主要操作包括加载，合并，排序和聚合数据 Dask-并行化数据框架 Dask的主要目的是并行化任何类型的python计算-数据处理，并行消息处理或机器学习。扩展计算的方法是使用计算机集群的功能。...看起来Dask可以非常快速地加载CSV文件，但是原因是Dask的延迟操作模式。加载被推迟，直到我在聚合过程中实现结果为止。这意味着Dask仅准备加载和合并，但具体加载的操作是与聚合一起执行的。...Spark已经在Hadoop平台之上发展，并且可能是最受欢迎的云计算工具。它是用Scala编写的，但是pySpark API中的许多方法都可以让您进行计算，而不会损失python开发速度。...但是Julia提供内置的方法来完成一些基本的事情，比如读取csv。 让我们来比较一下pandas和julia中数据加载、合并、聚合和排序的效果。 ?...这就是为什么任何代码的第一次运行都比后续运行花费更长的时间的原因。 在下面的图表中，您可以看到第一次运行的时间明显长于其余六次测量的平均值。
注意：local模式是进程内模拟集群运行，已经对并行度和分区数量有了一定的内部优化，因此不用去设置并行度和分区数量。 6. 并行度设置 Spark作业中的并行度指各个stage的task的数量。...理想的并行度设置，应该是让并行度与资源相匹配，简单来说就是在资源允许的前提下，并行度要设置的尽可能大，达到可以充分利用集群资源。合理的设置并行度，可以提升整个Spark作业的性能和运行速度。...7. repartition/coalesce调节并行度 Spark 中虽然可以设置并行度的调节策略，但是，并行度的设置对于Spark SQL是不生效的，用户设置的并行度只对于Spark SQL以外的所有...由于Spark SQL所在stage的并行度无法手动设置，如果数据量较大，并且此stage中后续的transformation操作有着复杂的业务逻辑，而Spark SQL自动设置的task数量很少，这就意味着每个...task要处理为数不少的数据量，然后还要执行非常复杂的处理逻辑，这就可能表现为第一个有Spark SQL的stage速度很慢，而后续的没有Spark SQL的stage运行速度非常快。
四. repartition解决 SparkSQL 低并行度问题 在第一节的常规性能调优中我们讲解了并行度的调节策略，但是，并行度的设置对于Spark SQL是不生效的，用户设置的并行度只对于Spark...Spark SQL的并行度不允许用户自己指定，Spark SQL自己会默认根据 hive 表对应的 HDFS 文件的 split 个数自动设置 Spark SQL 所在的那个 stage 的并行度，用户自己通...spark.default.parallelism参数指定的并行度，只会在没Spark SQL的stage中生效。...由于Spark SQL所在stage的并行度无法手动设置，如果数据量较大，并且此stage中后续的transformation操作有着复杂的业务逻辑，而Spark SQL自动设置的task数量很少，这就意味着每个...task要处理为数不少的数据量，然后还要执行非常复杂的处理逻辑，这就可能表现为第一个有 Spark SQL 的 stage 速度很慢，而后续的没有 Spark SQL 的 stage 运行速度非常快。
那么我们应该要明确spark中的并行度是指什么？spark中的并行度指的就是各个stage里面task的数量。...通过在官网的描述中，设置的并行度为这个application 中cpu-core数量的2到3倍为最优。 5.内存管理 Spark作业中内存的主要用途就是计算跟储存。...6.Spark数据缓存 Spark速度非常快的原因之一，就是在不同操作中可以在内存中持久化或缓存数据集。...在一些大数据量的计算中，我们可以找到数据的一些维度进行一步聚合，比如说是时间维度的年月日，城市的地区等等，聚合了第一个维度之火再进行下一步的聚合 2.对脏数据进行首先过滤 对应源数据处理中，必定是会存在很多脏数据...4.提高作业的并行度 这个方式在前面我们也说到过如何进行参数配置，但是要注意的是，这个配置只是提高浏览作业的运行速度，但是并不能从根本上解决数据倾斜的问题。
那么，显而易见，速度更快，更稳定的序列化库影响分布式系统的通信效率。...Kryo序列化机制比Java序列化机制更快，序列化后的数据占的内存更小。那么Kryo序列化机制这么好，为什么不选用它是默认序列化库呢？...对于reduceByKey等会发生shuffle的算子操作，会使用并行度最大的父RDD的并行度作为Spark应用的并行度。...为什么呢？...通常来说，移动代码到其他节点，会比移动数据到代码所在的节点上去，速度要快得多，因为代码比较小。Spark也正是基于这个数据本地化的原则来构建task调度算法的。
开发不爽 mr两个过程 速度不快 m存硬盘r存hdfs 框架多样性 批处理 流式处理 Spark特征 http://spark.apache.org/ 速度快 内存和磁盘 都比mr快 易用 支持多语言...OSS、Amazon S3…… MPI是一个跨语言的通讯协议，，用于编写并行计算机。...MPI的目标是高性能，大规模性，和可移植性。...生态对比hadoop、spark 对比hadoop、spark 对比mr和spark 开发语言及运行环境 开发Spark 运行模式 代码是一样的提交参数不同 导致运行模式不同 Scala&Maven...手动编译适合cdh的压缩包（注意1.7的jdk可能会过时了） spark-2.4.3-bin-2.6.0-cdh5.15.1.tgz 进入bin目录启动模式（本地测试local好） /root
3.2、调节并行度 并行度就是指Spark作业中，每个Stage的task数量，就是Spark作业在各个阶段(Stage)的并行度(Spark作业中每个action触发一个job,每个job内的shuffle...3.5、使用Kryo序列化 (1)Spark内部默认使用java序列化机制，好处在于处理简单，但是效率不高，并且会占用更多空间、速度慢，Spark默认支持Kryo序列化，性能更好。 ...作业频繁停止工作 ②老年代囤积大量短生命周期对象，导致频繁fullGC,Spark作业长时间停止工作 ③严重影响Spark作业的性能和运行速度 (2)Spark作业运行过程中...(3)在实际的业务场景中，可能没法对每条key对应的数据进行聚合，可以放粗粒度(比如数据内包含了几个城市、几天、几个地区的数据)，则可以按照城市粒度进行聚合，同样也可以减轻数据倾斜问题。 ... (2)可以在shuffle操作的算子中传入一个数字参数，从而提高并行度(如groupBeyKey、countBeyKey、reduceBeyKey),但是提高并行度并不能完全解决数据倾斜问题，治标不治本
而分布式同时为并行读写和计算提供了基础，这样就能提高数据的处理能力。 为什么不直接使用分布式的关系型数据库，比如主从模式的mysql？这主要是效率的问题。...而频率主要是用来计算匹配程度的，默认使用TF-IDF算法。 为什么全文检索中 ES 比 Mysql 快？ Mysql 的辅助索引对于只有一个单词的字段，查询效率就跟 ES 差距不大。...而 MapReduce 作为计算引擎，其计算速度当时是弱于 Spark 的，主要是 Spark 减少了不必要的磁盘IO；增加迭代计算功能，从而更好支持机器学习；引入了一些自动优化功能。...图中同一阶段有多个数据流体现的是并行。中间的 shuffle 是在聚合、关联、全局排序等操作时会出现的。比如这里的 reduceByKey 就是将相同 key 的数据移动到相同的 partition。...不太清楚为什么要加上 Kafka 这一中间件，或许当时并没有开源的 日志服务到Flink 的 connecter 吧。
为什么众多企业在 Hadoop 生态框架里都选择用 Spark 作为处理引擎？让我们仔细看看它有什么特点。 1.速度快。...看到了 Spark 对 MapReduce 局限性的改进，还有它快速、通用的特点。接下来将通过 Spark 的设计思想和执行过程来说明它为什么可以做到这些特点。...没有依赖关系的Stage是可以并行执行的，但是对于job，Spark是串行执行的，如果想要并行执行Job，可以在Spark程序中进行多线程编程。...Spark 提供了丰富的算子，操作也更加通用。那么这种划分作业、执行并行计算的方案如何使 Spark 产生基于内存计算的快速效果呢？...首先在内存足够的情况下 Spark 允许用户将常用的数据缓存到内存中,加快了系统的运行速度；其次 Spark 对数据之间的依赖关系有了明确的划分，根据宽依赖与窄依赖关系进行任务的调度，可以实现管道化操作
reduce 伴随着数据倾斜，会出现任务被kill等各种诡异的表现 Spark Spark中的数据倾斜也很常见，Spark中一个 stage 的执行时间受限于最后那个执行完的 task，因此运行缓慢的任务会拖累整个程序的运行速度...Flink 使用Window、GroupBy、Distinct等聚合函数时，频繁出现反压，消费速度很慢，个别的task会出现OOM，调大资源也无济于事。...一旦触发，所有相同 key 的值就会拉到一个或几个节点上，发生单点问题。 一个简单的场景，在订单表中，北京和上海两个地区的订单数量比其他地区高几个数量级。那么进行聚合的时候就会出现数据热点。...技术上：在热点出现时，需要调整方案避免直接进行聚合，可以借助框架本身的能力，例如进行mapside-join。 参数上：无论是Hadoop、Spark还是Flink都提供了大量的参数可以调整。...map join 代替reduce join 提高shuffle并行度 Flink 参数 MiniBatch设置 并行度设置 其他更多的是在业务上的key设计来避免。
为什么考察Spark？ Spark作为大数据组件中的执行引擎，具备以下优势特性。 高效性。内存计算下，Spark 比 MapReduce 快100倍。...Spark相比于MapReduce的运行速度提升几十到几百倍。 Spark提供了丰富的开箱即用算子工具，让开发者可以快速的用Java、Scala或Python编写程序。...在Spark 1.4中，SparkR实现了分布式的dataframe，支持类似查询、过滤以及聚合的操作，但是这个可以操作大规模的数据集。...执行过程 28、为什么要进行序列化？ 序列化可以对数据进行压缩减少数据的存储空间和传输速度，但是数据在使用时需要进行反序列化，比较消耗CPU资源。 29、Spark如何提交程序执行？...）提高shuffle并行度，可能并行度太少了，导致个别task数据压力大 4）分阶段聚合，先局部聚合，再全局聚合 5）自定义paritioner，分散key的分布，使其更加均匀 程序题 37、如何使用Spark
数据倾斜调优 相信我们对于数据倾斜并不陌生了，很多时间数据跑不出来有很大的概率就是出现了数据倾斜，在Spark开发中无法避免的也会遇到这类问题，而这不是一个崭新的问题，成熟的解决方案也是有蛮多的，今天来简单介绍一些比较常用并且有效的方案...而为什么使用了这些操作就容易导致数据倾斜呢？大多数情况就是进行操作的key分布不均，然后使得大量的数据集中在同一个处理节点上，从而发生了数据倾斜。...Plan B: 提前处理聚合 如果有些Spark应用场景需要频繁聚合数据，而数据key又少的，那么我们可以把这些存量数据先用hive算好（每天算一次），然后落到中间表，后续Spark应用直接用聚合好的表...Plan C:调高shuffle并行度 # 针对Spark SQL --conf spark.sql.shuffle.partitions=1000 # 在配置信息中设置参数 # 针对RDD rdd.reduceByKey...(1000) # 默认是200 Plan D:分配随机数再聚合 大概的思路就是对一些大量出现的key，人工打散，从而可以利用多个task来增加任务并行度，以达到效率提升的目的，下面是代码demo，分别从
面试题03、JOIN操作中，一个数据集中的数据分布不均匀，另一个数据集较小（主要）? 面试题04、聚合操作中，数据集中的数据分布不均匀（主要）?...面试题03、JOIN操作中，一个数据集中的数据分布不均匀，另一个数据集较小（主要）? 面试题04、聚合操作中，数据集中的数据分布不均匀（主要）?...将数据倾斜提前到上游的Hive ETL，每天仅执行一次，只有那一次是比较慢的，而之后每次Java调用Spark作业时，执行速度都会很快，能够提供更好的用户体验。...面试题04、聚合操作中，数据集中的数据分布不均匀（主要）?...解决方案：两阶段聚合（局部聚合+全局聚合） 适用场景：对RDD执行reduceByKey等聚合类shuffle算子或者在Spark SQL中使用group by语句进行分组聚合时，比较适用这种方案 实现原理
Spark1.1 版本引入了 Sort Shuffle： 基于 Hash 的 Shuffle 的实现方式中，生成的中间结果文件的个数都会依赖于 Reduce 阶段的 Task 个数，即 Reduce 端的并行度...一张图了解下 Spark Shuffle 的迭代历史： Spark Shuffle 迭代历史 为什么 Spark 最终还是放弃了 HashShuffle ，使用了 Sorted-Based Shuffle...，所以导致它排序的速度有点慢。...好在出现了 Tungsten-Sort Shuffle ，它对排序算法进行了改进，优化了排序的速度。...这个功能优点明显，但为什么 Spark 一直没有在基于 Hash Shuffle 的实现中将功能设置为默认选项呢，官方给出的说法是这个功能还欠稳定。
Spark 为什么会流行 原因 1：优秀的数据模型和丰富计算抽象 Spark 产生之前，已经有 MapReduce 这类非常成熟的计算系统存在了，并提供了高层次的 API(map/reduce)，把计算运行在集群中并提供容错能力...2) 为什么要设计宽窄依赖 对于窄依赖： 窄依赖的多个分区可以并行计算； 窄依赖的一个分区的数据如果丢失只需要重新计算对应的分区的数据就可以了。...为什么要划分 Stage? --并行计算 一个复杂的业务逻辑如果有 shuffle，那么就意味着前面阶段产生结果后，才能执行下一个阶段，即下一个阶段的计算要依赖上一个阶段的数据。...注意：local模式是进程内模拟集群运行，已经对并行度和分区数量有了一定的内部优化，因此不用去设置并行度和分区数量。 6. 并行度设置 Spark作业中的并行度指各个stage的task的数量。...理想的并行度设置，应该是让并行度与资源相匹配，简单来说就是在资源允许的前提下，并行度要设置的尽可能大，达到可以充分利用集群资源。合理的设置并行度，可以提升整个Spark作业的性能和运行速度。
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