一、shuffle调优大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调优。但是也必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜，shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已。因此大家务必把握
转载
2023-07-21 21:39:21
77阅读
c0 1 2 31 4 5 62 7 8 93 10 11 12m_in=...
原创
2023-01-13 06:44:11
78阅读
# 判断元素是否在Python列表中
在Python中，我们经常需要判断一个元素是否存在于一个列表中。为了解决这个问题，Python提供了一个内置函数`in`。这个函数可以非常方便地进行判断，并且可以用于判断元素是否存在于列表、字符串、字典等数据结构中。
## 判断元素是否存在于列表中
使用`in`函数来判断一个元素是否存在于列表中非常简单。我们只需要使用`in`关键字，后面跟上要判断的元素
原创
2023-11-29 14:09:54
69阅读
基本风格类1. 多重赋值和多元赋值多重赋值：x = y = z = 1 多元赋值：x, y, z = 1, 2, 'str'2. Python命名中要避免关键字查询命名是否是关键字的方法：iskeyword()Python对象1. None对象Python有一个特殊的类型，被称为NoneType，它不支持任何运算也没有任何内建的方法。None没有什么有用的属性，而且它的布尔值总是False。2.
转载
2023-12-25 11:20:23
61阅读
Apache Spark是一种快速通用的集群计算系统。 它提供Java，Scala，Python和R中的高级API，以及支持通用执行图的优化引擎。 它还支持一组丰富的高级工具，包括用于SQL和结构化数据处理的Spark SQL，用于机器学习的MLlib，用于图形处理的GraphX和Spark Streaming。Spark优点：减少磁盘I/O：随着实时大数据应用越来越多，H
转载
2023-12-25 10:11:05
64阅读
# Python .isin()方法详解
## 引言
在数据分析和处理的过程中，经常会遇到需要判断某个元素是否在一个集合中的情况。Python中的pandas库提供了一个非常方便的方法`.isin()`来解决这个问题。本文将详细介绍`.isin()`方法的用法和示例，并探讨其在实际应用中的几个常见场景。
## 什么是`.isin()`方法
`.isin()`是pandas库DataFram
原创
2023-09-08 00:57:50
1176阅读
## Python中的isin函数
在Python编程语言中，isin函数是一个用于判断元素是否在一个给定序列中的函数。这个函数可以用于判断一个元素是否在一个列表、元组或者其他可迭代对象中。isin函数在pandas库中也有相应的实现，用于判断一个元素是否在一个Series或者DataFrame对象的某一列中。本文将详细介绍isin函数的使用方法，并通过代码示例进行说明。
### 1. 列表中
原创
2023-07-21 01:07:51
704阅读
一、赋值--"旧瓶装旧酒"在python中,对象的赋值就是简单的对象引用, 这点和C++等语言不同.如: In[2]: a = [1, 2, 'hello', ['python', 'C++']]
In[3]: b = a
In[4]: a is b
Out[4]: True
In[5]: b is a
Out[5]: True
In[6]: id(a)
Out[6]: 1397053998589
转载
2023-10-16 15:20:00
93阅读
1. 写在前面之前零散的写了一些spark在某一块的性能优化，比如sparkstreaming的性能优化，参数优化，sparkSQL的优化。本篇博文针对spark一些基本的核心优化做一个介绍分享，当然这里的介绍适合rdd,sparkstreaming,sparkSQL等。当然个人认为不管什么样的优化方案和方式都只是为了提供一个优化参考。具体实际的业务中，优化还是得看具体的实际的情况。还是引用某位大
转载
2023-06-19 12:49:09
289阅读
gh=[1,2,3]dfc=df[df.p.isin(gh)]
原创
2023-01-13 06:42:51
185阅读
# 实现“python isin 相反”的方法
## 1. 流程概述
为了实现“python isin 相反”，我们需要完成以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 获取待查询的元素列表 |
| 步骤二 | 获取待查询的目标列表 |
| 步骤三 | 遍历目标列表中的每个元素 |
| 步骤四 | 判断元素是否在待查询的元素列表中 |
| 步骤五 | 返回不
原创
2023-08-15 16:46:06
285阅读
### 实现isin的python
#### 介绍
在Python中，可以使用`in`关键字来判断一个元素是否属于一个序列（如列表、元组、字符串等）。但是，有时候我们需要判断一个元素是否属于一个序列的时候，我们不仅仅需要判断元素是否存在，还需要判断元素的值是否满足一定的条件。这时候我们就可以使用`isin`函数来进行判断。
`isin`函数可以接收两个参数，第一个参数是要判断的元素，第二个参数
原创
2023-09-11 03:43:55
153阅读
Spark效率优化Join相关spark conf 中加入一些参数，会加速shuffle过程，这里根据数据量实际大小可以调节下面一些参数，实践中会对于大数据量JOIN能加速20%以上spark.default.parallelism 是控制每个stage的默认stage数量，一般是对RDD有效，而参数spark.sql.shuffle.partitions是控制spark sql的shuffle分
转载
2023-07-28 10:37:26
113阅读
Spark--优化总结：优化方向RDD/代码调优1.尽可能复用RDD2.保证对一个RDD执行多次算子操作时，这个RDD本身仅仅被计算一次。3.尽量避免使用shuffle类算子4.使用高性能的算子5.广播变量参数调优1.num-executors →==executors数量==2.executor-memory→==executors内存==3.executor-cores→==executor
转载
2024-06-21 10:26:24
167阅读
由于Spark的计算本质是基于内存的，所以Spark性能程序的性能可能因为集群中的任何因素出现瓶颈：CPU、网络带宽、或者是内存。如果内存能够容纳得下所有的数据，那么网络传输和通信就会导致性能出现瓶颈。但是如果内存比较紧张，不足以放下所有的数据（比如在针对10亿以上的数据量进行计算时），还是需要对内存的使用进行性能优化的，比如说使用一些手段来减少内存的消耗。Spark性能优化，其实主要就是在于对内
转载
2023-10-27 15:08:24
91阅读
本文分为四个部分，基本涵盖了所有Spark优化的点，面试和实际工作中必备。《Spark性能优化：开发调优篇》《Spark性能优化：资源调优篇》《Spark性能优化：数据倾斜调优篇》《Spark性能优化：shuffle调优篇》Spark性能优化：开发调优篇 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。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/
转载
2023-12-27 22:49:07
142阅读
以下是Shffule过程中的一些主要参数，这里详细讲解了各个参数的功能、默认值以及基于实践经验给出的调优建议。spark.shuffle.file.buffer 1、默认值：32k 参数说明：该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小。将数据写到磁盘文件之前，会先写入buffer缓冲中，待缓冲写满之后，才会溢写到磁盘。
转载
2023-11-26 23:14:29
72阅读
Task优化：建议开启spark.speculation（慢任务推导，当检测的慢任务时，会同步开启相同的新任务，谁先完成就认定该任务完成）。reduceByKey会首先reduce locally。例如在进行join操作的时候，形如(k1,v1) join (k1,v2) => (k1,v3) 此时就可以进行pipeline，但是(o1) join (o2) => (o3) ，此时就会
转载
2023-06-11 15:31:49
328阅读
一、代码优化1.在数据统计的时候选择高性能算子。例如Dataframe使用foreachPartitions将数据写入数据库，不要每个record都去拿一次数据库连接。通常写法是每个partition拿一次数据库连接。/**
* 将统计结果写入MySQL中
* 代码优化：
* 在进行数据库操作的时候，不要每个record都去操作一次数据库
转载
2023-08-21 14:52:02
149阅读
Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。Spark开发出高性能的大数据计算作业，并不是那么简单的。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
转载
2023-09-26 09:41:12
146阅读
