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当混洗分区大于200(默认情况下,数据帧中的spark.sql.shuffle.partitions为200)时会发生什么?
当混洗分区大于200时,会发生以下情况:
增加了混洗操作的并行度:混洗操作是指将数据重新分区以便进行聚合、排序或连接等操作。混洗分区的数量决定了混洗操作的并行度,即同时处理混洗数据的任务数。当混洗分区大于200时,会增加混洗操作的并行度,提高了任务的并发执行能力。
增加了内存和磁盘的使用:混洗操作需要将数据写入磁盘或者在内存中进行排序和聚合。当混洗分区增多时,会增加内存和磁盘的使用量,可能导致内存不足或磁盘IO瓶颈,影响性能。
增加了网络传输的数据量:混洗操作需要将数据从各个分区传输到对应的节点进行聚合。当混洗分区增多时,会增加网络传输的数据量,可能导致网络带宽不足或延迟增加,影响性能。
增加了任务的执行时间:由于混洗操作的并行度增加,内存和磁盘的使用增加,以及网络传输的数据量增加,可能导致任务的执行时间延长。
对于以上情况,可以考虑以下优化措施:
调整混洗分区的数量:根据实际情况,可以适当增加或减少混洗分区的数量,以平衡并行度和资源消耗之间的关系。
增加集群的资源:如果内存和磁盘的使用不足,可以考虑增加集群的资源,如增加节点的数量或提升节点的配置,以提高性能。
使用更高效的算法和数据结构:对于需要混洗的操作,可以考虑使用更高效的算法和数据结构,以减少内存和磁盘的使用。
使用分布式缓存:对于频繁进行混洗操作的场景,可以考虑使用分布式缓存,如Redis或Memcached,以减少混洗操作的次数和数据量。
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腾讯云数据库服务:https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云对象存储服务:https://cloud.tencent.com/product/cos
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1
回答
当
混
洗
分区
大于
200
(
默认
情况下
,
数据
帧
中
的
spark.sql.shuffle.partitions
为
200
)
时会
发生
什么
?
、
、
、
spark sql聚合操作,可以对
数据
进行
混
洗
,即
spark.sql.shuffle.partitions
200
(
默认
)。
当
混
洗
分区
大于
200
时,会对性能产生
什么
影响。
当
分区
数
大于
2000时,Spark使用不同
的
数据
结构进行
混
洗
记账。因此
浏览 21
提问于2020-09-06
得票数 1
回答已采纳
2
回答
使用重新
分区
和合并将
数据
帧
输出到CSV文件
、
、
、
、
目前,我在一个单节点Hadoop上工作,我编写了一个作业,将只有一个
分区
的
排序
数据
帧
输出到一个csv文件。我发现,
当
使用不同
的
重新
分区
时,会产生几种结果。首先,我使用orderBy对
数据
进行排序,然后使用repartition输出CSV文件,但输出是分块排序
的
,而不是以整体
的
方式排序。然后,我尝试丢弃repartition函数,但输出只是记录
的
一部分。我意识到在不使用repartition
的
浏览 3
提问于2021-09-28
得票数 1
1
回答
spark dataframe groupBy任务号
、
我在本地模式下运行,并使用2个
分区
初始化。(TID 691) in 644 ms on localhost (84/
200
)。我
的
源代码在这里。resDF = everyIResDF .avg("IRes")我想知道为
什么
任何帮助都是有用
的
。
浏览 17
提问于2017-08-23
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Spark在dataFrames上
的
分区
策略
的
混乱
、
在下面的代码
中
,我在所有四个print语句中都得到了相同数量
的
分区
(
200
)。在4列(account_id, schema_name, table_name, column_name)上对初始
数据
帧
(df1)进行
分区
。但后续
数据
帧
仅在3个字段(account_id, schema_name, table_name)上
分区
。有人可以向我解释一下,如果火花能够保留步骤1-步骤4
的
分区
策
浏览 1
提问于2017-09-13
得票数 0
1
回答
火花容器被纱线杀死
、
我有一个675 GB
的
拼图文件
的
巨大
数据
集与快速压缩,我必须连接它与4,5表大小类似10 GB。我有一个500+节点集群,每个节点有128 GB
的
内存,但是我只能运行一个最多28 GB
的
执行器,否则yarn不会分配内存。请建议我应该如何处理这种情况。但是,如果我在hive
中
运行整个join,这需要时间,但get会完成。我应该如何有效地使用我集群,并在spark
中
处理这个连接 谢谢sPradeep
浏览 8
提问于2017-07-14
得票数 0
2
回答
200
个
默认
分区
的
spark.sql.shuffle.partitions
难题
在许多帖子
中
,由于一些关于洗牌,
分区
,due to JOIN,AGGR,等等
的
问题,有这样
的
声明-如下面以某种形式显示
的
:我们
的
意思是,如果我们将DF
的
分区
设置
为
765,
浏览 630
提问于2018-08-21
得票数 9
回答已采纳
3
回答
Spark - Dataframe编写器-额外
的
空文件
、
我使用
的
是一个只有10行
的
小
数据
集: +-----+--------------------++-----+-----------------个
分区
。错误
的
是当我写
数据
帧
的
时候: df.write.csv('xxxxxxxxx/df_pid') 结果如下: - df_pid ---pa
浏览 23
提问于2020-01-14
得票数 1
1
回答
是
什么
决定了Spark
中
操作
的
映射器和减法器
的
数量
我正在阅读,这篇文章谈到了基于映射器和reducers任务
的
数量生成
的
文件数量。你能帮帮我吗。
浏览 2
提问于2018-11-16
得票数 0
1
回答
Apache Spark性能调优
、
、
、
、
作为负载
的
一部分,我们有两个阶段-阶段2-通过从返回大约600万条记录
的
表A中排除source_code NOT IN ("ABC")来加载表B val finalizedDf
浏览 1
提问于2019-09-26
得票数 0
4
回答
Spark写拼花木板到S3最后一个任务永远要用
、
、
我正在编写一个从DataFrame到S3
的
拼图文件。当我查看Spark UI时,我可以看到除了一个快速完成
的
编写阶段(例如199/
200
)之外
的
所有任务。我想知道在最后一个任务中
发生
了
什么
。如何优化?谢谢。
浏览 3
提问于2015-08-05
得票数 10
2
回答
如何在Spark上执行大型计算
、
、
、
、
我在配置单元中有两个表:user和item,我正在尝试计算两个表之间
的
笛卡尔乘积
的
每个表
的
两个特征之间
的
余弦相似度,即交叉连接。大约有20000个users和5000个items导致了100 million行
的
计算。我使用Scala Spark在具有12个核心
的
Hive集群上运行计算。computeScore) // computeScore is a function to compute the similarity scores I need Spark作业将
浏览 32
提问于2019-02-21
得票数 1
2
回答
如何提高SaveAsTable性能?
、
、
我正在运行一个spark streaming应用程序,但当我最终将其保存到hive时,它需要更多
的
时间,比如第一个流迷你批次大约50秒
的
15kb
数据
,这是注意到SPARKUI SQL选项卡,而且它也增加了每一个迷你批次
的
浏览 2
提问于2017-09-07
得票数 0
2
回答
Spark
数据
帧
选择操作和
分区
数
、
、
我使用
的
是Spark 1.5.0在此之后,如果我得到了df1
的
分区
数量,我会看到正确
浏览 7
提问于2016-09-09
得票数 0
1
回答
将dataframe转换为JSON需要花费大量时间
、
我有一个包含10,000条记录
的
数据
帧
,我希望将其转换为JSON格式并发送回webservice。但是df.toJSON().collect()需要大约10秒
的
时间。
浏览 0
提问于2019-04-17
得票数 0
2
回答
为
什么
在我
的
spark工作中有这么多任务?
默认
获取
200
个任务
、
、
、
、
我有一个spark作业,它从hdfs
中
获取一个包含8条记录
的
文件,执行简单
的
聚合并将其保存回hdfs。当我这样做
的
时候,我注意到有成百上千
的
任务。 我也不确定为
什么
会有多个工作要做?我认为工作更像是行动
发生
的
时候。我可以推测原因--但我
的
理解是,在这段代码
中
,它应该是一个作业,它应该被分成几个阶段,而不是多个作业。为
什么
不把它分成几个阶段,为
什么
它会分成几个工作呢?至于
20
浏览 3
提问于2016-06-11
得票数 23
回答已采纳
2
回答
Spark SQL Shuffle
分区
的
差异
、
、
、
、
我正在尝试理解Spark Sql Shuffle
分区
,
默认
设置
为
200
。
数据
如下所示,后面是
为
这两种情况创建
的
分区
数量。rdd.getNumPartitions)
200
这两种情况都会导致一个
混
洗<
浏览 1
提问于2020-06-22
得票数 2
2
回答
为
什么
星火DataFrame正在创建错误数量
的
分区
?
、
、
、
我有一个星星之火
数据
,有2列- col1和col2。"col2")当我以df格式在磁盘上写入parquet格式时,为了将所有
数据
写入文件数量等于col1
中
唯一值
的
数量,我使用col1执行一个repartition,如下所示: scala> df.repartition(col("col1")).write.partitionBy("col1&
浏览 6
提问于2017-07-03
得票数 3
回答已采纳
1
回答
读取后获取HDFS上
数据
集
的
未压缩大小
、
、
我正在努力提高我
的
星火应用程序
的
性能。为此,我试图确定
数据
集
的
最优洗牌
分区
数。我从多个来源读到,每个
分区
应该是128 MB左右。hdfs dfs -du -s {data_path} 但据我所知,这是压缩大小和文件
的
实际大小是不同
的
。(
默认
情况下
,sn
浏览 1
提问于2019-05-27
得票数 0
1
回答
写入Parquet/Kafka:线程"dag-scheduler-event-loop“java.lang.OutOfMemoryError异常
、
、
、
、
我正在尝试修复在我
的
spark设置中看到
的
一个外存问题,在这一点上,我无法得出一个具体
的
分析,为
什么
我会看到这个。在将
数据
帧
写到parquet或kafka时,我总是会遇到这个问题。我
的
数据
帧
有5000行。我
的
数据
帧
总大小约为10 My,划分为12个
分区
。在写入之前,我尝试使用repartition()创建48个
分区
,但即使我在没有重新
分区
浏览 0
提问于2017-09-14
得票数 0
1
回答
将配置单元
分区
表加载到Spark Dataframe
、
、
、
、
我使用
的
是Spark 1.4.1版本。我正在尝试将一个已
分区
的
配置单元表加载到一个DataFrame
中
,其中在配置单元表
中
按year_week编号进行
分区
,在这种
情况下
,我可能有104个
分区
。但是我可以看到DataFrame正在将
数据
加载到
200
个
分区
中
,我知道这是因为
spark.sql.shuffle.partitions
默认
设置
为</
浏览 1
提问于2016-03-28
得票数 1
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