息的内存的比例（是由mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent设置的）。 0.66 mapreduce.reduce.shuffle.input

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reduce.shuffle.merge.percent 发起内存合并的使用率阈值，表示为分配给映射输出信息的内存的比例（是由mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent设置的）。 0.66 mapreduce.reduce.shuffle.input

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al shuffle Service。 Spark应用使用External shuffle Service。 在客户端的安装目录“/Spark/spark/conf/spark-defaults.conf”中必须添加如下配置项： spark.shuffle.service.enabled

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配置MapReduce shuffle address 配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时，它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务连接特定IP，可以参考该章节进行配置。 配置描述 当需要MapReduce shu

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配置MapReduce shuffle address 配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时，它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务连接特定IP，可以参考该章节进行配置。 配置描述 当需要MapReduce shu

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执行大数据量的shuffle过程时Executor注册shuffle service失败 问题 执行超过50T数据的shuffle过程时，出现部分Executor注册shuffle service超时然后丢失从而导致任务失败的问题。错误日志如下所示： 2016-10-19 01:33:34

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使用External Shuffle Service提升Spark Core性能 操作场景 Spark系统在运行含shuffle过程的应用时，Executor进程除了运行task，还要负责写shuffle数据以及给其他Executor提供shuffle数据。当Executor进程任务过重，导致触发GC（Garbage

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使用External Shuffle Service提升Spark Core性能 操作场景 Spark系统在运行含shuffle过程的应用时，Executor进程除了运行task，还要负责写shuffle数据以及给其他Executor提供shuffle数据。当Executor进程任务过重，导致触发GC（Garbage

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执行大数据量的shuffle过程时Executor注册shuffle service失败 问题 执行超过50T数据的shuffle过程时，出现部分Executor注册shuffle service超时然后丢失从而导致任务失败的问题。错误日志如下所示： 2016-10-19 01:33:34

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Spark shuffle异常处理 问题 在部分场景Spark shuffle阶段会有如下异常 解决方法 JDBC应该： 登录 FusionInsight Manager管理界面，修改JD BCS erver的参数“spark.authenticate.enableSaslEncryp

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Spark shuffle异常处理 问题 在部分场景Spark shuffle阶段会有如下异常 解决方法 JDBC应该： 登录FusionInsight Manager管理界面，修改JDB CS erver的参数“spark.authenticate.enableSaslEncryp

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LoadBalancer类型的Service 现在您知道可以创建ClusterIP类型的Service，通过Service的IP可以访问到Service后端的Pod。 云容器实例同时还支持创建LoadBalancer类型的Service，将增强型ELB实例与Service绑定，这样访问ELB实例的流量就会访问到Service。

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，从而通过Service访问到实际的Pod。 除了记录Service对应的IP和端口，kube-proxy还会监控Service和Endpoint的变化，从而保证Pod重建后仍然能通过Service访问到Pod。 图3 Pod X访问Service的过程 Service的类型与使用场景

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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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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.x版本。 5 mapreduce.client

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支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性：特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

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Service 查询指定namespace下的Services 创建Service 删除Service 查询Service 更新Service 替换Service 查询service状态 父主题： Kubernetes API

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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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MapReduce性能调优 多CPU内核下的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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网关Service 服务亲和 负载均衡器健康检查 父主题： Istio-ingressgateway高可用性配置指导

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服务（Service） 集群内访问（ClusterIP） 节点访问（NodePort） 负载均衡（LoadBalancer） 父主题： 服务与路由

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