开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Spark数据帧滤波器优化

是指在Spark框架中对数据帧进行过滤操作时的性能优化技巧。数据帧是Spark中一种常用的数据结构，类似于关系型数据库中的表，用于存储和处理结构化数据。

优化数据帧滤波器可以提高Spark作业的执行效率和性能，减少资源消耗。以下是一些优化策略和技巧：

使用谓词下推（Predicate Pushdown）：谓词下推是指将过滤条件尽早应用于数据帧，减少需要处理的数据量。Spark会尝试将过滤条件下推到数据源，以减少数据的传输和处理。
列式存储（Columnar Storage）：Spark支持列式存储格式，如Parquet和ORC，这些格式将数据按列存储，可以提高数据的压缩率和查询效率。使用列式存储格式可以减少需要读取和处理的数据量。
使用索引（Indexing）：对于经常被过滤的列，可以考虑创建索引以加速过滤操作。索引可以提高数据的查找效率，减少需要扫描的数据量。
数据分区（Data Partitioning）：将数据按照某个列进行分区，可以将具有相同值的数据放在同一个分区中，提高过滤操作的效率。Spark提供了多种分区策略，如哈希分区和范围分区。
使用缓存（Caching）：对于经常被重复使用的数据帧，可以将其缓存到内存中，避免重复计算和读取。缓存可以提高数据的访问速度，减少对数据源的依赖。
使用适当的数据结构和算法：根据具体的业务需求和数据特点，选择合适的数据结构和算法进行数据帧的过滤操作。例如，使用Bloom Filter可以快速判断某个值是否存在于数据帧中。
并行化处理：Spark可以将任务并行执行，利用集群中的多个节点和多个核心进行计算。合理设置并行度和分区数，可以提高过滤操作的并行处理能力。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云Spark：https://cloud.tencent.com/product/spark
腾讯云数据仓库（TencentDB）：https://cloud.tencent.com/product/tcdb
腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云弹性MapReduce（EMR）：https://cloud.tencent.com/product/emr

请注意，以上仅为示例，实际选择产品和链接地址应根据具体需求和情况进行评估和选择。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Spark Streaming 数据接收优化

看这篇文章前，请先移步Spark Streaming 数据产生与导入相关的内存分析, 文章重点讲的是从Kafka消费到数据进入BlockManager的这条线路的分析。...这篇内容是个人的一些经验，大家用的时候还是建议好好理解内部的原理，不可照搬让Receiver均匀的分布到你的Executor上在Spark Streaming 数据产生与导入相关的内存分析中我说了这么一句话...建议Spark Streaming团队最好是能将数据写入到多个BlockManager上。从现在的API来看，是没有提供这种途径的。...因为数据还要做replication 一般，所以这样内存最大可以占到 1/2 的storage. 另外，务必给你系统设置 spark.streaming.receiver.maxRate。...减少非Storage 内存的占用也就是我们尽量让数据都占用Spark 的Storage 内存。方法是把spark.streaming.blockInterval 调小点。

8311 0

Android 掉帧优化

当然CPU Profile不仅仅用于掉帧优化，有优化的地方就有它的身影，例如启动优化等。 2....掉帧优化措施 ① 正确使用缓存关于mCachedViews： mCachedViews针对ItemView的position进行缓存。...② 优化onBindViewHolder()耗时从RecyclerPool中取出的ViewHolder都会调用onBindViewHolder()加载数据，该方法是在主线程运行的，处理不当时很容易造成滑动卡顿...③ 布局优化布局优化一个比较典型的优化项就是优化过度绘制，打开"开发者选项"中的"调试GPU过度绘制"，就能看到屏幕上每个像素点在屏幕上绘制了多少次。...也就是说，不管数据变成什么样，如果RecyclerView的宽高都不会变，那么设置这个属性为true。

1.6K4 0

优化spark sql读取 kudu数据

实战 1.背景通过 spark sql 读取 kudu 数据，由于 kudu 表只有 6 个 tablet ，所以 spark 默认只能启动 6 个 task，读取 kudu 数据，通过界面可以看到...kudu 的 scan 维持在 143M/s ，想要增大 spark 读取 kudu 的效率。...[在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/2020051118163413.png) 2.修改通过追踪 kudu-spark.jar 的源码知道 ?...splitSizeBytes sets the target number of bytes per spark task....be split to generate uniform task sizes instead of the default of 1 task per tablet 调参为： val sqlDF = spark.sqlContext.read.options

2K3 0

【大数据】Spark优化经验&案例--数据倾斜

十秒看完 1.业务处理中存在复杂的多表关联和计算逻辑（原始数据达百亿数量级） 2.优化后，spark计算性能提升了约12倍(6h-->30min) 3.最终，业务的性能瓶颈存在于ES写入（计算结果，ES...索引document数约为21亿 pri.store.size约 300gb） [优化完整过程] 1....通过Spark UI页面的监控发现, 由于数据倾斜导致, 整个Spark任务的运行时间是被少数的几个Task“拖累的” [Spark UI] 3. 思考优化 3.1....可选方法 HIVE ETL 数据预处理把数据倾斜提前到 HIVE ETL中, 避免Spark发生数据倾斜这个其实很有用过滤无效的数据 (where / filter) NULL值数据 “脏数据”(...key值 (可通过观察或者sample取样) 如主号单独拎出来上述key值的记录做join, 剩余记录再做join 独立做优化, 如broadcast 结果数据union即可 3.3.

2.9K8 5

Spark离线导出Mysql数据优化之路

运维困难：每次新增一个数据源的同步，都要复制一份shell，然后改里面的库表信息、查询语句；要新增一些优化逻辑，需要每个脚本都改一遍；shell脚本在日常业务开发中使用不多，实现逻辑、定位问题都很不方便...这样再增加需要同步的表，就只需要指定业务字段，而不需要关心数据读取的实现。考虑到以下几个方面，决定用Spark重新实现这个工具： 1. 执行效率：Spark支持并发处理数据，可以提升任务执行速度。...可扩展性：Spark SQL可以在数据导出的同时完成一些简单ETL的工作，同时也可以支持多数据源的关联处理。 3....基于游标查询的思路实现了Spark版本数据离线导出方案（后续称作方案3），核心逻辑如下：首先通过加载配置的方式获取数据库表的信息，然后遍历所有满足正则表达式的库表，用游标查询的方式导出数据表中的完整数据...利用Spark分布式的能力提升任务执行速度。 3. Spark SQL功能强大，可以在数据读取的同时，通过配置做一些简单的ETL操作。

2.6K10 1

Spark性能优化之道——解决Spark数据倾斜的N种姿势

Spark3.0已经发布半年之久，这次大版本的升级主要是集中在性能优化和文档丰富上，其中46%的优化都集中在Spark SQL上，SQL优化里最引人注意的非Adaptive Query Execution...近些年来，Spark SQL 一直在针对CBO 特性进行优化，而且做得十分成功。...CBO这么难实现，Spark怎么解决？ CBO 会计算一些和业务数据相关的统计数据，来优化查询，例如行数、去重后的行数、空值、最大最小值等。...Spark会根据这些数据，自动选择BHJ或者SMJ，对于多Join场景下的Cost-based Join Reorder，来达到优化执行计划的目的。...动态优化数据倾斜 Join里如果出现某个key的数据倾斜问题，那么基本上就是这个任务的性能杀手了。

2K5 2

详解CAN总线：标准数据帧和扩展数据帧

目录 1、标准数据帧 2、扩展数据帧 3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 ---- CAN协议可以接收和发送11位标准数据帧和29位扩展数据帧，CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同，以便可以扩展更多...字节1为帧信息，第7位（FF）表示帧格式，在标准帧中FF=0，第6位（RTR）表示帧的类型，RTR=0表示为数据帧，RTR=1表示为远程帧。DLC表示在数据帧时实际的数据长度。...字节4~11为数据帧的实际数据，远程帧时无效。 2、扩展数据帧 CAN扩展帧帧信息是13字节，包括帧描述符和帧数据两部分，如下表所示：前5字节为帧描述部分。...字节6~13为数据帧的实际数据，远程帧时无效。...3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同，功能上都是相同的，它们有一个共同的特性：帧ID数值越小，优先级越高。

5.2K3 0

Android开发之逐帧动画优化

Android上如果使用逐帧动画的话，可以很方便地使用AnimationDrawable，无论是先声明xml还是直接代码里设置，都是几分钟的事，但使用AnimationDrawable有一个致命的弱点，...那就是需要一次性加载所有图片到内存，万一帧数多了或者每张图片都比较大，很容易就报out of memory的异常了，所以有必要进行优化。...这里我们利用View.postDelayed方法延时替换图片，这样就能做到逐帧动画的效果了，然后在替换图片之前，强制回收ImageView当前bitmap就可以减少内存消耗了，废话少说，上代码。...; // 指定绑定的ImageView和图片资源数组以及每张图片的延时 waitAnim.playConstant(); // 循环播放 waitAnim.stopPlay(); // 停止播放逐帧动画优化到这里结束了...，后期我们或许可以继续优化，就是防止一个图片帧太大，加载时间过长，我们可以缓存多张，而不是现在的只缓存一张。

1.7K2 0

Spark 程序优化建议

HashPartitioner(numSubsets)) .mapPartitionsWithIndex { case (pid, dataitr) => // TODO: 内部维护了一个数据结构...，不是很高效的做法 // 如果采用自定义迭代器的话，是不需要这个数据结构b val sourceNodes = mutable.HashSet.empty[Long] val data...虽然 RDD 都有缓存，相对来说 transformation 都是内存操作，但是对于程序本身的没有太大意义的，设计 shuffle 的操作，建议还是通过调试部分数据后，在正式环境，或者定时任务中去掉，

3382 0

Spark性能优化总结

整体上的优化点目录如下： 0. Overview 1....- 优化数据结构 2....其他优化项 - 使用DataFrame/DataSet Overview Spark的瓶颈一般来自于集群(standalone, yarn, mesos, k8s)的资源紧张，CPU，网络带宽，...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。...sql joins From JAMES CONNER 其他优化项使用DataFrame/DataSet spark sql 的catalyst优化器，堆外内存（有了Tungsten后，感觉off-head

1.2K3 0

常用spark优化参数

常用spark优化参数强制使用spark engine set tqs.query.engine.type = sparkCli; set spark.yarn.priority = 4; 双写HDFS...开启： set spark.shuffle.hdfs.enable=true; set spark.shuffle.io.maxRetries=1; set spark.shuffle.io.retryWait...=400; set spark.default.paralleism=400; set spark.executore.cores=4; 动态资源申请 set spark.dynamicAllocation...memory + memoryoverhead join set spark.shuffle.statistic.verbose=true; -- 收集join数据 set spark.sql.join.perferSortMergejoin...spark.sql.files.openCostinBytes=16777216; Output set spark.merge.files.enabled=true; set spark.merge.files.number

6783 0

Spark性能优化之道——解决Spark数据倾斜（Data Skew）的N种姿势

本文转发自技术世界，原文链接 http://www.jasongj.com/spark/skew/ 摘要本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案，包括避免数据源倾斜，调整并行度...为何要处理数据倾斜（Data Skew）什么是数据倾斜对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。何谓数据倾斜？...数据倾斜指的是，并行处理的数据集中，某一部分（如Spark或Kafka的一个Partition）的数据显著多于其它部分，从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。...如读取HDFS，Kafka 读取上一个Stage的Shuffle数据如何缓解/消除数据倾斜避免数据源的数据倾斜 ———— 读Kafka 以Spark Stream通过DirectStream方式读取...由于Kafka的每一个Partition对应Spark的一个Task（Partition），所以Kafka内相关Topic的各Partition之间数据是否平衡，直接决定Spark处理该数据时是否会产生数据倾斜

2.1K10 1

CAN通信的数据帧和远程帧「建议收藏」

（先来一波操作，再放概念）远程帧和数据帧非常相似，不同之处在于：（1）RTR位，数据帧为0，远程帧为1；（2）远程帧由6个场组成：帧起始，仲裁场，控制场，CRC场，应答场，帧结束，比数据帧少了数据场...（3）远程帧发送特定的CAN ID，然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后，自动返回一个数据帧。...，因为远程帧比数据帧少了数据场；正常模式下：通过CANTest软件手动发送一组数据，STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到的数据；附上正常模式下，发送数据帧的显示效果...A可以用B节点的ID，发送一个Remote frame（远程帧），B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A！发送的数据就是数据帧！...发送的数据就是数据帧！主要用来请求某个指定节点发送数据，而且避免总线冲突。

5.4K3 0

格斗类帧同步游戏的优化

由于现在4g手机网络越来越普及，绝大多数用户的时延都可以在150ms以内，所以一些快节奏的帧同步网络游戏开始大行其道，现在最火的帧同步游戏无疑是某农药了。...帧同步技术除了可以用来做MOBA类游戏，同样可以用来做需要大量快速操作的格斗类游戏，本文就是尝试提出一些解决帧同步方案下格斗游戏的优化措施。...Animation为“渲染角色” 以Collider组合的Animation为“逻辑角色” “渲染角色”动画由Update()事件驱动，同时负责向同步服务器发出操作 “逻辑角色”动画由同步服务器收包得到的数据驱动...[1510297241073_8858_1510297285746.jpg] 总结使用预渲染技术的最重要策略，还是坚持帧同步的原则：相同的输入，得到相同的输出。...而预渲染的方案，是把那些严格同步的游戏逻辑、与其表现区分开来，这样可以专门的去让画面看起来更流畅，同时不影响帧同步游戏的“一致性”。

3.8K0 0

Spark性能优化调优

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 ，...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...此处可以的优化，将这个任务拆分成三个任务，a和b并行跑，结束跑c的任务。这样的话可以提高整体的效率，相当于利用空间换时间。...任务优化问题selectxxxfrom( a,b on a.mid=b.mid ) a lateral view explode x as xxx先关联，产生shuffle数据，根据配置的partition...假如默认有200个分区，那么之后进行操作的炸开也就只有200个文件去执行，数据量本身比较大，又按照分区的200去合并，会导致数据更大。

1540 0

数据帧的学习整理

在了解数据帧之前，我们得先知道OSI参考模型咱们从下往上数，数据帧在第二层数据链路层处理。我们知道，用户发送的数据从应用层开始，从上往下逐层封装，到达数据链路层就被封装成数据帧。...其中的Org Code字段设置为0，Type字段即封装上层网络协议，同Ethernet_II帧。数据帧在网络中传输主要依据其帧头的目的mac地址。...当数据帧封装完成后从本机物理端口发出，同一冲突域中的所有PC机都会收到该帧，PC机在接受到帧后会对该帧做处理，查看目的MAC字段，如果不是自己的地址则对该帧做丢弃处理。...如果目的MAC地址与自己相匹配，则先对FCS进行校验，如果校验结果不正确则丢弃该帧。校验通过后会产看帧中的type字段，根据type字段值将数据传给上层对应的协议处理，并剥离帧头和帧尾（FCS）。...一般主机发送数据帧有三种方式：单播、组播、广播。三种发送方式的帧的D.MAC字段有些区别。

2.6K2 0

spark实时计算性能优化

2、第一步是引入spark，因与netty、JDQ均有冲突，解决netty冲突后，隔离计算为单独服务。已在线上，因storm也与spark存在运行时冲突，storm也在用服务。...第五步已基本和开源分布式搜索引擎计算方式类似，后续会持续调研新的优化方式，并引入到线上。

1.2K9 0

Spark性能优化和故障处理

一、Spark 性能优化 1.1 常规性能优化生产环境 Spark submit 脚本 /usr/local/spark/bin/spark-submit \--class com.atguigu.spark.WordCount...=2048 \--conf spark.core.connection.ack.wait.timeout=300 \/usr/local/spark/spark.jar 参数说明： RDD 优化 RDD...foreachPartition 优化数据库操作在生产环境中，通常使用 foreachPartition 算子来完成数据库的写入，通过 foreachPartition 算子的特性，可以优化写数据库的性能...--conf spark.core.connection.ack.wait.timeout=300 二、Spark 数据倾斜解决方案数据倾斜的表现： Spark 作业的大部分 task 都执行迅速，只有有限的几个...reduce 端拉取数据的缓冲区减小，不容易导致OOM，但是相应的 reudce 端的拉取次数增加，造成更多的网络传输开销，造成性能的下降。在开发中还是要保证任务能够运行，再考虑性能的优化。

6433 1

第3章 Spark性能优化

3.2、诊断内存的消耗 image.png image.png 3.3、高性能序列化类库 image.png image.png image.png image.png image.png 3.4、优化数据结构...image.png image.png map等集合除了有对象头还有entry指针额外的信息尽量使用string 优化数据结构 3.5、对多次使用的RDD进行持久化或Checkpoint image.png...image.png 3.7、Java虚拟机垃圾回收调优 image.png image.png image.png image.png 3.8、提高并行度 image.png image.png 3.9、广播共享数据...image.png 3.10、数据本地化 image.png image.png

4033 0

Spark性能优化指南——基础篇

原文：https://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html Spark性能优化指南——基础篇前言在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一...如果没有对Spark作业进行合理的调优，Spark作业的执行速度可能会很慢，这样就完全体现不出Spark作为一种快速大数据计算引擎的优势来。因此，想要用好Spark，就必须对其进行合理的性能优化。...我们需要根据不同的业务场景以及数据情况，对Spark作业进行综合性的分析，然后进行多个方面的调节和优化，才能获得最佳性能。...本文作为Spark性能优化指南的基础篇，主要讲解开发调优以及资源调优。开发调优调优概述 Spark性能优化的第一步，就是要在开发Spark作业的过程中注意和应用一些性能优化的基本原则。...在后续的《Spark性能优化指南——高级篇》中，我们会详细讲解数据倾斜调优以及Shuffle调优。

4492 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭