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一个完整的计算调度，包含了上图中的DAG的调度执行以及数据shuffle的过程。

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目的是获取60岁以上用户花费大于1000的详细信息，由于年纪和花费在两张表中，所以此时需要做一次join。

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例如智能动态并发度调整：在执行过程中依据分区数据统计调整，动态调整并发度；自动合并小分区，避免不必要的资源使用，节约用户资源使用；切分大分区，避免不必要的长尾出现等等。

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可以看到，mapper生成shuffle数据的过程变为mapper将shuffle数据通过网络传输给每个reducer对应的shuffle agent, 而shuffle agent归集一个reducer来自所有mapper的数据，并追加到shuffle磁盘文件中，两个过程是流水线并行化起来的。

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有效的容错机制使得shuffle service相对于文件系统shuffle，在提供更好的作业性能的同时，因shuffle数据出错的task重试比例降低了一个数量级，给线上全面投入使用打好了稳定性基础。

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作业全程的数据流动发生在网络和内存，从而在有限的作业规模下取得极致的运行性能，如大家熟悉的Spark, Flink等系统。

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Fuxi Shuffle 2.0全面上线生产集群，处理同样数据量的作业资源比原来节省15%，仅shuffle方式的变化就使得磁盘压力降低23%，作业运行中发生错误重试的比例降至原来的5%。

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严重影响用户体验，同时为了应对在618、双11等各种大促的情况，需要提前准备大量的机器。

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试想，我在dataworks上跑个SQL，之前一分钟就出结果，现在十几分钟甚至一个小时都跑不出来，大数据分析的同学估计也受不了了。

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无法定位MaxCompute信息。MaxCompute是基于Cgroup资源隔离，因此以上工具无法针对作业进行针对性采集