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 →

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 →

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 →

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调优

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 →

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 →

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 →

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 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

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 →

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 →

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 →

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

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 →

呢，下面就以Spark为例讲一下shuffle在Spark中的实现。 Shuffle操作将一个Spark的Job分成多个Stage，前面的stages会包括一个或多个ShuffleMapTasks，最后一个stage会包括一个或多个ResultTask。 Spark Application的结构

查看更多 →

on 10.1.1.6 回答 动态分区表插入数据的最后一步是读取shuffle文件的数据，再写入到表对应的分区文件中。 当大面积shuffle文件损坏后，会引起大批量task失败，然后进行job重试。重试前Spark会将写表分区文件的句柄关闭，大批量task关闭句柄时HDFS无法

查看更多 →

提供Python语言的API，Spark Core、SparkSQL和Spark Streaming模块的常用接口请参见Spark Python API接口介绍。 按不同的模块分，Spark Core和Spark Streaming使用上表中的API接口进行程序开发。而SparkSQL模块，支持CLI或者JD

查看更多 →

使用Spark执行Hudi样例程序（Python） 使用python写Hudi表 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：sparknormal-examples.SparkOnHudiPythonExample.hudi_python_write_example。 插入数据： #insert

查看更多 →