前面三篇文章的三种优化方式调整到位之后会让整个 Spark 作业执行速度有非常明显的提升。除此之外我们还有很多其它性能优化的手段，但在和前面三种方式比较，正常情况下提升没有那么大。1，使用广播变量在 task 执行算子函数运算的时候，如果要用到外部变量，这种时候需要使用广播变量。因为，如果不使用广播变量，那么所使用的外部变量会在每个 task 里会获得一份变量的副本，后续传输到各个 worker
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2023-11-28 11:00:52
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# PySpark参数详解与示例
## 引言
Apache Spark 是一个强大的分布式数据处理引擎，而 PySpark 则是 Spark 的 Python API。它使得大数据处理变得更加简单和方便。理解 PySpark 中的参数设置对于优化应用性能至关重要。本文将带你深入了解 PySpark 参数，并提供示例代码以便你能快速上手。
## PySpark参数的基础知识
在 PySpar
通常需要处理的数值都是稀疏而又散乱地分布在空间中，然而，我们并不需要存储这些大数值，这时可以用独热编码。例如：我们需要处理4维向量空间，当给一个特征向量的第n个特征进行编码时，编码器会遍历每个特征向量的第n个特征，然后进行非重复计数。若第n个特征的最大值为K，则就把这个特征转换为只有一个值为1而其他值都是0的K+1维向量。encoder=OneHotEncoder(sparse=False)&nb
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2023-12-13 00:36:35
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准备：windows环境说明：Python2.7 + pipspark版本：spark-1.6.1-bin-hadoop2.6step1: 下载并解压tar包到自定义的路径。（下载链接 https://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz）step2:配置 %SPARK_HOME% 环境变量 s
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2023-07-02 22:31:00
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大数据 | Pyspark基本操作Apache Spark是新兴的一种快速通用的大规模数据处理引擎。它的优势有三个方面：通用计算引擎 能够运行MapReduce、数据挖掘、图运算、流式计算、SQL等多种框架；基于内存 数据可缓存在内存中，特别适用于需要迭代多次运算的场景； 与Hadoop集成 能够直接读写HDFS中的数据，并能运行在YARN之上。Spark是用Scala语言编写的，所提供的API也
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2023-08-04 19:29:11
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更多Python学习内容：ipengtao.com大家好，我是彭涛，今天为大家分享 Python调试技巧和性能优化策略技巧全解析。全文2800字，阅读大约8分钟Python是一种强大的编程语言，但在开发过程中难免会出现错误和性能问题。本文将介绍一些Python调试技巧和性能优化策略，以帮助大家更轻松地发现和解决这些问题。调试技巧1. 使用print语句进行调试def calculate_sum(a
# 教你如何优化pyspark union操作
## 1. 流程
首先让我们来看一下整个优化pyspark union的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取数据 |
| 2 | 对数据进行清洗和处理 |
| 3 | union操作 |
| 4 | 执行优化操作 |
| 5 | 输出数据 |
## 2. 代码实现
### 步骤1：读取数据
首先我们需
原创
2024-02-24 06:20:24
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# 学习 PySpark 参数配置的入门指南
PySpark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于数据处理和分析。对于刚入行的开发者来说，学习如何配置 PySpark 参数至关重要。本文将详细介绍 PySpark 参数配置的流程和步骤，并通过代码示例加以说明。
## PySpark 参数配置流程
以下是 PySpark 参数配置的典型流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
原创
2024-08-03 07:50:26
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Apache Spark是一个在集群上运行的统一计算引擎以及一组并行数据处理软件库 Spark专注于计算引擎，从存储系统加载数据并对其执行计算，加载结束时不负责永久存储，可以将许多种类型的存储系统与Spark结合使用。 Hadoop包括一个存储系统（HDFS）和计算系统（MapReduce），它们紧密集成在一起，无法运行独立于HDFS的MapReduce系统。Spark可以在Hadoop存储上运行
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2024-07-13 07:22:51
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Executor配置 conf={ "spark.executor.memory": "4g", "spark.executor.cores":"4", "spark.executor.instances": "150", "spark.yarn.executor.memoryOverhead": ...
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2021-09-15 20:30:00
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文章目录SparkBase&Core环境搭建-Spark on YARN扩展阅读-Spark关键概念[了解]PySpark角色分析[了解]PySpark架构后记 SparkBase&Core学习目标掌握SparkOnYarn搭建掌握RDD的基础创建及相关算子操作了解PySpark的架构及角色环境搭建-Spark on YARNYarn 资源调度框架，提供如何基于RM，NM，Con
本系列主要总结Spark的使用方法，及注意事项。 目录1，spark简介1.1 什么是RDD？1.2 RDD 的属性2，RDD的转换（transformation）和行动操作（action）2.1,创建RDD2.2 transformation2.3 action 1，spark简介Apache Spark是一个开源、强大的的分布式查询和处理引擎，最初由Matei Zaharia在UC Berke
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2023-11-07 01:21:37
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## PySpark参数配置
PySpark是Python编程语言的Spark API。它提供了一个简单而强大的编程接口，用于分布式数据处理和分析。在使用PySpark时，可以通过参数配置来优化和调整Spark应用程序的性能。本文将介绍PySpark的常见参数配置，并提供代码示例。
### 1. SparkConf
在PySpark中，可以使用SparkConf对象来配置Spark应用程序的
原创
2023-11-10 03:29:33
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## pyspark指定参数
在使用pyspark进行分布式数据处理时，我们可以通过指定参数来优化执行效果和资源利用。本文将介绍一些常用的pyspark参数，并提供相应的代码示例。
### 1. 指定driver内存
在pyspark中，可以通过`--driver-memory`参数指定driver程序使用的内存大小。默认情况下，driver程序的内存大小为1g。如果处理的数据量较大，可以适
原创
2023-10-21 03:03:08
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一 部署本地spark环境
1.1 安装好JDK 下载并安装好jdk1.7，配置完环境变量。 1.2Spark环境变量配置
去http://spark.apache.org/downloads.html网站下载相应hadoop对应的版本，我下载的是
1. PageRank的两种串行迭代求解算法我们在博客《数值分析：幂迭代和PageRank算法(Numpy实现)》算法中提到过用幂法求解PageRank。 给定有向图我们可以写出其马尔科夫概率转移矩阵\(M\)(第\(i\)列对应对\(i\)节点的邻居并沿列归一化)\[\left(\begin{array}{lll} 0 & 0 & 1 \\ \frac{1}{2} & 0
# PySpark参数类型
Apache Spark是一个快速、通用且易于使用的大数据处理框架，提供了强大的数据处理和分析功能。PySpark是Spark的Python API，提供了一种使用Python编写Spark应用程序的方式。在PySpark中，我们可以通过设置不同的参数来优化性能、控制任务的执行方式和处理数据的方式。本文将介绍PySpark中一些常见的参数类型，并提供代码示例来说明它们
原创
2023-08-16 09:19:40
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本系列是综合了自己在学习spark过程中的理解记录 ＋ 对参考文章中的一些理解 ＋ 个人实践spark过程中的一些心得而来。写这样一个系列仅仅是为了梳理个人学习spark的笔记记录，所以一切以能够理解为主，没有必要的细节就不会记录了，而且文中有时候会出现英文原版文档，只要不影响理解，都不翻译了。若想深入了解，最好阅读参考文章和官方文档。 其次，本系列是基于目前最新的 spark 1.6.0 系列开
概念梳理GBDT的别称
GBDT(Gradient Boost Decision Tree),梯度提升决策树。 GBDT这个算法还有一些其他的名字，比如说MART(Multiple Additive Regression Tree)，GBRT(Gradient Boost Regression Tree)，Tree Net等，其实它们都是一个东西（参考自wi
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2023-07-17 19:25:22
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一、环境配置优化1. 集群资源分配# 推荐配置
spark = SparkSession.builder \
.appName("OptimizedApp") \
.config("spark.executor.memory", "8g") \
.config("spark.executor.cores", "4") \
.config("spark.driver.
