spark.reducer.maxsizeinflight

spark.reducer.maxSizeInFlight是Spark中一个配置参数，用于控制在shuffle阶段中的同时发送到Reduce任务的数据的最大大小。

在Spark中，shuffle是指将Map任务的输出数据根据key进行重新分区，然后发送给Reduce任务进行合并和处理的过程。在这个过程中涉及到数据的传输和存储，如果Reduce任务需要处理的数据量过大，可能会导致网络拥塞或存储内存不足的问题。因此，通过配置spark.reducer.maxSizeInFlight参数来限制同时发送到Reduce任务的数据的最大大小，从而控制数据传输和存储的压力。

该参数的默认值是48MB。它的单位是字节，可以通过在Spark配置文件或通过编程的方式进行设置。如果某个Map任务的输出数据大小超过了该参数的值，那么这个Map任务会阻塞，等待Reduce任务处理部分数据之后再继续发送剩余数据，以保证Reduce任务能够及时处理和消化数据。

通常来说，较小的spark.reducer.maxSizeInFlight值可以减少网络拥塞和存储内存的压力，但可能会增加整体任务的执行时间；较大的spark.reducer.maxSizeInFlight值可以提高整体任务的执行速度，但可能会导致网络拥塞和存储内存不足的问题。

因此，在实际调优和配置时需要根据具体的场景和资源情况综合考虑，合理设置该参数的值。

相关问题

spark | 记录下spark作业执行时常见的参数属性配置

1. spark.driver.memory：指定Driver进程的内存大小，默认为1g。
2. spark.executor.memory：指定每个Executor进程的内存大小，默认为1g。
3. spark.executor.cores：指定每个Executor进程的CPU核数，默认为1。
4. spark.executor.instances：指定Executor进程的数量，默认为2。
5. spark.default.parallelism：指定RDD的默认并行度，默认为CPU核数。
6. spark.sql.shuffle.partitions：指定Shuffle操作的并行度，默认为200。
7. spark.serializer：指定序列化方式，默认为Java序列化。
8. spark.shuffle.compress：指定Shuffle操作是否压缩，默认为true。
9. spark.shuffle.spill.compress：指定Shuffle溢写是否压缩，默认为true。
10. spark.shuffle.file.buffer：指定Shuffle写入磁盘的缓冲区大小，默认为32k。
11. spark.reducer.maxSizeInFlight：指定Reducer端每个任务接收的最大数据量，默认为48m。
12. spark.shuffle.io.maxRetries：指定Shuffle读写操作的最大重试次数，默认为3。
13. spark.shuffle.io.retryWait：指定Shuffle读写操作的重试等待时间，默认为5s。
14. spark.network.timeout：指定网络超时时间，默认为120s。
15. spark.task.maxFailures：指定任务最大失败次数，默认为4。

spark shuffle参数调优

Spark中的shuffle是指在数据分区过程中，将数据重新分配到不同的节点上，以便进行后续的计算。shuffle操作是Spark中的一个重要操作，但是如果不进行优化，会导致性能问题。因此，我们需要对shuffle参数进行调优，以提高Spark的性能。

Spark中的shuffle参数包括以下几个方面：

1. spark.shuffle.compress：是否开启shuffle数据压缩，默认为false，开启后可以减少网络传输的数据量，提高性能。

2. spark.shuffle.spill.compress：是否开启shuffle数据溢出时的压缩，默认为false，开启后可以减少磁盘IO的数据量，提高性能。

3. spark.shuffle.file.buffer：shuffle数据写入磁盘时的缓存大小，默认为32KB，可以根据实际情况进行调整。

4. spark.shuffle.memoryFraction：shuffle数据占用内存的比例，默认为0.2，可以根据实际情况进行调整。

5. spark.reducer.maxSizeInFlight：每个reduce任务可以接收的最大数据量，默认为48MB，可以根据实际情况进行调整。

6. spark.shuffle.io.maxRetries：shuffle数据传输失败时的最大重试次数，默认为3次，可以根据实际情况进行调整。

通过对这些参数进行调优，可以有效地提高Spark的性能，减少shuffle操作的开销。