广播。 参见https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html 配置自动广播阈值的方法： 在Spark的配置文件“spark-defaults.conf”中，设置“spark.sql.autoBroadc

查看更多 →

mp_shuffle”的文件。 HistoryServer默认会缓存50个Spark应用（由配置项“spark.history.retainedApplications”决定），当内存中的Spark应用个数超过这个数值时，HistoryServer会回收最先缓存的Spark应用，

查看更多 →

hoodie.insert.shuffle.parallelism insert方式写入数据时的spark shuffle并行度。 hoodie.upsert.shuffle.parallelism upsert方式写入数据时的spark shuffle并行度。 hoodie.delete

查看更多 →

mp_shuffle”的文件。 HistoryServer默认会缓存50个Spark应用（由配置项“spark.history.retainedApplications”决定），当内存中的Spark应用个数超过这个数值时，HistoryServer会回收最先缓存的Spark应用，

查看更多 →

xternalShuffle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，NodeManager的默认内存只有1G，在数据量比较大（1T以上）的Spark任务下，内存严

查看更多 →

max": "1", "spark.default.parallelism": "100", "spark.shuffle.service.enabled": "false", "spark.dynamicAllocation.minExecutors":

查看更多 →

默认值 spark.sql.shuffle.partitions shuffle操作时，shuffle数据的分块数。 200 spark.shuffle.sasl.timeout shuffle操作时SASL认证的超时时间。单位：秒。 120s spark.shuffle.io.connectionTimeout

查看更多 →

默认值 spark.sql.shuffle.partitions shuffle操作时，shuffle数据的分块数。 200 spark.shuffle.sasl.timeout shuffle操作时SASL认证的超时时间。单位：秒。 120s spark.shuffle.io.connectionTimeout

查看更多 →

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

查看更多 →

conf”配置文件中调整如下参数。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 spark.sql.shuffle.partitions shuffle操作时，shuffle数据的分块数。 200 父主题： SQL和DataFrame

查看更多 →

MA。 创建命名对象时不可用EXTERNAL SCHEMA作为前缀修饰，即不支持在EXTERNAL SCHEMA下创建对象。 CREATE EXTERNAL SCHEMA不支持在新模式中创建对象的子命令。 语法格式 根据指定的名字创建EXTERNAL SCHEMA。 1 2 3 4

查看更多 →

conf”配置文件中设置该参数。 Spark客户端提交的任务在客户端配的“spark-defaults.conf”配置文件中设置该参数。 Spark长时间任务安全认证配置 安全模式下，使用Spark CLI（如spark shell、spark sql、spark submit）时，如果使

查看更多 →

使用Hash Shuffle时，通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuffle中间文件，减少shuffle文件的数量，减少文件IO操作以提升性能。最终文件数为reduce tasks数目。 父主题： Spark Core性能调优

查看更多 →

MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task拷贝数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程 操作步骤

查看更多 →

MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task复制数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程 操作步骤

查看更多 →

mp_shuffle”的文件。 HistoryServer默认会缓存50个Spark应用（由配置项“spark.history.retainedApplications”决定），当内存中的Spark应用个数超过这个数值时，HistoryServer会回收最先缓存的Spark应用，

查看更多 →

convertToStringList(dataGen.generateInserts(10)) df = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(inserts, 2)) hudi_options = { 'hoodie.table.name':

查看更多 →

convertToStringList(dataGen.generateInserts(10)) df = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(inserts, 2)) hudi_options = { 'hoodie.table.name':

查看更多 →

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

查看更多 →

Streaming任务打印两次相同DAG日志 问题 在使用Spark Streaming时，使用以下命令运行程序： spark-submit -master yarn-client --conf spark.logLineage=true --jars $SPARK_HOME/jars/streami

查看更多 →

set("spark.default.parallelism", 24) 在“$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf”文件中配置“spark.default.parallelism”的值，优先级最低。 spark.default.parallelism

查看更多 →