访问内存中的数据所需要的CPU时间比直接访问在寄存器中的数据要大一个数量级！ 循环展开(Loop unrolling)和SIMD：当运行简单的循环时，现代编译器和CPU是令人难以置信的高效。...编译器会自动展开简单的循环，甚至在每个CPU指令中产生SIMD指令来处理多个元组。...Vectorization Whole-stage code-generation技术对那些在大型数据集根据条件过滤的大规模简单查询非常有效，但还是存在那些无法生成代码将整个查询融合到一个函数的情况。...核心思想是：我们不是一次只处理一行数据，而是将许多行的数据分别组成batches，而且采用列式格式存储；然后每个算子对每个batch进行简单的循环来遍历其中的数据。...性能基准测试 为了有个直观的感受，我们记录下在Spark 1.6和Spark 2.0中在一个核上处理一行的操作时间(单位是纳秒)，下面的表格能够体现出新的Tungsten engine的威力。
1.文档编写目的 首先说明什么场景下适合使用CGroup，为什么会在集群YARN 中对CPU 进行Vcore数超配的情况下同样一个作业，同样的资源参数，有时候处理很快，有时候处理很慢，出现作业的运行效率无法预估情况...当我们期望通过合理分配CPU的使用率，使应用预期性能的运行，排除其他因素的影响下，如应用中每分配一个Vcore，预估它能处理多少数据，就需要启用CGroup对CPU进行严格的使用率限制来实现。...理论值应该在40% 3.总结 启用CGroup对CPU的最大使用率进行限制，可以使作业性能可预测(比如预估Spark Streaming 作业中每个executor的Vcore可以处理数据量的大小)...在分配同样的cpu下，如果不设置严格CPU使用率限制，则CPU密集型作业在集群未大量使用时运行得更快(例如所表现的情况是同样CPU资源分配下，Spark Streaming 作业中每个executor的...Vcore可以处理数据量的大)，但在集群中运行更多作业时运行速度较慢（可能的风险是例如同样CPU资源分配下Spark Streaming 作业中每个executor的Vcore可以处理数据量的小，导致数据堆积从而导致应用失败
，满足条件的赋值为1，不满足的赋值为0 （如下图） 将统计结果写入MySQL中。...（就比如说这个广告请求要满足 requestmode=1 和 processnode =3 这两个条件） 代码分析 val spark = SparkSession.builder().master(...(“spark.sql.shuffle.partitions”,“400”) 修改SparkSql shuffle task数量，默认是200 总结 ETL过程： input:json 清洗...或者 一个复杂SQL搞定 列式：ORC/Parquet 特点：把每一列的数据存放在一起 优点：减少IO 需要哪几列就直接获取哪几列 缺点：如果你还是要获取每一行中的所有列，那么性能比行式的差 行式...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
在数仓建设中，产生小文件过多的原因有很多种，比如： 1.流式处理中，每个批次的处理执行保存操作也会产生很多小文件 2.为了解决数据更新问题，同一份数据保存了不同的几个状态，也容易导致文件数过多 那么如何解决这种小文件的问题呢...它的工作方式是循环从一张表（outer table）中读取数据，然后访问另一张表（inner table，通常有索引），将outer表中的每一条数据与inner表中的数据进行join，类似一个嵌套的循环并且在循环的过程中进行数据的比对校验是否满足一定条件...但是这往往建立在我们发现任务执行慢甚至失败，然后排查任务中的SQL，发现"问题"SQL的前提下。那么如何在任务执行前，就"检查"出这样的SQL，从而进行提前预警呢？...12.说说SparkSQL中产生笛卡尔积的几种典型场景以及处理策略 Spark SQL几种产生笛卡尔积的典型场景 首先来看一下在Spark SQL中产生笛卡尔积的几种典型SQL： join语句中不指定on...rank 对组中的数据进行排名，如果名次相同，则排名也相同，但是下一个名次的排名序号会出现不连续。比如查找具体条件的topN行。RANK() 排序为 (1,2,2,4)。
; 1.4 级联式if语句 编程时常常需要判断一系列的条件，一旦其中某一个条件为真就立刻停止。...2、switch语句 除了 if 语句外，C语言还提供了 switch 语句来实现分支结构 switch 语句是一种特殊形式的 if...else 结构，用于判断条件有多个结果的情况。...分支标号中常量表达式的值必须是整数（字符也可以） 语句：每个分支标号的后边可以任意数量的语句，并且不需要用花括号把这些语句括起来。每组语句的最后一条通常是break 语句。...整个循环的过程中，表达式1初始化部分只被执行1次，剩下的就是表达式2、循环语句、表达式3在循环 4.3 for语句的实践 练习：在屏幕上打印1~10的值 代码： #include...本来for 循环也使用break 跳出，但是break 只能跳出一次循环，这里就要用3个break 才可以跳出循环，所以这种情况使用goto语句就更快捷。 8.
其中P(A|B)是指在事件B发生的情况下事件A发生的概率。 在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称： P(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也由于得自B的取值而被称作A的后验概率。...故上式亦可写成： 在更一般化的情况，假设{Ai}是事件集合里的部分集合，对于任意的Ai，贝氏定理可用下式表示： 1.3 朴素贝叶斯算法 ◆ 朴素叶斯算法的基本假设是条件独立性,这是一一个较强的前提条件...通过对训练数据的单次传递，它计算给定每个标签的每个特征的条件概率分布。 对于预测，它应用贝叶斯定理来计算给定观察的每个标签的条件概率分布。 MLlib支持多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯。...在该上下文中，每个观察是一个文档，每个特征代表一个术语。特征值是术语的频率（在多项式朴素贝叶斯中）或零或一个，表示该术语是否在文档中找到（在伯努利朴素贝叶斯中）。要素值必须为非负值。...要构建一个 Pipeline，首先我们需要定义 Pipeline 中的各个 PipelineStage，如指标提取和转换模型训练等。
Apache Spark 2.2最近装备了高级的基于成本的优化器框架用于收集并均衡不同的列数据的统计工作 (例如., 基（cardinality）、唯一值的数量、空值、最大最小值、平均/最大长度，等等）...需要注意的是在ANALYZE 语句中没必要指定表的每个列-只要指定那些在过滤/join条件或group by等中涉及的列 统计信息类型 下表列出了所收集的统计信息的类型，包括数字类型、日期、时间戳和字符串...否则，就是去重后值的反转（注意：不包含额外的柱状图信息，我们仅仅估计列值的统一分布）。后面发布的版本将会均衡柱状图来优化估计的准确性。 小于操作符 (<) :检查条件中的字符串常量值落在哪个区间。...我们计算下在 A.k = B.k 条件下A join B 的记录数 ，即 num(A IJ B) = num(A)*num(B)/max(distinct(A.k),distinct(B.k)) num...我们还修剪笛卡儿积（cartesian product ）用于在构建新的计划时如果左右子树都没有join条件包含的引用需要情况。这个修剪策略显著减少了搜索范围。
在现在的Spark实现中，Range Join作为一种非等值连接，是通过BroadcastNestedLoop（嵌套循环）的方式来实现的，时间复杂度为N*M，其中N为Stream表的行数，M为Build...）或者空值（NULL）； 3）连接条件中的Range值有相同的类型。...3）activiatedRows 记录了原始表中的数据。 4）activeRows 记录了和相应Key有重叠的Rows。 5）activeNewOffsets 主要用于边界情况检查。...3.2 基于Point构建的查询方案设计 实践中，我们发现非Range表（不包含Range）一般比较小，是可以进行Broadcast的。对于这种情况，我们也可以建立只包含点的Range Index。...数量；M = 小表中的Records数量；2 = 我们需要在Range Index分别查找下限和上限。
Hibernate中的状态转移 临时状态（transient） 1、不处于session缓存中 2、数据库中没有对象记录 java是如何进入临时状态的：1、通过new语句创建一个对象时。...D、提高事务中每个语句的效率，利用索引和其他方法提高每个语句的效率可以有效地减少整个事务的执行时间。...一般情况下，游标实现的功能往往相当于客户端的一个循环实现的功能，所以，大部分情况下，我们把游标功能搬到客户端。...游标是把结果集放在服务器内存，并通过循环一条一条处理记录，对数据库资源（特别是内存和锁资源）的消耗是非常大的，所以，我们应该只有在没有其他方法的情况下才使用游标。...7、 尽量使用索引 建立索引后，并不是每个查询都会使用索引，在使用索引的情况下，索引的使用效率也会有很大的差别。
如果需要row-by-row地执行，尽量采用非光标技术,如：在客户端循环，用临时表，Table变量，用子查询，用Case语句等等。 ...D、提高事务中每个语句的效率，利用索引和其他方法提高每个语句的效率可以有效地减少整个事务的执行时间。 ...一般情况下，游标实现的功能往往相当于客户端的一个循环实现的功能，所以，大部分情况下，我们把游标功能搬到客户端。 ...游标是把结果集放在服务器内存，并通过循环一条一条处理记录，对数据库资源(特别是内存和锁资源)的消耗是非常大的，所以，我们应该只有在没有其他方法的情况下才使用游标。 ...7、 尽量使用索引 建立索引后，并不是每个查询都会使用索引，在使用索引的情况下，索引的使用效率也会有很大的差别。
只不过ix和loc方法，行索引是前后都包括的，而列索引则是前包后不包(与列表索引一致)。 iloc方法则和列表索引一致，前包后不包。...02 条件查询 单条件查询。使用比较运算符进行查询，如「== > = <= !=」。生成bool索引。...如「& ~ |」，代表了与、非、或。...通过上面的数值，就能绘制出用户性别分布情况的饼图。 07 赋值与条件赋值 # 将某个值替换 print(df.praise.replace(33, np.nan)) 条件赋值。...03 数据分箱 分箱法包括等深分箱(每个分箱样本数量一致)和等宽分箱(每个分箱的取值范围一致)。 其中Pandas的qcut函数提供了分箱的实现方法，默认是实现等宽分箱。
什么是多线程中的上下文切换？ 多线程会共同使用一组计算机上的 CPU，而线程数大于给程序分配的 CPU 数量时，为了让各个线程都有执行的机会，就需要轮转使用 CPU。...请求与保持条件：一个进程因请求资源而阻塞时，对已获得的资源保持不放。 不剥夺条件:进程已获得资源，在末使用完之前，不能强行剥夺。 循环等待条件:若干进程之间形成一种头尾相接的循环等待资源关系。...ThreadLocal 是 Java 里一种特殊的变量。每个线程都有一个 ThreadLocal 就是每个线程都拥有了自己独立的一个变量，竞争条件被彻底消除了。...首先，通过复用减少了代价高昂的对象的创建个数。其次，你在没有使用高代价的同步或者不变性的情况下获得了线程安全。 你如何在 Java 中获取线程堆栈？...请求与保持条件：一个进程因请求资源而阻塞时，对已获得的资源保持不放。 不剥夺条件：进程已获得的资源，在末使用完之前，不能强行剥夺。 循环等待条件：若干进程之间形成一种头尾相接的循环等待资源关系。
Data Clustering是指数据按照读取时的IO粒度紧密聚集，而Data Skipping则根据过滤条件在读取时跳过不相干的数据，Data Clustering的方式以及查询中的过滤条件共同决定了...在存储访问层，通过文件（如Hudi，Iceberg等）或者RowGroup（如Parquet，ORC等）等级别的Min/Max/BloomFilter等信息结合过滤条件判断是否可以跳过相关文件或文件块。...常用的Hive/Spark/Presto等各个SQL引擎以及Hudi/Iceberg/Parquet/ORC等存储格式均支持类似的过滤条件下推及索引技术，不过各引擎可下推的过滤条件以及各存储格式支持的索引类型不尽相同...在Spark写数据任务中，一般最后一个Stage的每个Partition对应一个写出文件，所以我们通过控制最后一个Stage前的Shuffle Partitioner策略，就可以控制最终写出文件的个数以及数据如何在各个文件中分布...对于Hibert曲线，我们在测试中同样采用了类似Boundary-based Interleaved Index的方式计算hibert-value，首先对数据进行采样，针对每个参与计算的字段选取合适数量的
在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称： P(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也由于得自B的取值而被称作A的后验概率。 P(A)是A的先验概率（或边缘概率）。...通过对训练数据的单次传递，它计算给定每个标签的每个特征的条件概率分布。 对于预测，它应用贝叶斯定理来计算给定观察的每个标签的条件概率分布。 MLlib支持多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯。...在该上下文中，每个观察是一个文档，每个特征代表一个术语。特征值是术语的频率（在多项式朴素贝叶斯中）或零或一个，表示该术语是否在文档中找到（在伯努利朴素贝叶斯中）。要素值必须为非负值。...Spark ML中的LinearSVC支持使用线性SVM进行二进制分类。...要构建一个 Pipeline，首先我们需要定义 Pipeline 中的各个 PipelineStage，如指标提取和转换模型训练等。
在linux系统中可以通过lscpu或cpuid命令查询CPU对向量化指令的支持情况。...当循环内没有复杂的条件分支，没有数据依赖，只调用简单内联函数时，通过编译选项（如gcc -ftree-vectorize、-O3），编译器可以将顺序执行代码翻译成向量化执行代码。...通过__restrict去修饰指针参数，告诉编译器多个指针指向不相同不重叠的内存，让编译器放心大胆的去优化。 如果循环内有复杂的逻辑或条件分支，那么将难以向量化处理。...为此我们对客户端的读请求链路做了重新的设计与调整，实时监测每个DN的负载情况，基于P99.9分位请求时延判定慢节点，并将读请求路由到负载较低的DN上面。...hive-0.13之前使用的ORC，Footer信息不包含列名，只有ID用来表示第几列（如Col1, Col2...）。
，开发人员想分析日志或排查问题时，需要理解不同的 HDFS 目录 + 对应的时间范围 + 对应的日志格式，总而言之，日志不统一，使用复杂，容易出错，易用性差。...，供下游体验使用； B、广告日志数据量大，实时写入数据湖的方案难度和风险比较大，实时写入的性能和稳定性都是未知的，如何保证数据不重不漏，如何在任务重启（任务异常，发布重启）时保证数据不重不漏，如何变更...如下图所示，Spark从HDFS读取source数据，切分成多个Task，每个Task会根据Table Property设置的每个DataFile的大小生成一个或者多个DataFile，每个Task的返回结果就是一个或者多个...前文提到Iceberg表中的ManifestFile和DataFile存有Partition信息和列的统计信息，所以过滤条件可以用这些信息进行文件过滤，并且在文件上进一步进行列剪枝。...信息，这样我们在查询上述语句时就可以先判断where条件的列是否存在于写入表的schema中，可以过滤更多的文件。
Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是一个资源调度平台，负责为运算程序如Spark、MapReduce分配资源和调度，不参与用户程序内部工作。...调度器根据容量、队列等限制条件（如每个队列分配多少资源、最多执行一定数量的作业等）将系统中资源分配给各个正在运行的应用程序。...提交作业的每个task都运行在Container中 Yarn调度器 根据一些限制条件如每个队列分配多少资源、最多执行多少数量的作业，将系统中资源按照应用程序的资源需求分配给各个应用程序，资源分配单位就是上文提到的...，意味着Yarn上可以运行各种类型的分布式运算程序，如Spark、MapReduce、Storm、Tez等，前提是这些技术框架中有符合Yarn规范的资源请求机制即可 4.因为Yarn不参与用户程序的执行等...企业中以前存在的各种计算引擎集群都可以整合在一个资源管理平台上，提高资源利用率 5.调度器不参与任何与具体应用程序相关的工作，如不负责监控或者跟踪应用的执行状态等，也不负责重新启动因应用执行失败或者硬件故障而产生的失败任务
Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是一个资源调度平台，负责为运算程序如Spark、MapReduce分配资源和调度，不参与用户程序内部工作。...调度器根据容量、队列等限制条件（如每个队列分配多少资源、最多执行一定数量的作业等）将系统中资源分配给各个正在运行的应用程序。...提交作业的每个task都运行在Container中 Yarn调度器 根据一些限制条件如每个队列分配多少资源、最多执行多少数量的作业，将系统中资源按照应用程序的资源需求分配给各个应用程序，资源分配单位就是上文提到的...，意味着Yarn上可以运行各种类型的分布式运算程序，如Spark、MapReduce、Storm、Tez等，前提是这些技术框架中有符合Yarn规范的资源请求机制即可 因为Yarn不参与用户程序的执行等，...企业中以前存在的各种计算引擎集群都可以整合在一个资源管理平台上，提高资源利用率 调度器不参与任何与具体应用程序相关的工作，如不负责监控或者跟踪应用的执行状态等，也不负责重新启动因应用执行失败或者硬件故障而产生的失败任务
（以下不考虑业务需求确实需要笛卡尔积的场景）】 Spark SQL几种产生笛卡尔积的典型场景 ---- 首先来看一下在Spark SQL中产生笛卡尔积的几种典型SQL： 1. join语句中不指定on...比如，对于join语句中指定不等值连接条件的下述SQL不会产生笛卡尔积: --在Spark SQL内部优化过程中针对join策略的选择，最终会通过SortMergeJoin进行处理。...Spark SQL是否产生了笛卡尔积 ---- 以join语句不指定on条件产生笛卡尔积的SQL为例: -- test_partition1和test_partition2是Hive分区表 select...Spark SQL中产生笛卡尔积的处理策略 ---- 在之前的文章中《Spark SQL如何选择join策略》已经介绍过，Spark SQL中主要有ExtractEquiJoinKeys（Broadcast...要不断总结归纳产生笛卡尔积的情况，形成知识文档，以便在后续业务开发中避免类似的情况出现。
Hash Shuffle Hash Shuffle, 顾名思义，就是采取Hash的方式在Map的任务中为每个reduce端的任务生成一个文件。...此时会出现shuffleFileGroup的概念，每个shuffleFileGroup会对应一批磁盘文件，磁盘 文件的数量与下游stage的task数量是相同的。...： 该shuffle依赖中没有map端聚合操作（如groupByKey()算子） 分区数不大于参数spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold规定的值（默认200） 那么会返回...如果不启用上述bypass机制，那么继续检查是否符合canUseSerializedShuffle()方法的条件： def canUseSerializedShuffle(dependency: ShuffleDependency...总结，Spark为不同情况实现不同有趣的Shuffle机制。
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