Shuffle调优调节map端缓冲区大小_大数据培训

发布时间:2020年12月18日作者:atguigu浏览次数:612

Shuffle调优调节map端缓冲区大小

在Spark任务运行过程中,如果shuffle的map端处理的数据量比较大,但是map端缓冲的大小是固定的,可能会出现map端缓冲数据频繁spill溢写到磁盘文件中的情况,使得性能非常低下,通过调节map端缓冲的大小,可以避免频繁的磁盘IO操作,进而提升Spark任务的整体性能。

map端缓冲的默认配置是32KB,如果每个task处理640KB的数据,那么会发生640/32 = 20次溢写,如果每个task处理64000KB的数据,机会发生64000/32=2000此溢写,这对于性能的影响是非常严重的。

map端缓冲的配置方法如代码清单2-7所示:

大数据培训

代码清单2-7 map端缓冲配置

val conf = new SparkConf()

  .set(“spark.shuffle.file.buffer”, “64”)

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