Spark调优—上篇更好的序列化实现 Spark用到序列化的地方 1）Shuffle时需要将对象写入到外部的临时文件。 2）每个Partition中的数据要发送到worker上，spark先把RDD包装成task对象，将task通过 网络发给worker。 3）RDD如果支持内存+硬盘，只要往硬盘中写数据也会涉及序列化。 默认使用的是java的序列化。但java的序列化有两个问题，一个是性能相对比
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2024-02-02 18:06:17
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Python用的好，猪也能飞起来。
今天，带大家学习如何让Python飞起来的方法，干货满满哦！
python一直被病垢运行速度太慢，但是实际上python的执行效率并不慢，慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。“一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调。我们来看一下这个最简单的例子，从1一直累加到1亿。最原始的代码
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2023-07-11 11:49:16
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# 如何实现Spark加速
在大数据处理领域，Apache Spark是一个非常流行的分布式计算框架。随着数据集的不断增长，如何高效地处理这些数据变得尤为重要。“Spark加速”是指通过一系列技术手段来优化Spark作业的执行速度。本篇文章将为刚入行的小白详细讲解如何实现Spark加速，并提供相关的代码示例和详细解释。
## 1. 整体流程
在实现Spark加速的过程中，通常需要经过以下几个
对于Python编程，大家想必都或多或少的掌握了不少知识点，但是python为人所诟病的一大缺点是其运行速度比较慢。其中一大主要的原因是 Python是动态的，解释性的语言，而非静态的语言。而这就意味着Python解释器在执行程序时，并不知道变量的具体类型。例如C++程序中，int a = 0;那么在程序的运行过程中，C++解释器始终知道变量a是一个int类型，而在Python中，编
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2023-08-06 15:36:58
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Spark基础：（五）Spark编程进阶 共享变量（1）累加器：是用来对信息进行聚合的，同时也是Spark中提供的一种分布式的变量机制，其原理类似于mapreduce，即分布式的改变，然后聚合这些改变。累加器的一个常见用途是在调试时对作业执行过程中的事件进行计数。 Spark内置的提供了Long和Double类型的累加器object AccumulatorDemo {
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2023-10-18 18:22:31
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1 文章说明需要用到spark，特地写一个文章作为入门总结。环境介绍：系统：centos7python：python2.7.5java：java1.8.0hadoop：hadoop2.7spark：spark3.0参考文档：http://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html2 spark简介简单地说，spark扩展了MapReduce计
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2023-12-18 14:55:42
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优化三个原则:1.不要过早的优化,先要让程序实现功能,然后在进行优化2.权衡优化代价,优化是有代价的,通常面临的是时间与空间的交换,以及开发代价的也需要考虑3.不要优化那些无关紧要的部分,专注运行慢的地方优化即可(如内部循环)加速技巧:1.避免全局变量定义在全局范围内的代码运行速度会比定义在函数中的慢很多 ,将全局范围内定义的代码放到函数中速度将带来15%-30%的提升.2.避免模块和函数属性访问
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2023-08-31 10:14:36
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问题你的程序运行太慢，你想在不使用复杂技术比如C扩展或JIT编译器的情况下加快程序运行速度。解决方案关于程序优化的第一个准则是“不要优化”，第二个准则是“不要优化那些无关紧要的部分”。 如果你的程序运行缓慢，首先你得使用14.13小节的技术先对它进行性能测试找到问题所在。通常来讲你会发现你得程序在少数几个热点位置花费了大量时间， 比如内存的数据处理循环。一旦你定位到这些点，你就可以使用下面这些实用
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2024-04-28 16:37:43
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# 如何实现 Python 程序加速库
在当今的开发环境中，性能优化是一个重要的话题。为了让你能够从基础理解如何构建一个 Python 程序加速库，下面我将讲述相关的流程以及每一步的实现代码。
## 实现流程
下面是实现 Python 加速库的整体流程，在这个流程中，我们将划分为几个步骤。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[选择加速工具]
# 加速下载 Spark 的方法与实践
Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架，广泛用于大数据处理和分析。在实际应用中，由于大数据集的不断增长，下载和安装 Spark 的过程可能会变得相对缓慢。因此，了解如何加速下载 Spark 是一个重要的课题。在这篇文章中，我们将介绍几种加速 Spark 下载的方法，同时提供代码示例和相关的类图与状态图。
## 加速下载 Spark 的方
# Spark Repartition 加速：提升大数据处理效率的有效手段
在大数据处理的世界中，Apache Spark以其高效的分布式计算能力而闻名。在数据处理的过程中，合理的分区策略对性能优化至关重要。本文将重点介绍`repartition`的使用，并通过具体的代码示例来展示如何利用`repartition`来加速数据处理。
## 什么是 Repartition？
在Spark中，`r
Apache Spark已逐渐俨然成为下一代大数据处理工具的典范。通过借鉴开源算法，并将处理任务分布到计算节点集群上，无论在它们在单一平台上所能执行的数据分析类型方面，还是在执行这些任务的速度方面，Spark和Hadoop这一代框架都轻松胜过传统框架。Spark利用内存来处理数据，因而速度比基于磁盘的Hadoop大幅加快(快100倍)。但是如果得到一点帮助，Spark可以运行得还要快。如果结合Sp
# Spark Insert 加速：提升数据插入性能的有效方法
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，它广泛用于大数据处理和数据分析。因其并行处理的特性，Spark 使得在海量数据集上执行操作变得更为高效。然而，在某些情况下，数据插入（Insert）操作可能成为性能瓶颈，因而需要一些优化手段来加速这一过程。本文将探讨Spark 中数据插入加速的实用技巧，并通过代码示例展示如何实现
0、背景上周四接到反馈，集群部分 spark 任务执行很慢，且经常出错，参数改来改去怎么都无法优化其性能和解决频繁随机报错的问题。看了下任务的历史运行情况，平均时间 3h 左右，而且极其不稳定，偶尔还会报错：1、优化思路任务的运行时间跟什么有关？（1）数据源大小差异在有限的计算下，job的运行时长和数据量大小正相关，在本例中，数据量大小基本稳定，可以排除是日志量级波动导致的问题：（2）代码本身逻辑
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2023-10-01 17:19:19
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# Spark加速比解析及代码示例
在大数据处理的领域，Apache Spark因其高效的计算能力和便捷的使用而广受欢迎。了解其加速比（speedup）是评估Spark性能的一个重要指标。本文将深入介绍Spark加速比的概念，并提供代码示例，以便于读者能够更好地理解其在实际应用中的意义。
## 什么是加速比？
加速比是并行计算中一个重要的性能指标，它通常定义为串行执行时间与并行执行时间之比。
原创
2024-10-25 04:38:10
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# Spark Load 加速：提升大数据处理效率的关键技术
## 引言
在大数据的时代，Apache Spark作为一种快速而通用的大数据处理引擎，越来越受到企业和开发者的喜爱。然而，在处理大规模数据集时，如何提高Spark任务的性能，尤其是在数据加载（load）这一步骤，对于整体效率至关重要。本文将介绍Spark加载加速的一些基本概念及最佳实践，并通过代码示例来演示如何实施这些策略。
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把map之前的repartition()调大，感觉屡试不爽~~
原创
2022-07-19 19:45:39
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获取完整的书 使用Python使用Spark进行数据分析（Addison-Wesley数据和分析系列）建议零售价$ 44.99 看见 本文摘自Jeffrey Aven在Pearson Addison-Wesley撰写的“使用Spark使用Python进行数据分析”一书中。 经培生（Pearson）许可在此处转载©2018。 有关更多信息，请访问notifyit.
1.介绍CUDA什么是CUDACUDA是NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，它能够让开发者使用GPU来加速计算。使用CUDA，您可以在GPU上运行大量的并行计算任务，从而显著提高计算性能。CUDA的优势相比于传统的CPU计算，CUDA有以下几个优势：并行处理能力更强：GPU有数千个处理核心，能同时处理大量并行任务，而CPU只有几十个核心。List item计算速度更快：GPU的时钟频率比
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2023-07-23 21:44:56
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1.spark的概念Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing.Apache Spark 是处理大规模数据的快速的、通用的引擎。3.spark的四大特征（1）Speed（速度）Run programs up to 100x faster than Hadoop MapReduce i
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2023-09-22 21:18:28
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