速度快这个词对于任何架构需要针对应用场景来描述。 ?...官网的这张图下边有一行字：Logistic regression in Hadoop and Spark 迭代场景下spark的处理速度大致是hadoop的100倍。
这也快太多了吧！当然喽，Spark是内存运算框架，Hadoop MapReduce则是硬盘存储全部中间结果，内存和硬盘速度当然不一样啦，快30多倍也没什么吧。...Spark到底是个怎样神奇的框架，不用内存缓存也能比Hadoop快31倍？ 客观来讲，Spark的架构设计，的确使得它在很多应用场景的速度上大幅超越了Hadoop，而排序这是这样的应用场景之一。...前者衍生自归并排序和插入排序，具有快排的性能，而最差情况时间复杂度为O(NLogN)，比快排还要低。后者从原理上讲也是基于归并的，不过针对Hadoop的map->reduce模式进行了优化。...Spark中每个transform的返回值都是RDD，也就是transform是那些真正转换了RDD的操作，而Action操作会返回结果或把RDD数据写到存储系统中。...在Spark早期的版本中，Spark使用的是hash-based的shuffle，通常使用 HashMap 来对 shuffle 来的数据进行聚合，不会对数据进行提前排序。
前几天，有人在星球里，问了一个有趣的算子，也即是RepartitionAndSortWithinPartitions。当时浪尖也在星球里讲了一下，整个关于分区排序的内容。...而且对于PairRDD的分区默认是基于hdfs的物理块，当然不可分割的话就是hdfs的文件个数。...但是我们也可以给partitionBy 算子传入HashPartitioner，来给RDD进行重新分区，而且会使得key的hashcode相同的数据落到同一个分区。...spark 1.2之后引入了一个高质量的算子repartitionAndSortWithinPartitions 。该算子为spark的Shuffle增加了sort。...假如，后面再跟mapPartitions算子的话，其算子就是针对已经按照key排序的分区，这就有点像mr的意思了。
前几天，有人在星球里，问了一个有趣的算子，也即是RepartitionAndSortWithinPartitions。当时浪尖也在星球里讲了一下，整个关于分区排序的内容。...大家应该都知道mapPartitions值针对整个分区执行map操作。而且对于PairRDD的分区默认是基于hdfs的物理块，当然不可分割的话就是hdfs的文件个数。...但是我们也可以给partitionBy 算子传入HashPartitioner，来给RDD进行重新分区，而且会使得key的hashcode相同的数据落到同一个分区。...spark 1.2之后引入了一个高质量的算子repartitionAndSortWithinPartitions 。该算子为spark的Shuffle增加了sort。...假如，后面再跟mapPartitions算子的话，其算子就是针对已经按照key排序的分区，这就有点像mr的意思了。
所以，我一一的拒绝了他们。 关于这套面试题，有很多内容，我都写过文章的！今天，我们来写一写第 14 小题。为什么 MyisAM 查询快？ ? 关于，这个问题，我网上看了很多答案。...大多内容都雷同，但是我要强调的是，并不是说 MYISAM 一定比 InnoDB 的 select 快。 其实呢？MyISAM 适合读多，并发少的场景；这个问题要分场景来看。...不同的场景，还真不能说 MyISAM 比 InnoDB 中的查询快！ 下面我们一起来看看 Innodb 和 Myisam 的 5 大区别： ? 上面的“事务”写错了。...关于 count 的区别，可以看我的这篇文章《你真的懂 select count(*) 吗？》。 那么为什么大家喜欢说 MyisAM 查询快呢？...说白了，为什么现在一些人喜欢 NoSQL 呢？因为 nosql 本身似乎应该是以省去解析和事务锁的方式来提升效能。MYISAM 不支持事务，也是它查询快的一个原因！
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 spark为什么快？...Spark SQL比Hadoop Hive快，是有一定条件的，而且不是Spark SQL的引擎比Hive的引擎快，相反，Hive的HQL引擎还比Spark SQL的引擎更快。...其实，关键还是在于Spark 本身快。 1，Spark是基于内存的计算，而Hadoop是基于磁盘的计算；Spark是一种内存计算技术。...所谓的内存计算技术也就是缓存技术，把数据放到缓存中，减少cpu磁盘消耗。...Hadoop每次shuffle操作后，必须写到磁盘，而Spark在shuffle后不一定落盘，可以cache到内存中，以便迭代时使用。
3.行动操作(Action) 数据分区：数据比较大时，可以用partitionBy()转化为哈希分区。即通过向partitionBy传递一个spark.HashPartitioner对象来实现该操作。...在Python中不能将HashPartitioner对象传递给partitionBy，只需要把需要的分区数传递过去（如 rdd.partitionBy(100)）。...在spark中，会为生成的结果RDD设好分区方式的操作有：cogroup()，groupWith()，join()，leftOuterJoin()，rightOutJoin，groupByKey()，reduceByKey...但是我们上一篇文章中也提到过reduce()等这样的操作也是聚合操作，那为什么还有累加器这个东西存在呢？...通过value属性访问该对象的值 变量只会发到各个节点一次，应作为只读值处理（修改这个值不会影响到别的节点）。 广播的优化 如果广播的值比较大，可以选择既快又好的序列化格式。
Hash 分区为当前的默认分区，Spark 中分区器直接决定了 RDD 中分区的个数、RDD 中每条数据经过 Shuffle 过程后属于哪个分区和 Reduce 的个数. 一....RangePartitioner HashPartitioner 分区弊端： 可能导致每个分区中数据量的不均匀，极端情况下会导致某些分区拥有 RDD 的全部数据。...RangePartitioner 作用：将一定范围内的数映射到某一个分区内，尽量保证每个分区中数据量的均匀，而且分区与分区之间是有序的，一个分区中的元素肯定都是比另一个分区内的元素小或者大，但是分区内的元素是不能保证顺序的...第二步：判断key在rangeBounds中所处的范围，给出该key值在下一个RDD中的分区id下标；该分区器要求 RDD 中的 KEY 类型必须是可以排序的. ...这个方法的实现非常重要，Spark 需要用这个方法来检查你的分区器对象是否和其他分区器实例相同，这样 Spark 才可以判断两个 RDD 的分区方式是否相同 hashCode 如果你覆写了equals
本篇博客，博主为大家介绍的是关于Spark中数据分区器的一些概念及使用讲解。 ?...中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区和Reduce的个数。...: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ShuffledRDD[4] at partitionBy at :27 5）查看重新分区后RDD的分区器...RangePartitioner作用：将一定范围内的数映射到某一个分区内，尽量保证每个分区中数据量的均匀，而且分区与分区之间是有序的，一个分区中的元素肯定都是比另一个分区内的元素小或者大，但是分区内的元素是不能保证顺序的...：判断key在rangeBounds中所处的范围，给出该key值在下一个RDD中的分区id下标；该分区器要求RDD中的KEY类型必须是可以排序的。
既然我设计的两只小萌宠出场了，也该它们的粑粑出场了，今天这篇文章，我们通过一个故事来深入聊聊 Java 编译背后的秘密。...对这段程序的两个版本分别执行 15 次，得到的结果如下。 我们可以看出 2*(i*i) 比 2*i*i 快 。...我们来分别查看它的字节码，这里东哥给我推荐了一款好用的 IDEA 插件，叫做 jclasslib bytecode viewer。 2*i*i 的字节码如下。 2*(i*i) 的字节码如下。...我这里就说一下结论，通过对比分析，我们会发现，2*i*i 进行了大量的堆栈操作，因此，需要保存大量的中间结果；而 2*(i*i) 只有少量的堆栈操作。...显而易见，2*(i*i) 比 2*i*i 快是由于 JIT 优化的结果。 -END-
我们都知道在spark中，RDD是其基本的抽象数据集，其中每个RDD由多个Partition组成。...在job的运行期间，参与运算的Parttion数据分布在多台机器中，进行并行计算，所以分区是计算大数据量的措施。 分区数越多越好吗？...一般来说任务数对应为分区数量，默认情况下为每一个HDFS分区创建一个分区，默认为128MB，但如果文件中的行太长（比块大小更长），则分区将会更少。RDD创建与HDFS分区一致数量的分区。...当使用textFile压缩文件（file.txt.gz不是file.txt或类似的）时，Spark禁用拆分，这使得只有1个分区的RDD（因为对gzip文件的读取无法并行化）。...Spark只能为RDD的每个分区运行1个并发任务，最多可以为集群中的核心数量。因此，如果您有一个包含50个内核的群集，您希望您的RDD至少有50个分区（可能是该分区的2-3倍）。
coalesce() 时将 RDD 合并到比现在的分区数更少的分区中。...以 保 持 不 变,由于在构建 userData 时 调 用 了 partitionBy() ,Spark 就 知 道 了 该 RDD 是 根 据 键 的 哈 希 值 来 分区的,这样在调用 join(...Q:为什么分区之后userData就不会发生混洗（shuffle）了？ A:先看一下混洗的定义：混洗是Spark对于重新分发数据的机制，以便于它在整个分区中分成不同的组。...（个人理解，有误请指正） 注意： 在 Python 中,你不能将 HashPartitioner 对象传给 partitionBy ,而需要把需要的分区数传递过去(例如 rdd.partitionBy...使用自定义的 Partitioner 是很容易的:只要把它传给 partitionBy() 方法即可。 下面展示了如何编写一个前面构思的基于域名的分区器,这个分区器只对 URL 中的域名部分求哈希。
Spark中RDD的高效与DAG图有着莫大的关系，在DAG调度中需要对计算过程划分Stage，而划分依据就是RDD之间的依赖关系。...DAG RDD之间的依赖关系就形成了DAG（有向无环图）， 在Spark作业调度系统中，调度的前提是判断多个作业任务的依赖关系，这些作业任务之间可能存在因果的依赖关系，也就是说有些任务必须先获得执行，然后相关的依赖任务才能执行...当RDD分区丢失时（某个节点故障），spark会对数据进行重算。...对于窄依赖，由于父RDD的一个分区只对应一个子RDD分区，这样只需要重算和子RDD分区对应的父RDD分区即可，所以这个重算对数据的利用率是100%的。...对于宽依赖，重算的父RDD分区对应多个子RDD分区，这样实际上父RDD 中只有一部分的数据是被用于恢复这个丢失的子RDD分区的，另一部分对应子RDD的其它未丢失分区，这就造成了多余的计算；更一般的，宽依赖中子
这比内存中处理要慢得多，而且在这里经常出现性能瓶颈。 在理论上 分区 为了跨集群分配工作并减少每个节点的内存需求，Spark将数据分割为称为分区的更小的部分。...200个分区执行时间线和度量 时间线看起来不平衡。在许多非常小的分区中，只有两个分区占用任何重要的执行时间，即使在两个较大的分区之间，处理也不是平均分割的，如果有什么区别的话，它们的比率大约是5比2。...这种不平等的处理分割在Spark作业中很常见，提高性能的关键是找到这些问题，理解它们发生的原因，并在整个集群中正确地重新平衡它们。 为什么?...另一种编写查询的方法是将重分区委托给write方法。...data.write().partitionBy("isWeekend") .parquet("cycle-data-results" + Time.now()); 在之前的案例中，Spark
：数据比较大时，可以用partitionBy()转化为哈希分区。...在Python中不能将HashPartitioner对象传递给partitionBy，只需要把需要的分区数传递过去（如 rdd.partitionBy(100)）。 ...是 一种快读、节约空间的跨语言格式 对象文件 是 用来将Spark作业中的数据存储下来以让共享的代码读取。...但是我们上一篇文章中也提到过reduce()等这样的操作也是聚合操作，那为什么还有累加器这个东西存在呢？...广播的优化 如果广播的值比较大，可以选择既快又好的序列化格式。Scala和Java API中默认使用Java序列化库，对于除基本类型的数组以外的任何对象都比较低效。
还要学习在 SQL 的帮助下，如何对 Parquet 文件对数据进行分区和检索分区以提高性能。...下面是关于如何在 PySpark 中写入和读取 Parquet 文件的简单说明，我将在后面的部分中详细解释。...这与传统的数据库查询执行类似。在 PySpark 中，我们可以通过使用 PySpark partitionBy()方法对数据进行分区，以优化的方式改进查询执行。...从分区 Parquet 文件中检索 下面的示例解释了将分区 Parquet 文件读取到 gender=M 的 DataFrame 中。...Parquet 文件上创建表 在这里，我在分区 Parquet 文件上创建一个表，并执行一个比没有分区的表执行得更快的查询，从而提高了性能。
就比如说这个：“为什么处理排序后的数组比没有排序的快？”...毫无疑问，直观印象里，排序后的数组处理起来就是要比没有排序的快，甚至不需要理由，就好像我们知道“夏天吃冰激凌就是爽，冬天穿羽绒服就是暖和”一样。...但本着“知其然知其所以然”的态度，我们确实需要去搞清楚到底是为什么？...那这个代码中的分支就好像火炬之光中的地图分支，如果处理器能够像我一样提前预判，那累加的操作就会快很多，对吧？...TTTTTTTTTT N 是小于 128 的，将会被 if 条件过滤掉；T 是将要累加到 sum 中的值。
方法无效，会全表覆盖写，需要用insertInto，详情见代码 2、insertInto需要主要DataFrame列的顺序要和Hive表里的顺序一致，不然会数据错误！...2020/1/16 15:25 博客：Spark 覆盖写Hive分区表,只覆盖部分对应分区 要求Spark版本2.3以上 */ object SparkHivePartitionOverwrite..."year") //创建临时表 df.createOrReplaceTempView("temp_table") val tableName="test_partition" //切换hive的数据库...sql("use test") // 1、创建分区表，并写入数据 df.write.mode("overwrite").partitionBy("year").saveAsTable(tableName...(tableName) //不成功，全表覆盖 // df1.write.mode("overwrite").format("Hive").partitionBy("year").saveAsTable
具体到源码中，是怎么样实现的呢？ 在 patch 的过程中，当组件更新到ChildComponent的时候，会走到 patchVnode，那么这个方法大致做了哪些事情呢？...（划重点，这也是本文所说的更新粒度的关键） props的更新如何触发重渲染？...这里要注意一个细节，其实父组件发生重渲染的时候，是会重新计算子组件的 props 的，具体是在 updateChildComponent 中的： // update props if (propsData...这里的 msg 属性在进行依赖收集的时候，收集到的是 parent-comp 的`渲染watcher。（至于为什么，你看一下它所在的渲染上下文就懂了。）...总结来说，这次 msg 的更新不光触发了 parent-comp 的重渲染，也进一步的触发了拥有slot的子组件 slot-comp 的重渲染。
Spark的算子的分类 从大方向来说，Spark 算子大致可以分为以下两类: 1）Transformation 变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。...如果想去重 可以使用 distinct()。同时 Spark 还提供更为简洁的使用 union 的 API，通过 ++ 符号相当于 union 函数操作。 ...图 8 filter 算子对 RDD 转换 （9）distinct distinct将RDD中的元素进行去重操作。图9中的每个方框代表一个RDD分区，通过distinct函数，将数据去重。...图 17 reduceByKey 算子对 RDD 转换 （18）partitionBy partitionBy函数对RDD进行分区操作。 函数定义如下。...partitionBy（partitioner：Partitioner） 如果原有RDD的分区器和现有分区器（partitioner）一致，则不重分区，如果不一致，则相当于根据分区器生成一个新的ShuffledRDD
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
