Spark shuffle调优

最新推荐文章于 2025-05-06 17:35:55 发布

haixwang

最新推荐文章于 2025-05-06 17:35:55 发布

阅读量1k

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： Hadoop、Spark、Hbase...

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HaixWang/article/details/90714219

本文主要探讨了如何对Spark的shuffle过程进行优化，包括优化前后shuffle写入数据的对比，RDD压缩以降低shuffle write的大小，以及Kryo注册和序列化缓存的详细步骤，通过这些方法提升Spark作业的性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、优化前：

shuffle写的比例为输入数据的1.5倍：
在这里插入图片描述

二、优化后：

在这里插入图片描述

三、RDD压缩

spark.shuffle.compress
序列化后，shuffle write仍然较大，考虑压缩
sparkConf.set("spark.rdd.compress", "true")

四、序列化优化

4-1、kyro注册

sparkConf.registerKryoClasses(Array(classOf[org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable],classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Put],classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result]))

kryo官方的一个例子

import com.esotericsoftware

最低0.47元/天解锁文章

200万优质内容无限畅学

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

haixwang

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

Spark-Shuffle

weixin_43006131的博客

02-05

485

Spark-Shuffle理解对spark任务划分阶段，遇到宽依赖会断开，所以在stage 与 stage 之间会产生shuffle，大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。负责shuffle过程的执行、计算和处理的组件主要就是ShuffleManager，也即shuffle管理器。而随着S...

Spark中，如何优化大数据量的Shuffle操作？

qq_33240556的博客

10-29

1038

在 Apache Spark 中，Shuffle 操作是导致性能瓶颈的主要原因之一。Shuffle 发生在需要重新分区数据的时候，例如执行groupByKeyjoin等操作时。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Spark的shuffle调优

12-19

spark.reducer.maxSizeInFlight 48m reduce task的buffer缓冲，代表了每个reduce task每次能够拉取的map side数据最大大小，如果内存充足，可以考虑加大，从而减少网络传输次数，提升性能 spark.shuffle.blockTransferService netty shuffle过程中，传输数据的方式，两种选项，netty或nio，spark 1.2开始，默认就是netty，比较简单而且性能较高，spark 1.5开始nio就是过期的了，而且spark 1.6中会去除掉 spark.shuffle.compress true 是否对map side输出的文件进行压缩，默认是启用压缩的，压缩器是由spark.io.compression.codec属性指定的，默认是snappy压缩器，该压缩器强调的是压缩速度，而不是压缩率

Spark-Suffle调优

星星的博客

10-27

633

Spark之Suffle调优

Spark技术内幕：Shuffle的性能调优

weixin_33712987的博客

01-18

426

通过上面的架构和源码实现的分析，不难得出Shuffle是Spark Core比较复杂的模块的结论。它也是非常影响性能的操作之一。因此，在这里整理了会影响Shuffle性能的各项配置。尽管大部分的配置项在前文已经解释过它的含义，由于这些参数的确是非常重要，这里算是做一个详细的总结。 1.1.1spark.shuffle.manager 前文也多次提到...

Spark 性能相关参数配置详解－shuffle篇

最新发布

goTsHgo的博客

05-06

1736

在 Spark 中，数据以分布式方式在集群的多个节点（计算机）上处理。每个节点处理数据的子集，称为分区（Partition）。窄变换（Narrow Transformations）（如mapfilter）：这些操作在单个分区上执行，无需数据在节点之间移动。宽变换（Wide Transformations）（如groupByjoin）：这些操作需要跨分区重新分配数据，因为一个分区的输出可能依赖于其他分区的数据。Shuffle是在宽变换期间重新分配数据的过程。它确保相关数据（例如，groupBy。

Spark性能调优-Shuffle相关参数配置

Mr.pan felix的专栏

07-15

1232

Spark性能调优之Shuffle调优

hzp666的博客

06-16

645

Spark性能调优之Shuffle调优 •Spark底层shuffle的传输方式是使用netty传输，netty在进行网络传输的过程会申请堆外内存（netty是零拷贝），所以使用了堆外内存。 •shuffle过程中常出现的问题常见问题一：reduce oom? 问题原因： reduce task 去map端获取数据，reduce一边拉取数据一边聚合，reduce端有一块聚合内存（executor memory * 0.2）,也就是这块内存不够 ...

一文搞清楚 Spark shuffle 调优

程序员小陶的大数据分享

04-21

529

Spark shuffle 调优 Spark 基于内存进行计算，擅长迭代计算，流式处理，但也会发生shuffle 过程。shuffle 的优化，以及避免产生 shuffle 会给程序提高更好的性能。因为 shuffle 的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量。下图是官方的说明，1.2 版本之后默认是使用 sort shuffle 。这样会更加高效得利用内存。之前版本默认是 hash s...

Spark调优解决方案（六）之Shuffle调优

xcvbxv01的博客

01-20

970

一、shuffle简介 -------------------------------------------- 1.在spark中，主要是以下几个算子：groupByKey、reduceByKey、countByKey、join，等等。会发生shuffle操作 2.例如，groupByKey，要把分布在集群各个节点上的数据中的同一个key，对应的values，都给集中到一块儿...

万亿级别的shuffle量，Spark SQL 调优

dkk2014的博客

12-10

916

接了一个业务方面的Spark Sql需求，2个大表join. 20e 和90e数据join，无其他复杂逻辑，按固定字段join。由于发生了叉乘。中间结果达到上万亿，12T数据量。 Task很容易失败，查看具体LOG，报一些经典shuffle异常，比如timeout, shuffle lost location。调优思路:让每个task处理更少的数据量（提高并发），减少GC时间，提高程序稳定性（retry和timeout参数配置），shuffle系列参数 1.先查看Spark Web Ui.

【shuffle/内存模型】spark（七）超详细mareduce shuffle和spark Shuffle讲解、以及spark比mapreduce快在哪些方面

hiliang521的博客

09-30

1766

【shuffle/内存模型】超详细mareduce shuffle和spark Shuffle讲解、以及spark比mapreduce快在哪些方面

spark性能优化（一）常规性能优化、RDD算子、Shuffle的调优、JVM调优

qq_44665283的博客

06-13

731

spark性能调优

Spark Shuffle剖析

马超的博客

10-22

589

Spark核心计算——shuffle 指定两个task数量。分为两部分shuffle write 和 shuffle read Spark核心计算——shuffle write(hash-based)（逐渐被淘汰基于hash实现的shuffle）一个executor中的两个task，多线程。小文件有大量随机读，占用大量IO。map-task写到bucket的过程中，先写入buffer