图2：孟加拉手写数字 首先，将所有图像加载到Spark Data Frame。然后建立模型并训练它。之后，将评估训练模型的性能。...在这里使用目标列手动将每个图像加载到spark数据框架中。加载整个数据集后，将训练集和最终测试集随机分成8：2比例。 目标是使用训练数据集训练模型，最后使用测试数据集评估模型的性能。...("0").withColumn("label", lit(0)) one = ImageSchema.readImages("1").withColumn("label", lit(1)) two =...("5").withColumn("label", lit(5)) six = ImageSchema.readImages("6").withColumn("label", lit(6)) seven...= sparkdn.fit(train) # start fitting or training 评估 现在是时候评估模型性能了。
前几天在客户环境遇到一个Spark “CASE WHEN”语句的性能优化问题。 客户那边通过一个“时间范围筛选”控件来动态修改图表的数据。...于是试了一下性能，发现如果修改上面的SQL为： IF(`bizdate` BETWEEN ‘2020-09-06’ AND ‘2020-09-13’, `sales_amount`, 0 ) 那么执行速度将减少为原来的一半...其描述问题时的重现步骤： val df = spark.range(10000000000L).withColumn(“x”, rand) val resultA = df.withColumn(“r”..., when(”x” < 0.5, lit(1)).otherwise(lit(0))).agg(sum( val resultB = df.withColumn(“r”, expr(“if(x < 0.5...旧版本中 IF 比 CaseWhen 要快很多 (30秒 vs 56秒) 虽然没有为Spark贡献成，但是也了解到了Spark 3.0的一些细节优化已经可以解决现在的一些实际问题了，Spark 3.0.1
> 本地测试 --> 性能调优 --> Troubshoting --> 数据倾斜解决 3、常规性能调优： 3.1、分配更多资源 性能和速度的提升在一定范围内和运算资源成正比 (1)分配哪些资源...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...=2048 针对基于yarn的提交模式 在spark的启动指令中添加参数，默认情况下堆外内存大小为三百多MB,可调节为1G\2G\4G…,可以避免某些JVM OOM问题，同时让Spark作业有较大性能提升...①map task 减少，磁盘IO减少； ②网络传输性能消耗减少； 5.2、调节Spark Shuffle ShuffleMapTask阶段内存缓冲大小和ShuffleReduceTask
目前主要从事Spark大数据平台与机器学习平台相关方向的工作，关注Spark与TensorFlow 测试准备 训练数据是通过 Facebook SNS 公开数据集生成器得到，在HDFS上大小为9.3G...除以上配置外，其他配置全部保持Spark默认状态。...的性能受多方面因素的影响，单单Cache这块不同的Cache方式以及不同的资源情况下，其性能差别就相差较大，下面分析其内在原因。...剔除重建，同时由于内存吃紧，可能引发较重的GC，从UI上看到GC时间占到总的task运行时间的12%左右，已经成为瓶颈，其整体性能还不如不使用Cache； 当executor_memory为4g时，也不足以...交叉验证测试 为了排除偶然性，拿 BigDataBenchmark 中的 PageRank 算法进行测试，分别测试各种Cache方式下整体性能，在保证每种Cache方式下都能100%Cache住数据的情况下
RDD - 尽可能复用同一个RDD - 对多次使用的RDD进行持久化 - 尽量避免使用shuffle类算子 - 使用map-side预聚合的shuffle操作 - 使用高性能的算子...- 广播大变量 - 使用Kryo优化序列化性能 - 优化数据结构 2....Spark的性能，想要它快，就得充分利用好系统资源，尤其是内存和CPU：核心思想就是能用内存cache就别spill落磁盘，CPU 能并行就别串行，数据能local就别shuffle。...所以用户在编写Spark应用程序的过程中应当尽可能避免shuffle算子和考虑shuffle相关的优化，提升spark应用程序的性能。...没有那么明显的性能提升了） ?
在 PySpark 中处理数据倾斜问题是非常重要的，因为数据倾斜会导致某些任务执行时间过长，从而影响整个作业的性能。以下是一些常见的优化方法：1....from pyspark.sql.functions import broadcastsmall_df = spark.read.csv("small_table.csv")large_df = spark.read.csv...import randomdef add_salt(key): return (key, random.randint(1, 10))df = df.withColumn("salted_key"...key in hot_keys: return (key, random.randint(1, 10)) else: return (key, 0)df = df.withColumn...spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", 200)7.
data-test.json") inputDF.printSchema() // ETL: 一定保留原有的数据 最完整 而且要落地 (理由：要是数据出错好重新计算） val newDF = inputDF.withColumn...("province", MyUDF.getProvince(inputDF.col("ip"))) .withColumn("city", MyUDF.getCity($"ip"))//自定义udf...("province", MyUDF.getProvince(inputDF.col("ip"))) .withColumn("city", MyUDF.getCity($"ip")) .coalesce...因为ETL清洗出来的是全字段，我们不可能使用到全部字段，所以采用列式存储，用到几列就获取几列，这样就能减少I/O，性能大大提升） Stat ==> 一个非常简单的SQL搞定 ==> 复杂：多个SQL...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
在 spark 中给 dataframe 增加一列的方法一般使用 withColumn // 新建一个dataFrame val sparkconf = new SparkConf() .setMaster..."content") // 增加一列 val addColDataframe = tempDataFrame.withColumn("col", tempDataFrame("id")*0) addColDataframe.show...col| +---+-------+---+ |1 |asf |0 | |2 |2143 |0 | |3 |rfds |0 | +---+-------+---+ 可以看到 withColumn...java.lang.String") 1 else 0 } val addCol = udf(code) // 增加一列 val addColDataframe = tempDataFrame.withColumn..."arg1<=arg2").getOrElse("error") } val compareUdf = udf(code) val addColDataframe = tempDataFrame.withColumn
XGBoost是一个梯度增强决策树的实现，旨在提高速度和性能。算法的实现是为了提高计算时间和内存资源的效率而设计的。设计目标是充分利用现有资源来训练模型。...= param_dict["SPARK_DRIVER_MEMORY"] # "10G" SPARK_DRIVER_CORE = param_dict["SPARK_DRIVER_CORE"]...# "5" SPARK_EXECUTOR_MEMORY = param_dict["SPARK_EXECUTOR_MEMORY"] # "3G" SPARK_EXECUTOR_CORE...', SPARK_EXECUTOR_CORE).\ set('spark.executor.memory', SPARK_EXECUTOR_MEMORY).\ set('...spark.driver.cores', SPARK_DRIVER_CORE).\ set('spark.driver.memory', SPARK_DRIVER_MEMORY).\
利用withColumn函数就能实现对dataframe中列的添加。但是由于withColumn这个函数中的第二个参数col必须为原有的某一列。所以默认先选择了个ID。...scala> val df = sqlContext.range(0, 10) df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint] scala>...("bb",col(id)*0) :28: error: not found: value id df.withColumn("bb",col(id)*...0) ^ scala> df.withColumn("bb",col("id")*0) res2: org.apache.spark.sql.DataFrame...("cc",col("id")*0) res5: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint, bb: bigint, cc: bigint]
虽然深度学习模型的性能在不断提高，但是想要在现有的平台上部署新技术也还有很多问题需要权衡，比如： （1）如果用深度学习的方法，还可以利用原有的 pipeline 吗？...并且，充分优化后的CPU集群的性能还是挺可观的。拿BigDL来说，MKL + 多线程 + Spark，充分发挥了分布式集群的优势 。...由于没有异构集群数据传输的开销，从端到端这个层面来看，CPU方案的性能反而可能占优。 最后，谈谈可用性，BigDL项目正在快速的迭代中。语言层面支持Scala/Python。...('filename', getFileName('image')).withColumn('label', getLabel('image')) # Construct validation dataframe...('filename', getFileName('image')).withColumn('label', getLabel('image')) 为了正确构建模型，需要对所有图像进行标准化。
下面这些关于 Spark 的性能调优项，有的是来自官方的，有的是来自别的的工程师，有的则是我自己总结的。...基本概念和原则 首先，要搞清楚 Spark 的几个基本概念和原则，否则系统的性能调优无从谈起： 每一台 host 上面可以并行 N 个 worker，每一个 worker 下面可以并行 M 个 executor...下面给这样一个直观的例子，当前总的 cpu 利用率并不高： 但是经过根据上述原则的的调整之后，可以显著发现 cpu 总利用率增加了： 其次，涉及性能调优我们经常要改配置，在 Spark 里面有三种常见的配置方式...可是当我们真正拿 r3.8 来做测试的时候，却发现这个估算不正确，原来 c3.8 和 r3.8 的性能不一样，不仅仅是内存差别，在 Spark job 内存占用远不到上限的情况下，我们发现 r3.8 xlarge...性能调优文档，How-to: Tune Your Apache Spark Jobs part-1 & part-2，Spark on Yarn: Where Have All the Memory
下面这些关于Spark的性能调优项，有的是来自官方的，有的是来自别的的工程师，有的则是我自己总结的。 ?...基本概念和原则 首先，要搞清楚Spark的几个基本概念和原则，否则系统的性能调优无从谈起： 每一台host上面可以并行N个worker，每一个worker下面可以并行M个executor，task们会被分配到...其次，涉及性能调优我们经常要改配置，在Spark里面有三种常见的配置方式，虽然有些参数的配置是可以互相替代，但是作为最佳实践，还是需要遵循不同的情形下使用不同的配置： 设置环境变量，这种方式主要用于和环境...可是当我们真正拿r3.8来做测试的时候，却发现这个估算不正确，原来c3.8和r3.8的性能不一样，不仅仅是内存差别，在Spark job内存占用远不到上限的情况下，我们发现r3.8 xlarge要比c3.8...xlarge性能好40%。
1、SPARK-SQL优化三剑客：1内存2并发3CPU1、内存： spark的dirver和executor内存及对应spark作业参数涉及内存调优就三个参数：spark.driver.memory ，...-executor-memory 和 spark.yarn.executor.memoryOverhead2、并发：在 Spark 应用程序中，尽量避免不必要的 Shuffle 操作。...这样可以减少数据的传输和磁盘读写，提高并发性能及 SQL脚本涉及并发优化就1个参数：spark.sql.shuffle.partitions3、CPU：spark的executor的CPU核数和对应spark...这个是需要注意关联条件2、广播join，将右边的小表缓存到内存中，避免shuffle的情况4、Spark，lateral view explode。
Spark程序可以快如闪电⚡️，也可以慢如蜗牛?。 它的性能取决于用户使用它的方式。 一般来说，如果有可能，用户应当尽可能多地使用SparkSQL以取得更好的性能。...主要原因是SparkSQL是一种声明式编程风格，背后的计算引擎会自动做大量的性能优化工作。 基于RDD的Spark的性能调优属于坑非常深的领域，并且很容易踩到。...本文参考了以下文章： 《Spark性能优化指南——基础篇》：https://tech.meituan.com/2016/04/29/spark-tuning-basic.html 《Spark性能优化指南...计算倾斜出现后，一般可以通过舍去极端数据或者改变计算方法优化性能。 堆内内存：on-heap memory, 即Java虚拟机直接管理的存储，由JVM负责垃圾回收GC。...")[0],x[1])).reduceByKey(lambda a,b:a+b+0.0) print(rdd_count.collect()) #作者按：此处仅示范原理，单机上该优化方案难以获得性能优势
Spark一直都在快速地更新中，性能越来越快，功能越来越强大。我们既可以参与其中，也可以乐享其成。 目前，Spark 1.4版本在社区已经进入投票阶段，在Github上也提供了1.4的分支版本。...最近，Databricks的工程师撰写了博客，介绍了Spark 1.4为DataFrame新增的统计与数学函数。...DataFrame调用describe函数即可： from pyspark.sql.functions import rand, randn df = sqlContext.range(0, 10).withColumn...('uniform', rand(seed=10)).withColumn('normal', randn(seed=27)) df.describe().show() 可能的结果显示为（转换为表格类型...以上新特性都会在Spark 1.4版本中得到支持，并且支持Python、Scala和Java。
.getOrCreate()// spark.sparkContext.setLogLevel("Error") //2.创建Iceberg 表 spark.sql( """...(value AS STRING)") .as[(String, String)].toDF("id", "data") val transDF: DataFrame = resDF.withColumn...("current_day", split(col("data"), "\t")(0)) .withColumn("ts", split(col("data"), "\t")(1))....withColumn("user_id", split(col("data"), "\t")(2)) .withColumn("page_id", split(col("data"), "\...t")(3)) .withColumn("channel", split(col("data"), "\t")(4)) .withColumn("action", split(col
最优资源配置 Spark 性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。...资源调节后的性能提升 image.png 生产环境Spark submit脚本配置 /usr/local/spark/bin/spark-submit \ --class com.buwenbuhuo.spark.WordCount...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。 Spark官方推荐，task数量应该设置为Spark作业总CPU core数量的2~3倍。...GC，GC会导致工作线程停止，进而导致Spark暂停工作一段时间，严重影响Spark性能。...这样就能够改善Spark作业的整体性能。
前两篇中咱们分别介绍了使用Excel、Python和Hive SQL计算统计值，这次咱们使用Spark SQL来计算统计值。...在介绍之前，我还是想先说明一点，这一篇只是想先带大家体验一把Spark SQL，相关更多关于原理相关的知识，咱们会在后面的文章中详细介绍。...1、数据导入 这里咱们通过读取Excel的方式读取出相应的数据，并得到一个DataFrame： def createDFByCSV(spark:SparkSession) = { val df...= spark.sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv") .option("header","true") //这里如果在csv第一行有属性的话...2、使用Spark SQL计算统计值 2.1 最大值、最小值 使用Spark SQL统计最大值或者最小值，首先使用agg函数对数据进行聚合，这个函数一般配合group by使用，不使用group by的话就相当于对所有的数据进行聚合
思路分析： 在spark sql中有两种方式可以实现： （1）使用纯spark sql的方式。 （2）spark的编程api来实现。...("rank",rank().over(s2))//生成rank值可以重复但不一定连续 .withColumn("dense_rank",dense_rank().over(s2))//生成rank...值可以重复但是连续 .withColumn("row_number",row_number().over(s2))//生成的rank值不重复但是连续 .show() } ok，...("rank",rank().over(s2))//生成rank值可以重复但不一定连续 .withColumn("dense_rank",dense_rank().over(s2))//生成rank...值可以重复但是连续 .withColumn("row_number",row_number().over(s2))//生成的rank值不重复但是连续 .where("row_number
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