速度快这个词对于任何架构需要针对应用场景来描述。 ?...官网的这张图下边有一行字:Logistic regression in Hadoop and Spark 迭代场景下spark的处理速度大致是hadoop的100倍。
这也快太多了吧!当然喽,Spark是内存运算框架,Hadoop MapReduce则是硬盘存储全部中间结果,内存和硬盘速度当然不一样啦,快30多倍也没什么吧。...Spark到底是个怎样神奇的框架,不用内存缓存也能比Hadoop快31倍? 客观来讲,Spark的架构设计,的确使得它在很多应用场景的速度上大幅超越了Hadoop,而排序这是这样的应用场景之一。...前者衍生自归并排序和插入排序,具有快排的性能,而最差情况时间复杂度为O(NLogN),比快排还要低。后者从原理上讲也是基于归并的,不过针对Hadoop的map->reduce模式进行了优化。...Spark中每个transform的返回值都是RDD,也就是transform是那些真正转换了RDD的操作,而Action操作会返回结果或把RDD数据写到存储系统中。...在Spark早期的版本中,Spark使用的是hash-based的shuffle,通常使用 HashMap 来对 shuffle 来的数据进行聚合,不会对数据进行提前排序。
前几天,有人在星球里,问了一个有趣的算子,也即是RepartitionAndSortWithinPartitions。当时浪尖也在星球里讲了一下,整个关于分区排序的内容。...而且对于PairRDD的分区默认是基于hdfs的物理块,当然不可分割的话就是hdfs的文件个数。...但是我们也可以给partitionBy 算子传入HashPartitioner,来给RDD进行重新分区,而且会使得key的hashcode相同的数据落到同一个分区。...spark 1.2之后引入了一个高质量的算子repartitionAndSortWithinPartitions 。该算子为spark的Shuffle增加了sort。...假如,后面再跟mapPartitions算子的话,其算子就是针对已经按照key排序的分区,这就有点像mr的意思了。
前几天,有人在星球里,问了一个有趣的算子,也即是RepartitionAndSortWithinPartitions。当时浪尖也在星球里讲了一下,整个关于分区排序的内容。...大家应该都知道mapPartitions值针对整个分区执行map操作。而且对于PairRDD的分区默认是基于hdfs的物理块,当然不可分割的话就是hdfs的文件个数。...但是我们也可以给partitionBy 算子传入HashPartitioner,来给RDD进行重新分区,而且会使得key的hashcode相同的数据落到同一个分区。...spark 1.2之后引入了一个高质量的算子repartitionAndSortWithinPartitions 。该算子为spark的Shuffle增加了sort。...假如,后面再跟mapPartitions算子的话,其算子就是针对已经按照key排序的分区,这就有点像mr的意思了。
所以,我一一的拒绝了他们。 关于这套面试题,有很多内容,我都写过文章的!今天,我们来写一写第 14 小题。为什么 MyisAM 查询快? ? 关于,这个问题,我网上看了很多答案。...大多内容都雷同,但是我要强调的是,并不是说 MYISAM 一定比 InnoDB 的 select 快。 其实呢?MyISAM 适合读多,并发少的场景;这个问题要分场景来看。...不同的场景,还真不能说 MyISAM 比 InnoDB 中的查询快! 下面我们一起来看看 Innodb 和 Myisam 的 5 大区别: ? 上面的“事务”写错了。...关于 count 的区别,可以看我的这篇文章《你真的懂 select count(*) 吗?》。 那么为什么大家喜欢说 MyisAM 查询快呢?...说白了,为什么现在一些人喜欢 NoSQL 呢?因为 nosql 本身似乎应该是以省去解析和事务锁的方式来提升效能。MYISAM 不支持事务,也是它查询快的一个原因!
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 spark为什么快?...Spark SQL比Hadoop Hive快,是有一定条件的,而且不是Spark SQL的引擎比Hive的引擎快,相反,Hive的HQL引擎还比Spark SQL的引擎更快。...其实,关键还是在于Spark 本身快。 1,Spark是基于内存的计算,而Hadoop是基于磁盘的计算;Spark是一种内存计算技术。...所谓的内存计算技术也就是缓存技术,把数据放到缓存中,减少cpu磁盘消耗。...Hadoop每次shuffle操作后,必须写到磁盘,而Spark在shuffle后不一定落盘,可以cache到内存中,以便迭代时使用。
3.行动操作(Action) 数据分区:数据比较大时,可以用partitionBy()转化为哈希分区。即通过向partitionBy传递一个spark.HashPartitioner对象来实现该操作。...在Python中不能将HashPartitioner对象传递给partitionBy,只需要把需要的分区数传递过去(如 rdd.partitionBy(100))。...在spark中,会为生成的结果RDD设好分区方式的操作有:cogroup(),groupWith(),join(),leftOuterJoin(),rightOutJoin,groupByKey(),reduceByKey...但是我们上一篇文章中也提到过reduce()等这样的操作也是聚合操作,那为什么还有累加器这个东西存在呢?...通过value属性访问该对象的值 变量只会发到各个节点一次,应作为只读值处理(修改这个值不会影响到别的节点)。 广播的优化 如果广播的值比较大,可以选择既快又好的序列化格式。
Hash 分区为当前的默认分区,Spark 中分区器直接决定了 RDD 中分区的个数、RDD 中每条数据经过 Shuffle 过程后属于哪个分区和 Reduce 的个数. 一....RangePartitioner HashPartitioner 分区弊端: 可能导致每个分区中数据量的不均匀,极端情况下会导致某些分区拥有 RDD 的全部数据。...RangePartitioner 作用:将一定范围内的数映射到某一个分区内,尽量保证每个分区中数据量的均匀,而且分区与分区之间是有序的,一个分区中的元素肯定都是比另一个分区内的元素小或者大,但是分区内的元素是不能保证顺序的...第二步:判断key在rangeBounds中所处的范围,给出该key值在下一个RDD中的分区id下标;该分区器要求 RDD 中的 KEY 类型必须是可以排序的. ...这个方法的实现非常重要,Spark 需要用这个方法来检查你的分区器对象是否和其他分区器实例相同,这样 Spark 才可以判断两个 RDD 的分区方式是否相同 hashCode 如果你覆写了equals
本篇博客,博主为大家介绍的是关于Spark中数据分区器的一些概念及使用讲解。 ?...中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区和Reduce的个数。...: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ShuffledRDD[4] at partitionBy at :27 5)查看重新分区后RDD的分区器...RangePartitioner作用:将一定范围内的数映射到某一个分区内,尽量保证每个分区中数据量的均匀,而且分区与分区之间是有序的,一个分区中的元素肯定都是比另一个分区内的元素小或者大,但是分区内的元素是不能保证顺序的...:判断key在rangeBounds中所处的范围,给出该key值在下一个RDD中的分区id下标;该分区器要求RDD中的KEY类型必须是可以排序的。
既然我设计的两只小萌宠出场了,也该它们的粑粑出场了,今天这篇文章,我们通过一个故事来深入聊聊 Java 编译背后的秘密。...对这段程序的两个版本分别执行 15 次,得到的结果如下。 我们可以看出 2*(i*i) 比 2*i*i 快 。...我们来分别查看它的字节码,这里东哥给我推荐了一款好用的 IDEA 插件,叫做 jclasslib bytecode viewer。 2*i*i 的字节码如下。 2*(i*i) 的字节码如下。...我这里就说一下结论,通过对比分析,我们会发现,2*i*i 进行了大量的堆栈操作,因此,需要保存大量的中间结果;而 2*(i*i) 只有少量的堆栈操作。...显而易见,2*(i*i) 比 2*i*i 快是由于 JIT 优化的结果。 -END-
我们都知道在spark中,RDD是其基本的抽象数据集,其中每个RDD由多个Partition组成。...在job的运行期间,参与运算的Parttion数据分布在多台机器中,进行并行计算,所以分区是计算大数据量的措施。 分区数越多越好吗?...一般来说任务数对应为分区数量,默认情况下为每一个HDFS分区创建一个分区,默认为128MB,但如果文件中的行太长(比块大小更长),则分区将会更少。RDD创建与HDFS分区一致数量的分区。...当使用textFile压缩文件(file.txt.gz不是file.txt或类似的)时,Spark禁用拆分,这使得只有1个分区的RDD(因为对gzip文件的读取无法并行化)。...Spark只能为RDD的每个分区运行1个并发任务,最多可以为集群中的核心数量。因此,如果您有一个包含50个内核的群集,您希望您的RDD至少有50个分区(可能是该分区的2-3倍)。
coalesce() 时将 RDD 合并到比现在的分区数更少的分区中。...以 保 持 不 变,由于在构建 userData 时 调 用 了 partitionBy() ,Spark 就 知 道 了 该 RDD 是 根 据 键 的 哈 希 值 来 分区的,这样在调用 join(...Q:为什么分区之后userData就不会发生混洗(shuffle)了? A:先看一下混洗的定义:混洗是Spark对于重新分发数据的机制,以便于它在整个分区中分成不同的组。...(个人理解,有误请指正) 注意: 在 Python 中,你不能将 HashPartitioner 对象传给 partitionBy ,而需要把需要的分区数传递过去(例如 rdd.partitionBy...使用自定义的 Partitioner 是很容易的:只要把它传给 partitionBy() 方法即可。 下面展示了如何编写一个前面构思的基于域名的分区器,这个分区器只对 URL 中的域名部分求哈希。
Spark中RDD的高效与DAG图有着莫大的关系,在DAG调度中需要对计算过程划分Stage,而划分依据就是RDD之间的依赖关系。...DAG RDD之间的依赖关系就形成了DAG(有向无环图), 在Spark作业调度系统中,调度的前提是判断多个作业任务的依赖关系,这些作业任务之间可能存在因果的依赖关系,也就是说有些任务必须先获得执行,然后相关的依赖任务才能执行...当RDD分区丢失时(某个节点故障),spark会对数据进行重算。...对于窄依赖,由于父RDD的一个分区只对应一个子RDD分区,这样只需要重算和子RDD分区对应的父RDD分区即可,所以这个重算对数据的利用率是100%的。...对于宽依赖,重算的父RDD分区对应多个子RDD分区,这样实际上父RDD 中只有一部分的数据是被用于恢复这个丢失的子RDD分区的,另一部分对应子RDD的其它未丢失分区,这就造成了多余的计算;更一般的,宽依赖中子
这比内存中处理要慢得多,而且在这里经常出现性能瓶颈。 在理论上 分区 为了跨集群分配工作并减少每个节点的内存需求,Spark将数据分割为称为分区的更小的部分。...200个分区执行时间线和度量 时间线看起来不平衡。在许多非常小的分区中,只有两个分区占用任何重要的执行时间,即使在两个较大的分区之间,处理也不是平均分割的,如果有什么区别的话,它们的比率大约是5比2。...这种不平等的处理分割在Spark作业中很常见,提高性能的关键是找到这些问题,理解它们发生的原因,并在整个集群中正确地重新平衡它们。 为什么?...另一种编写查询的方法是将重分区委托给write方法。...data.write().partitionBy("isWeekend") .parquet("cycle-data-results" + Time.now()); 在之前的案例中,Spark
:数据比较大时,可以用partitionBy()转化为哈希分区。...在Python中不能将HashPartitioner对象传递给partitionBy,只需要把需要的分区数传递过去(如 rdd.partitionBy(100))。 ...是 一种快读、节约空间的跨语言格式 对象文件 是 用来将Spark作业中的数据存储下来以让共享的代码读取。...但是我们上一篇文章中也提到过reduce()等这样的操作也是聚合操作,那为什么还有累加器这个东西存在呢?...广播的优化 如果广播的值比较大,可以选择既快又好的序列化格式。Scala和Java API中默认使用Java序列化库,对于除基本类型的数组以外的任何对象都比较低效。
还要学习在 SQL 的帮助下,如何对 Parquet 文件对数据进行分区和检索分区以提高性能。...下面是关于如何在 PySpark 中写入和读取 Parquet 文件的简单说明,我将在后面的部分中详细解释。...这与传统的数据库查询执行类似。在 PySpark 中,我们可以通过使用 PySpark partitionBy()方法对数据进行分区,以优化的方式改进查询执行。...从分区 Parquet 文件中检索 下面的示例解释了将分区 Parquet 文件读取到 gender=M 的 DataFrame 中。...Parquet 文件上创建表 在这里,我在分区 Parquet 文件上创建一个表,并执行一个比没有分区的表执行得更快的查询,从而提高了性能。
就比如说这个:“为什么处理排序后的数组比没有排序的快?”...毫无疑问,直观印象里,排序后的数组处理起来就是要比没有排序的快,甚至不需要理由,就好像我们知道“夏天吃冰激凌就是爽,冬天穿羽绒服就是暖和”一样。...但本着“知其然知其所以然”的态度,我们确实需要去搞清楚到底是为什么?...那这个代码中的分支就好像火炬之光中的地图分支,如果处理器能够像我一样提前预判,那累加的操作就会快很多,对吧?...TTTTTTTTTT N 是小于 128 的,将会被 if 条件过滤掉;T 是将要累加到 sum 中的值。
具体到源码中,是怎么样实现的呢? 在 patch 的过程中,当组件更新到ChildComponent的时候,会走到 patchVnode,那么这个方法大致做了哪些事情呢?...(划重点,这也是本文所说的更新粒度的关键) props的更新如何触发重渲染?...这里要注意一个细节,其实父组件发生重渲染的时候,是会重新计算子组件的 props 的,具体是在 updateChildComponent 中的: // update props if (propsData...这里的 msg 属性在进行依赖收集的时候,收集到的是 parent-comp 的`渲染watcher。(至于为什么,你看一下它所在的渲染上下文就懂了。)...总结来说,这次 msg 的更新不光触发了 parent-comp 的重渲染,也进一步的触发了拥有slot的子组件 slot-comp 的重渲染。
Spark的算子的分类 从大方向来说,Spark 算子大致可以分为以下两类: 1)Transformation 变换/转换算子:这种变换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理。...如果想去重 可以使用 distinct()。同时 Spark 还提供更为简洁的使用 union 的 API,通过 ++ 符号相当于 union 函数操作。 ...图 8 filter 算子对 RDD 转换 (9)distinct distinct将RDD中的元素进行去重操作。图9中的每个方框代表一个RDD分区,通过distinct函数,将数据去重。...图 17 reduceByKey 算子对 RDD 转换 (18)partitionBy partitionBy函数对RDD进行分区操作。 函数定义如下。...partitionBy(partitioner:Partitioner) 如果原有RDD的分区器和现有分区器(partitioner)一致,则不重分区,如果不一致,则相当于根据分区器生成一个新的ShuffledRDD
方法无效,会全表覆盖写,需要用insertInto,详情见代码 2、insertInto需要主要DataFrame列的顺序要和Hive表里的顺序一致,不然会数据错误!...2020/1/16 15:25 博客:Spark 覆盖写Hive分区表,只覆盖部分对应分区 要求Spark版本2.3以上 */ object SparkHivePartitionOverwrite..."year") //创建临时表 df.createOrReplaceTempView("temp_table") val tableName="test_partition" //切换hive的数据库...sql("use test") // 1、创建分区表,并写入数据 df.write.mode("overwrite").partitionBy("year").saveAsTable(tableName...(tableName) //不成功,全表覆盖 // df1.write.mode("overwrite").format("Hive").partitionBy("year").saveAsTable
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