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张义目录Spark的推测执行功能011Spark的推测执行功能Spark的推测执行功能在第18章中，探讨了运行MapReduce作业时YARN如何推测执行。Spark 允许为其作业配置推测性执行功能。推测执行意味着如果一个阶段中的一个或多个任务落后于其他任务，Spark将重新启动这些任务。Spark的推测执行功能在默认情况下，推测性执行功能是禁用的，可以通过spark.speculation配置属性设置为true来启用它。当将此参数设置为true时，Spark将对任务进行推测性执行。如果一个或多个任务在一个阶段缓慢运行，Spark会重新启动这些任务。使用spark.speculation.interval属性可指定Spark检查任务推测执行的频率（默认值为100 ms)。Spark的推测执行功能任务慢的原因在于工作负载。例如，与主要使用磁盘的工作负载相比，在内存工作负载中，可能会看到更多与GC相关的慢任务。通过磁盘读取和写入大量数据通常也会导致作业变慢。Spark的推测执行功能Spark使用spark.speculation.multiplier属性（默认值为1.5）来确定任务是否足够慢，要不要进行推测性执行。默认值1.5表示如果任务比中值任务慢1.5倍，则将其视为推测执行的候选者。Spark的推测执行功能直到阶段中的一部分任务完成，Spark才能对在该阶段中运行的任务进行推测执行。可以通过设置spark.speculation.quantile属性来配置任务百分比，默认值为0.75。
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