区别 :http://www.voidcn.com/article/p-wsqbotem-boa.html 获取列名的列表: DataFrame.columns.values.tolist()

MemSQL 取代 HDFS 与 Spark 结合,性能大幅提升 3,597 次阅读 - 基础架构 Apache Spark是目前非常强大的分布式计算框架.其简单易懂的计算框架使得我们很容易理解.虽然Spark是在操作大数据集上很有优势,但是它仍然需要将数据持久化存储,HDFS是最通用的选择,和Spark结合使用,因为它基于磁盘的特点,导致在实时应用程序中会影响性能(比如在Spark Streaming计算中).而且Spark内置就不支持事务提交(commit transactions). 本文

在之前的博文中,我们回顾和总结了2014年Spark在性能提升上所做的努力.本篇博文中,我们将为你介绍性能提升的下一阶段——Tungsten.在2014年,我们目睹了Spark缔造大规模排序的新世界纪录,同时也看到了Spark整个引擎的大幅度提升——从Python到SQL再到机器学习. Tungsten项目将是Spark自诞生以来内核级别的最大改动,以大幅度提升Spark应用程序的内存和CPU利用率为目标,旨在最大程度上压榨新时代硬件性能.Project Tungsten包括了3个方面的努力:

  Pandas Spark 工作方式 单机single machine tool,没有并行机制parallelism不支持Hadoop,处理大量数据有瓶颈 分布式并行计算框架,内建并行机制parallelism,所有的数据和操作自动并行分布在各个集群结点上.以处理in-memory数据的方式处理distributed数据.支持Hadoop,能处理大量数据 延迟机制 not lazy-evaluated lazy-evaluated 内存缓存 单机缓存 persist() or cache()将

在Sortable公司,很多数据处理的工作都是使用Spark完成的.在使用Spark的过程中他们发现了一个能够提高Sparkjob性能的一个技巧,也就是修改数据的分区数,本文将举个例子并详细地介绍如何做到的. 查找质数 比如我们需要从2到2000000之间寻找所有的质数.我们很自然地会想到先找到所有的非质数,剩下的所有数字就是我们要找的质数. 我们首先遍历2到2000000之间的每个数,然后找到这些数的所有小于或等于2000000的倍数,在计算的结果中可能会有许多重复的数据(比如6同时是2和3的

  Pandas Spark 工作方式 单机single machine tool,没有并行机制parallelism不支持Hadoop,处理大量数据有瓶颈 分布式并行计算框架,内建并行机制parallelism,所有的数据和操作自动并行分布在各个集群结点上.以处理in-memory数据的方式处理distributed数据.支持Hadoop,能处理大量数据 延迟机制 not lazy-evaluated lazy-evaluated 内存缓存 单机缓存 persist() or cache()将

一.spark写入hbase hbase client以put方式封装数据,并支持逐条或批量插入.spark中内置saveAsHadoopDataset和saveAsNewAPIHadoopDataset两种方式写入hbase.为此,将同样的数据插入其中对比性能. 依赖如下: <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core --> <dependency> <groupId>org.

摘要 本文介绍了使用 Pandas 进行数据挖掘时常用的加速技巧. 实验环境 import numpy as np import pandas as pd print(np.__version__) print(pd.__version__) 1.16.5 0.25.2 性能分析工具 本文使用到的性能分析工具,参考:Python 性能评估 学习笔记 数据准备 tsdf = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 1000, (1000, 3)), columns=['

前言 Catalyst是Spark SQL核心优化器,早期主要基于规则的优化器RBO,后期又引入基于代价进行优化的CBO.但是在这些版本中,Spark SQL执行计划一旦确定就不会改变.由于缺乏或者不准确的数据统计信息(如行数.不同值的数量.NULL值.最大/最小值等)和对成本的错误估算导致生成的初始计划不理想,从而导致执行效率相对低下. 那么就引来一个思考:我们如何能够在运行时获取更多的执行信息,然后根据这些信息来动态调整并选择一个更优的执行计划呢? Spark SQL自适应执行优化引擎(Ad

Caching Data in Memory 其他调优参数

前言 数据倾斜调优 调优概述 数据倾斜发生时的现象 数据倾斜发生的原理 如何定位导致数据倾斜的代码 查看导致数据倾斜的key的数据分布情况 数据倾斜的解决方案 解决方案一:使用Hive ETL预处理数据 解决方案二:过滤少数导致倾斜的key 解决方案三:提高shuffle操作的并行度 解决方案四:两阶段聚合(局部聚合+全局聚合) 解决方案五:将reduce join转为map join 解决方案六:采样倾斜key并分拆join操作 解决方案七:使用随机前缀和扩容RDD进行join 解决方案八:多

转自:http://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html?from=timeline 前言 开发调优 调优概述 原则一:避免创建重复的RDD 原则二:尽可能复用同一个RDD 原则三:对多次使用的RDD进行持久化 原则四:尽量避免使用shuffle类算子 原则五:使用map-side预聚合的shuffle操作 原则六:使用高性能的算子 原则七:广播大变量 原则八:使用Kryo优化序列化性能 原则九:优化数据结构 资源调优 调优概述 Spark作业基本运行

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651745207&idx=1&sn=3d70d59cede236eb1cb4f7374387a235&scene=0#rd [技术博客]Spark性能优化指南——高级篇 2016-05-13 李雪蕤 美团技术团队 前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NDMwNjMzNA==&mid=2651805828&idx=1&sn=2f413828d1fdc6a64bdbb25c51508dfc&scene=2&srcid=0519iChOETxAx0OeGoHnm7Xk&from=timeline&isappinstalled=0#rd Spark性能优化指南——基础篇 2016-05-18 优才网 前言 在大数据计算领域,Spar

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资源使

Spark有几种部署的模式,单机版.集群版等等,平时单机版在数据量不大的时候可以跟传统的java程序一样进行断电调试.但是在集群上调试就比较麻烦了...远程断点不太方便,只能通过Log的形式,进行分析,利用spark ui做性能调整和优化. 那么本篇就介绍下如何利用Ui做性能分析,因为本人的经验也不是很丰富,所以只能作为一个入门的介绍. Spark UI入口 如果是单机版本,在单机调试的时候输出信息中已经提示了UI的入口: 17/02/26 13:55:48 INFO SparkEnv: Reg

  在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资

本課主題 大数据性能调优的本质 Spark 性能调优要点分析 Spark 资源使用原理流程 Spark 资源调优最佳实战 Spark 更高性能的算子 引言 我们谈大数据性能调优,到底在谈什么,它的本质是什么,以及 Spark 在性能调优部份的要点,这两点让在进入性能调优之前都是一个至关重要的问题,它的本质限制了我们调优到底要达到一个什么样的目标或者说我们是从什么本源上进行调优.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解大数据性能调优的本质 了解 Spark 性能调优要点分析 了解 Spark 在

本課主題 Shuffle 是分布式系统的天敌 Spark HashShuffle介绍 Spark Consolidated HashShuffle介绍 Shuffle 是如何成为 Spark 性能杀手 Shuffle 性能调优思考 Spark HashShuffle 源码鉴赏 引言 Spark HashShuffle 是它以前的版本,现在1.6x 版本默应是 Sort-Based Shuffle,那为什么要讲 HashShuffle 呢,因为有分布式就一定会有 Shuffle,而且 HashSh

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资源使

来自:http://blog.csdn.net/u012102306/article/details/51637366 资源参数调优 了解完了Spark作业运行的基本原理之后,对资源相关的参数就容易理解了.所谓的Spark资源参数调优,其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方,通过调节各种参数,来优化资源使用的效率,从而提升Spark作业的执行性能.以下参数就是Spark中主要的资源参数,每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分,我们同时也给出了一个调优的参考值. num-execu