

# 别再把 Spark / Dask 当“放大版 Pandas”了

## ——聊聊大规模特征计算那些真能救命的技巧

说实话，这几年我见过太多团队，**明明上了 Spark / Dask，特征计算却还是慢得想骂人**。
任务一跑就是几个小时，CPU 在抖，内存在炸，工程师在群里装死。

然后大家开始甩锅：

* “Spark 不适合做特征工程”
* “Dask 不稳定”
* “是不是该上 Flink 了？”
* “要不直接换 ClickHouse？”

我一般会很冷静地回一句：

> **兄弟，不是框架不行，是你把它当成了 Pandas。**

今天这篇文章，我不想讲教科书那套 API，我想讲点**真正踩过坑、救过命的经验**：
**怎么用 Spark / Dask，老老实实把「大规模特征计算」这件事干好。**

---

## 一、先把话说明白：特征计算的本质不是“算”，是“搬 + 聚”

很多人一上来就写：

```python
df.groupBy("user_id").agg(
    F.avg("click_cnt"),
    F.max("stay_time"),
    F.count("*")
)
```

然后一跑：**Shuffle 爆炸，任务拖到天荒地老**。

为啥？

因为**大规模特征计算 ≈ 数据重分布 + 状态聚合**，而不是你脑子里那点数学公式。

我一直有个很“土”的认知模型：

> **Spark / Dask 80% 的时间，都花在数据怎么动上，而不是怎么算。**

所以第一条铁律是：

### 👉 能不 shuffle，就别 shuffle

---

## 二、Spark：特征工程跑得慢，90% 都死在 Shuffle 上

### 1️⃣ 小表 Join，别傻乎乎地 Join

这是 Spark 特征计算里**最容易被忽视、但收益最大的优化点**。

**错误示范：**

```python
features = big_df.join(user_profile_df, "user_id")
```

如果 `user_profile_df` 只有几百万行，你这一步等于把小表反复拷贝、反复 shuffle。

**正确姿势：广播 Join**

```python
from pyspark.sql.functions import broadcast

features = big_df.join(
    broadcast(user_profile_df),
    on="user_id",
    how="left"
)
```

💡 我的经验是：

> **只要能广播，就一定广播。**
> 广播不是“优化技巧”，是“工程常识”。

---

### 2️⃣ 特征计算，先 Repartition 再 GroupBy

很多人不理解这句，但我可以很负责任地说：

> **80% 的 Spark GroupBy 慢，是分区策略错了。**

**错误写法：**

```python
df.groupBy("user_id").agg(F.sum("cnt"))
```

Spark 会临时做一次全局 shuffle。

**更稳的写法：**

```python
df = df.repartition(200, "user_id")

features = df.groupBy("user_id").agg(
    F.sum("cnt").alias("cnt_sum")
)
```

这一步不是“多此一举”，而是**提前告诉 Spark：你要按什么维度分桶**。

📌 实战经验：

* 特征 key 是 user_id / item_id → 一定提前 repartition
* 分区数宁多勿少（后面还能 coalesce）

---

### 3️⃣ 能用内置函数，别碰 UDF（真的）

UDF 在特征工程里，属于**慢性自杀**。

**错误示范：**

```python
@udf("double")
def ratio(a, b):
    return a / (b + 1e-6)
```

**正确示范：**

```python
from pyspark.sql.functions import col

df = df.withColumn("ratio", col("a") / (col("b") + 1e-6))
```

原因很简单：

* UDF = JVM ↔ Python 频繁切换
* Catalyst 优化器直接失效

我见过一个项目，**删掉 3 个 UDF，任务时间从 40 分钟掉到 6 分钟**。

---

## 三、Dask：别把它当“Spark 平替”，它是另一种生物

很多 Python 团队用 Dask，是因为一句话：

> “我们只会 Pandas。”

这句话**既是 Dask 的优势，也是它最大的坑**。

---

### 1️⃣ Dask 特征工程，先想“图”，再想“代码”

Dask 不是马上算，它是：

> **先建任务图（Task Graph），再一次性执行。**

所以**写法顺序**很重要。

**推荐模式：**

```python
import dask.dataframe as dd

df = dd.read_parquet("events.parquet")

features = (
    df.groupby("user_id")
      .agg({
          "click": "sum",
          "stay_time": "mean"
      })
)

result = features.compute()
```

🚨 千万别这样写：

```python
df = df.compute()
# 然后再 groupby
```

这等于：**我先把所有数据拉到单机，再假装自己是大数据工程师。**

---

### 2️⃣ 分区大小，决定 Dask 生死

Dask 官方说过一句非常真实的话：

> **Too many small tasks are worse than a few big ones.**

我的经验参数：

* 每个 partition：**100MB～300MB**
* 特征计算阶段：**减少 partition 数量**

```python
df = df.repartition(partition_size="200MB")
```

这一步对稳定性和性能提升都非常明显。

---

### 3️⃣ 特征 Join：先对齐分区，再 Join

Dask 的 Join，如果分区不一致，会非常痛苦。

```python
df1 = df1.set_index("user_id")
df2 = df2.set_index("user_id")

features = df1.join(df2)
```

📌 这一步的本质是：

> **我宁愿现在慢一点做一次 index 对齐，也不愿意之后每一步都在乱跑。**

---

## 四、一个我非常真实的观点：

### 特征工程不是“算力问题”，是“工程取舍问题”

我见过太多团队：

* 一边骂 Spark 慢
* 一边一天跑 20 次全量特征
* 一边所有特征都不设 TTL
* 一边 key 设计得跟艺术品一样复杂

我现在的原则非常简单：

> **不是所有特征，都配得上“每天全量重算”。**

一些非常实用的策略：

* **时间衰减特征** → 增量算
* **用户静态属性** → 离线算一次，缓存
* **长窗口统计** → 周级 / 月级算
* **探索性特征** → 小样本先验证

Spark / Dask 只是工具，**真正决定效率的，是你对业务节奏的理解**。

---

## 五、写在最后：工具会过时，但“算得明白”不会

说句掏心窝子的话：

> **会 Spark / Dask 的人很多，
> 会用它们把特征工程“算明白”的人很少。**

真正厉害的工程师，不是 API 背得多，而是：

* 知道哪里该重算
* 知道哪里该缓存
* 知道哪一步在浪费 Shuffle
* 知道哪些特征其实没业务价值


说实话，这几年我见过太多团队，明明上了 Spark / Dask，特征计算却还是慢得想骂人。任务一跑就是几个小时，CPU 在抖，内存在炸，工程师在群里装死。

别再把 Spark / Dask 当“放大版 Pandas”了——聊聊大规模特征计算那些真能救命的技巧

后端

大数据

算法

Spark/Dask特征计算优化技巧：避免Shuffle爆炸，使用广播Join优化小表关联，提前Repartition再GroupBy，减少UDF使用。Dask需注意分区大小和任务图构建，特征工程核心在于工程取舍而非算力。掌握数据移动规律比数学公式更重要，合理规划特征更新频率能显著提升效率。

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