二零二三年 优质公开课Shuffle调优方式.pptx

Shuffle调优方式 1.了解shuffle相关参数概况.2.理解shuffle主要的五个参数. 01shuffle相关参数02shuffle主要的五个参数详解 shuffle相关参数01 shuffle相关参数spark.shuffle.file.bufferspark.reducer.maxSizeInFlightspark.shuffle.io.maxRetriesspark.shuffle.io.retryWaitspark.shuffle.memoryFractionspark.shuffle.managerspark.shuffle.sort.bypassMergeThresholdspark.shuffle.consolidateFiles shuffle主要的五个参数详解02 shuffle主要的五个参数详解 默认值：32k 参数说明：该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小。将数据写到磁盘文件之前，会先写入buffer缓冲中，待缓冲写满之后，才会溢写到磁盘。 调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如64k），从而减少shuffle write过程中溢写磁盘文件的次数，也就可以减少磁盘IO次数，进而提升性能。在实践中发现，合理调节该参数，性能会有1%~5%的提升。 shuffle主要的五个参数详解 默认值：48m 参数说明：该参数用于设置shuffle read task的buffer缓冲大小，而这个buffer缓冲决定了每次能够拉取多少数据。调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如96m），从而减少拉取数据的次数，也就可以减少网络传输的次数，进而提升性能。在实践中发现，合理调节该参数，性能会有1%~5%的提升。 shuffle主要的五个参数详解 默认值：3 参数说明：shuffle read task从shuffle write task所在节点拉取属于自己的数据时，如果因为网络异常导致拉取失败，是会自动进行重试的。该参数就代表了可以重试的最大次数。如果在指定次数之内拉取还是没有成功，就可能会导致作业执行失败。 调优建议：对于那些包含了特别耗时的shuffle操作的作业，建议增加重试最大次数（比如60次），以避免由于JVM的full gc或者网络不稳定等因素导致的数据拉取失败。在实践中发现，对于针对超大数据量（数十亿~上百亿）的shuffle过程，调节该参数可以大幅度提升稳定性。 shuffle主要的五个参数详解 默认值：5s 参数说明：具体解释同上，该参数代表了每次重试拉取数据的等待间隔，默认是5s。 调优建议：建议加大间隔时长（比如60s），以增加shuffle操作的稳定性。 shuffle主要的五个参数详解 默认值：0.2 参数说明：该参数代表了Executor内存中，分配给shuffle read task进行聚合操作的内存比例，默认是20%。 调优建议：在资源参数调优中讲解过这个参数。如果内存充足，而且很少使用持久化操作，建议调高这个比例，给shuffle read的聚合操作更多内存，以避免由于内存不足导致聚合过程中频繁读写磁盘。在实践中发现，合理调节该参数可以将性能提升10%左右。 1.了解shuffle相关参数概况2.理解shuffle主要的五个参数