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

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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

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

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

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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

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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

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优化小文件场景下的Spark SQL性能 配置场景 Spark SQL的表中，经常会存在很多小文件（大小远小于HDFS块大小），每个小文件默认对应Spark中的一个Partition，也就是一个Task。在很多小文件场景下，Spark会起很多Task。当SQL逻辑中存在Shuffle操作时，

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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

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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

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配置YARN模式下Spark内部需要上传到HDFS的文件。 /Spark_path/spark/conf/s3p.file,/Spark_path/spark/conf/locals3.jceks Spark_path为Spark客户端的安装路径。 spark.sql.bigdata

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配置YARN模式下Spark内部需要上传到HDFS的文件。 /Spark_path/spark/conf/s3p.file,/Spark_path/spark/conf/locals3.jceks Spark_path为Spark客户端的安装路径。 spark.sql.bigdata

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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

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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

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eInBytes. 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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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

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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

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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

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JD BCS erver长时间运行导致磁盘空间不足 用户问题 连接Spark的JDB CS erver服务提交spark-sql任务到yarn集群上，在运行一段时间以后会出现Core节点的数据盘被占满的情况。 问题现象 客户连接Spark的JDBCServer服务提交spark-sql任务到yarn集群上，在运行

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删除Service 功能介绍 删除Service。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /api/v1/namespaces/{namespace}/services/{name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String name

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a given Service correctly reflects the current state of that Service. (For ClusterIP Services, look at clusterIP to see if the Service is IPv4

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a given Service correctly reflects the current state of that Service. (For ClusterIP Services, look at clusterIP to see if the Service is IPv4

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