作者：朱小厮 来源：公众号朱小厮的博客Spark是一个用来是实现快速而通用的集群计算的平台。Spark是UC Berkeley AMP Lab(加州大学伯克利分销的AMP实验室)所开源的类MapReduce的通用并行框架， 现在已经是Apache中的一个顶级项目。Spark使用Scala语言开发，支持Scala、Java、Python、R语言相关的API，运行与JVM之上。Spark基于内存计算，
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2024-01-29 14:13:43
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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。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。在美团•大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、
这个方案的实现思路，跟大家解析一下：其实关键之处在于，将发生数据倾斜的key，单独拉出来，放到一个RDD中去；就用这个原本会倾斜的key RDD跟其他RDD，单独去join一下，这个时候，key对应的数据，可能就会分散到多个task中去进行join操作。就不至于说是，这个key跟之前其他的key混合在一个RDD中时，肯定是会导致一个key对应的所有数据，都到一个task中去，就会导致数据倾斜
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2024-01-17 12:45:09
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学习spark的任何技术前请先正确理解spark，可以参考： 正确理解Spark我们知道spark的RDD支持scala api、java api以及python api，我们分别对scala api与java api做了详细的介绍，本文我们将探讨rdd python api是怎么使用py4j来调用scala/java的api的，从而来实现python api的功能。首先我们先介绍下py
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2023-12-22 05:58:02
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# 使用Spark实现随机森林模型调参的步骤
在数据科学的领域中，机器学习模型的调参（参数调整）是一个非常重要的步骤。随机森林是一种强大的集成学习算法，调参可以显著提升模型的性能。本文将以Apache Spark中的随机森林为例，教你如何进行调参。
## 流程概述
调参的流程通常包括以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
Spark是基于内存的分布式计算引擎，以处理的高效和稳定著称。然而在实际的应用开发过程中，开发者还是会遇到种种问题，其中一大类就是和性能相关。在本文中，笔者将结合自身实践，谈谈如何尽可能地提高应用程序性能。 分布式计算引擎在调优方面有四个主要关注方向，分别是CPU、内存、网络开销和I/O，其具体调优目标如下： 1.提高CPU利用率。 2.避免OOM。 3.降低网络开销。 4.减少I/O操作。 第1
前几节介绍了下常用的函数和常踩的坑以及如何打包程序，现在来说下如何调参优化。当我们开发完一个项目，测试完成后，就要提交到服务器上运行，但运行不稳定，老是抛出如下异常，这就很纳闷了呀，明明测试上没问题，咋一到线上就出bug了呢！别急，我们来看下这bug到底怎么回事~一、错误分析 1、参数设置及异常信息18/10/08 16:23:51 WARN TransportChannelHandler:
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2023-10-13 15:03:34
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一、资源参数调优 了解完了Spark作业运行的基本原理之后，对资源相关的参数就容易理解了。所谓的Spark资源参数调优，其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方，通过调节各种参数，来优化资源使用的效率，从而提升Spark作业的执行性能。以下参数就是Spark中主要的资源参数，每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分，我们同时也给出了一个调优的参考
调优概述 在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。Spark的资源参数，基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。很多Spark初学者，通常不知道该设置哪些必要的参数，以及如何设置这些参数，最后就只能胡乱设置，甚至压根儿不设置。资源参数设置的不合理，可能会导致没有充分利用集群资源，作业运行会极其缓慢；或者设置的资源过大，队列没有足够的资源来提供，进而导致各种异常。总之
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2024-02-24 11:53:40
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前几节介绍了下常用的函数和常踩的坑以及如何打包程序，现在来说下如何调参优化。当我们开发完一个项目，测试完成后，就要提交到服务器上运行，但运行不稳定，老是抛出如下异常，这就很纳闷了呀，明明测试上没问题，咋一到线上就出bug了呢！别急，我们来看下这bug到底怎么回事~一、错误分析 1、参数设置及异常信息18/10/08 16:23:51 WARN TransportChannelHandler:
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2024-06-30 17:46:09
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# Spark 读大文件调参指南
在大数据处理及分析的过程中，Apache Spark 是一种非常流行的工具，特别适合处理大文件。然而，在读取大文件时，我们可能需要调整一些参数，以求在性能和资源使用之间找出最佳平衡。本文将引导你掌握如何在 Spark 中读取大文件并进行调参。
## 整体流程
以下是读取大文件并调参的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-21 08:06:14
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Spark调优目录Spark调优一、代码规范1.1 避免创建重复RDD1.2 尽量复用同一个RDD1.3 多次使用的RDD要持久化1.4 使用高性能算子1.5 好习惯二、参数调优资源参数1.1 --num-executors 1001.2 --executor-memory 5g1.3 --executor-cores 41.4 --driver-memory内存参数spark.storage.m
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2023-06-30 20:01:40
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代码见： https://
原创
2022-09-19 10:18:02
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文章目录Spark优化总结（三）——调参前言简单示例常用参数JVM调参调优-官方文档 Spark优化总结（三）——调参前言不要期待修改一个参数能够像魔法一样立马得到神奇的好效果！（某些时候效果确实很棒^_^）你应当把参数看作一道菜中的调味品，能够丰富味道，但主要还是得靠原材料的质量与炒菜的技艺。开发Spark应用时，应当先优化好你的应用代码，再来思考调参优化（必要的参数的除外）。调参是一个比较复
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2024-03-04 06:49:25
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Pixhawk无人机快速上手指南原创 CJKK 苍穹四轴DIY 2019-11-251. 第一次飞行，请在室外空旷处进行。在未熟悉飞行器操控之前，请勿在机场、禁飞区、航空管制区、人群聚集地、闹市区、高压线等地方飞行，以免发生意外； 2. 先用 2 套试机桨叶试飞。桨叶上写有正反字样，对照机臂上的标签安装。有字的一面朝上，并拧紧电机子弹头；注：
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2023-12-20 23:13:07
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模型选择（超参数调谐）
ML中的一个重要任务是模型选择，或使用数据找到给定任务的最佳模型或参数。 这也叫调音。 可以针对个体估算器（如Logistic回归）或包括多个算法，特征化和其他步骤的 整个管道完成调整。 用户可以一次调整整个流水线，而不是单独调整管道中的每个元素。MLlib支持使用CrossValidator和TrainValidationSpl
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2023-08-25 08:25:04
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模型选择和超参数调整在机器学习中非常重要的任务就是模型选择，或者使用数据来找到具体问题的最佳的模型和参数，这个过程也叫做调试(Tuning)。调试可以在独立的估计器中完成(如逻辑斯蒂回归)，也可以在包含多样算法、特征工程和其他步骤的工作流中完成。用户应该一次性调优整个工作流，而不是独立的调整PipeLine中的每个组成部分。1、 交叉验证和训练-验证切分MLlib支持交叉验证(CrossValid
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2024-08-02 18:29:44
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直接通过拖动选择不同的图片 通过调整霍夫圆函数的不同参数来调整参数到较好的结果，就像上面那张图那么好。
原创
2022-09-19 10:18:44
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一、learning rate 简述lr全称learning rate（一下简称lr），是机器学习和深度学习中最为重要的超参数之一，会影响模型训练结果的好坏，有时候甚至会直接导致整个模型无法使用。lr最直接的可观测的影响就是loss值的变化，较大的学习率会更容易收敛也更容易出现陷入局部最优解的情况，而过大的学习率会导致loss无法收敛甚至出现nan的情况；较小的学习率更容易找到全局最优解但是los
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2024-03-26 23:39:53
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调参数是深度学习工作中，必不可少的一步。“得参数者，得天下“那么，调参的方法常见的有哪些？小编为您总结一番~01寻找合适的学习率(learning rate)学习率是一个非常非常重要的超参数在面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集时，学习率的最合适的值都是不确定的，所以，我们无法光凭经验来准确地确定学习率的值。策略：在训练中不断寻找最合适当前状态的学习率。下图利用fast
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2024-03-18 20:15:06
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