Shuffle调优三调节reduce端拉取数据重试次数_大数据培训

发布时间:2021年10月29日作者:atguigu浏览次数:296

Shuffle调优三:调节reduce端拉取数据重试次数

Spark Shuffle过程中,reduce task拉取属于自己的数据时,如果因为网络异常等原因导致失败会自动进行重试。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。

reduce端拉取数据重试次数可以通过spark.shuffle.io.maxRetries参数进行设置,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,默认为3,该参数的设置方法如代码清单2-9所示:

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代码清单2-9 reduce端拉取数据重试次数配置

val conf = new SparkConf()

  .set(“spark.shuffle.io.maxRetries”, “6”)

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