为了记录曾经发生的问题，也为了以后可以避免类似的问题，总结这篇文章，力图从数据统计角度总结几个有效提升.NET性能的方法。...，在Dictionary场景中，FixedAndDynamicCapacity和DynamicCapacity的两个方法性能相差并不大，可能是量还不够大 ?...在HashSet场景中，FixedAndDynamicCapacity和DynamicCapacity的两个方法性能相差还是很大的 ?...string 字符串是不可变的，每次的赋值都会重新分配一个对象，当有大量字符串操作时，使用string非常容易出现内存溢出，比如导出Excel操作，所以大量字符串的操作一般推荐使用StringBuilder，以提高系统性能...析构方法不带任何参数，它实际上是保证在程序中会调用垃圾回收方法 Finalize()，使用析构函数的对象不会在G0中处理，这就意味着该对象的回收可能会比较慢。
首先，让我们来了解一下DataFrame的概念和特点。 DataFrame是一种以列为基础的数据结构，类似于关系型数据库中的表。...这样可以提高计算的效率，避免不必要的计算。 优化执行计划：DataFrame在执行计划时会进行优化，以提高查询性能。...通过优化执行计划，Spark可以选择最佳的执行方式，例如选择合适的算子顺序、使用索引等。...然后，我们使用read方法从HDFS中读取一个CSV文件，并创建一个DataFrame。接下来，我们使用DataFrame的查询和操作方法对数据进行处理，例如过滤、选择和排序。...而Dataset是一种强类型的数据结构，提供了更好的类型安全性和高性能。无论是DataFrame还是Dataset，都是Spark中重要的数据抽象层，用于处理和分析大规模的分布式数据集。
性能影响 Shuffle是一项昂贵的操作，因为它涉及磁盘I / O、数据序列化和网络 I/O。...X'") result_good = sales_df.join(broadcast(filtered_categories_df), on="product_id") 使用广播变量：如果您有较小的查找数据想要与较大的数据集连接...10").cache() result_good = df_filtered.groupBy("key").sum("value") 优化数据序列化：选择 Avro 或 Kryo 等高效的序列化格式，以减少...监控和分析：使用Spark的监控工具，如Spark UI和Spark History Server来分析作业的性能，并确定可以优化shuffle的区域。...通过遵循这些最佳实践并优化 Spark 作业，可以显着减少 shuffle 的需要，从而提高性能和资源利用率。
spark2.0支持同一个stage的多个算子组合编译成一段二进制。主要就是将一串的算子，转换成一段代码（Spark sql转换成java代码），从而提高性能。...其中，通过serialize和deserialize方法，可以将指定类型进行序列化。并且，Flink的这些序列化器会以稠密的方式来将对象写入到内存中。...Kryo比Java串行化（通常多达10倍）要快得多，也更紧凑，但是不支持所有可串行化类型，并且要求您提前注册您将在程序中使用的类，以获得最佳性能 Kryo serialization 性能和序列化大小都比默认提供的...Spark SQL支持将现有RDDS转换为DataFrame的两种不同方法，其实也就是隐式推断或者显式指定DataFrame对象的Schema。...DataFrame的方法往往仅需更简洁的代码即可完成转化，并且运行效果良好。
由于Spark在工业界广泛应用，用户群体庞大，因此XGBoost推出了XGBoost4J-Spark以支持Spark平台。 1.1 Spark架构 如图1所示，Spark主要由如下组件构成。...特征变换在Spark机器学习流水线中占有重要地位，广泛应用在各种机器学习场景中。MLlib提供了多种特征变换的方法，此处只选择常用的方法进行介绍。...特征选择是指通过剔除不相关或冗余的特征，从而达到减少特征个数、提高模型精确度、减少运行时间的目的。MLlib提供了如下几种特征选择的方法。...确定了最佳参数之后，CrossValidator使用最佳参数重新对整个数据集进行拟合得到最终模型。...模型选择确定最佳参数是最大限度提高XGBoost模型的关键步骤之一。通过手工调整参数是一项费时又乏味的过程。
我们构建了一个可靠且高性能的服务，以将特征物化到在线特征存储库，不仅仅保证低延迟访问，而且还保证在服务时间可以访问最新鲜的特征值。 企业机器学习模型为指导产品用户交互提供了价值价值。...1.特征作为 Pandas 或 Spark DataFrame写入特征存储 每个 Dataframe 更新一个称为特征组的表（离线存储中有一个类似的表）。...Upsert 分批执行（具有可配置的批量大小）以提高吞吐量。 由于管道步骤中的所有服务都可以访问相同的元数据，因此我们能够向用户隐藏与编码和模式相关的所有复杂性。...在本节中我们展示了 OnlineFS 服务的性能，能够处理和维持写入在线特征存储的高吞吐量，以及对 Hopsworks 中典型托管 RonDB 设置的特征向量查找延迟和吞吐量的评估。...批处理，每个请求 100 个向量 为了证明 RonDB 每秒可扩展到更多的关键查找，我们运行了另一个基准测试，其中每个客户端以 100 个批次请求特征向量。
为什么引入Spark SQL 在Spark的早起版本，为了解决Hive查询在性能方面遇到的挑战，在Spark生态系统引入Shark的新项目。...，提供了RDD和DataFrame的Api最佳特性。...Spark SQL引入了一个名为Catalyst的可扩展优化器，以支持大多数常见的数据源和算法。...3、DataFrame Api让大数据分析工作对各种用户更为简单易行。这个Api收到了R和Python中DataFrame的启发，但是它被设计用于大规模数据集的分布式处理，以支持现代大数据分析。...因为它通过Catalyst中进行的优化提供了更高的性能。 小结 小强介绍了Spark社区为什么引入Spark SQL、Spark SQL的整体架构以及Spark SQL包含的四大组件及其含义。
我们构建了一个可靠且高性能的服务，以将特征物化到在线特征存储库，不仅仅保证低延迟访问，而且还保证在服务时间可以访问最新鲜的特征值。 ? 企业机器学习模型为指导产品用户交互提供了价值价值。...1.特征作为 Pandas 或 Spark DataFrame写入特征存储 每个 Dataframe 更新一个称为特征组的表（离线存储中有一个类似的表）。...Upsert 分批执行（具有可配置的批量大小）以提高吞吐量。 由于管道步骤中的所有服务都可以访问相同的元数据，因此我们能够向用户隐藏与编码和模式相关的所有复杂性。...在本节中我们展示了 OnlineFS 服务的性能，能够处理和维持写入在线特征存储的高吞吐量，以及对 Hopsworks 中典型托管 RonDB 设置的特征向量查找延迟和吞吐量的评估。...批处理，每个请求 100 个向量 为了证明 RonDB 每秒可扩展到更多的关键查找，我们运行了另一个基准测试，其中每个客户端以 100 个批次请求特征向量。
如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？...根据阿里专家Spark的DataFrame不是真正的DataFrame-秦续业的文章-知乎[1]的文章： DataFrame 应该有『保证顺序，行列对称』等规律 因此「Spark DataFrame 和...2/3排序后加index然后用SQL查找 给 DataFrame 实例 .sort("列名") 后，用 SQL 语句查找： select 列名 from df_table where 索引列名 = i...此外，我不清楚 SQL 的性能！我要调用很多次 df.iloc[i, 列] ，那这样会不会太慢了？ 3/3排序后加index然后转置查找列名 这个想法也只是停留在脑子里！因为会有些难度。...这个方法似乎靠谱。 附加方案：ml.feature.Bucketizer import org.apache.spark.ml.feature.
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。...首先，使用方法 spark.createDataFrame() 从数据列表创建一个 Pyspark DataFrame。...类中提供了一个parquet()方法来将 Parquet 文件读入 dataframe。...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。...-------+--------+-----+------+ 在分区 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
请注意，对于Spark 2.0，将数据加载到DataFrame中时指定模式将比模式推断提供更好的性能。我们缓存数据集以便快速重复访问。我们也打印数据集的模式。...[Picture11.png] 我们将使用ML管道将数据通过变换器传递来提取特征和评估器以生成模型。 转换器（Transformer）：将一个DataFrame转换为另一个DataFrame的算法。...索引分类特征允许决策树适当地处理分类特征，提高性能。...导致最高性能指标的模型参数产生最佳模型。...预测和模型评估 [Picture16.png] 模型的实际性能可以使用尚未用于任何训练或交叉验证活动的测试数据集来确定。我们将使用模型管道来转换测试集，这将根据相同的方法来映射特征。
DataFrame是什么 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...与RDD相比：保存了更多的描述信息，概念上等同于关系型数据库中的二维表； 与DataFrame相比：保存了类型信息，是强类型的，提供了编译时类型检查，调用Dataset的方法先会生成逻辑计划，然后被Spark...表格表示使用Spark内部Tungsten二进制格式存储，允许对序列化数据进行操作并提高内存利用率。...DataFrame也是懒执行的，性能上要比RDD高（主要因为执行计划得到了优化）。...Dataset具有类型安全检查，也具有DataFrame的查询优化特性，还支持编解码器，当需要访问非堆上的数据时可以避免反序列化整个对象，提高了效率。
Spark的性能，想要它快，就得充分利用好系统资源，尤其是内存和CPU：核心思想就是能用内存cache就别spill落磁盘，CPU 能并行就别串行，数据能local就别shuffle。...(usef for DataFrame/DataSet API) 网络超时 spark.network.timeout (所有网络交互的默认超时) 数据本地化 spark.locality.wait JVM...操作的并行度 让每个task处理比原来更少的数据（之前可能task会%parNum分到2个key），但是如果单key倾斜，方法失效 ?...所以用户在编写Spark应用程序的过程中应当尽可能避免shuffle算子和考虑shuffle相关的优化，提升spark应用程序的性能。...spark api演进 Type RDD DataFrame DataSet definition RDD是分布式的Java对象的集合 DataFrame是分布式的Row对象的集合 DataSet是分布式的
可以通过读取文件、从RDD转换等方式来创建一个DataFrame。在DataFrame上执行WHERE查询以进行筛选和过滤。分组、聚合：groupBy()和agg()。...可以使用read方法 从外部数据源中加载数据或直接使用Spark SQL的内置函数创建新的DataFrame。创建DataFrame后，需要定义列名、列类型等元信息。...缓存DataFrame：通过使用persist()方法，Spark可以将DataFrame在内存中缓存以便后续查询快速访问数据。例如：df.persist()。...分区数：适当设置分区数有助于提高性能，并避免将大数据集拆分为过多的小分区而产生管理上的负担。...行列宽度：对于大型数据集来说，选择正确的存储格式和压缩方法（如Parquet和Orc等），有助于减少行和列占用的字节，减少I/O、内存和CPU开销，提高性能。5.
DataFrame是什么 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...与RDD相比：保存了更多的描述信息，概念上等同于关系型数据库中的二维表； 与DataFrame相比：保存了类型信息，是强类型的，提供了编译时类型检查，调用Dataset的方法先会生成逻辑计划，然后被Spark...表格表示使用Spark内部Tungsten二进制格式存储，允许对序列化数据进行操作并提高内存利用率。...DataFrame也是懒执行的，性能上要比RDD高（主要因为执行计划得到了优化）。...在生成物理计划以后, 因为考虑到性能, 所以会使用代码生成, 在机器中运行。 可以使用 queryExecution 方法查看逻辑执行计划, 使用 explain 方法查看物理执行计划。 ?
一 Spark的应用现状 1 Spark需求背景 随着数据规模的持续增长，数据需求越来越多，原有的以MapReduce为代表的Hadoop平台越来越显示出其局限性。...2 以Spark为核心的数据平台结构 ? 商业数据部的数据平台架构如上图所示，Spark在其中起到一个非常核心作用。...与使用文本相比，Parquet 让 Spark SQL 的性能平均提高了 10 倍，这要感谢初级的读取器过滤器、高效的执行计划，以及 Spark 1.6.0 中经过改进的扫描吞吐量。...3 Spark参数调优 1）spark.sql.shuffle.partitions：在做Join或者Group的时候，可以通过适当提高该值避免数据倾斜。...Spark同时支持使用Kryo序列化库，Kryo序列化类库的性能比Java序列化类库的性能要高很多。官方介绍，Kryo序列化机制比Java序列化机制，性能高10倍左右。
将hadoop集群中的数据以表结构的形式存储，让程序员可以以类SQL语句来查询数据。看起来和数据库有些近似，但原理不太一样。...那时的spark是基于前面介绍的RDD的结构处理数据的，性能比MapReduce好得多。但如果在spark上依然使用MapReduce的形式支持Hive，那么就不能体现出spark计算性能的优越性。...结尾 今天这篇文章我们一起来看了pyspark当中目前为止最常用的数据处理工具——DataFrame，还简单了解了一下它和RDD相比的性能优势以及它简单的查询语法的使用方法。...从上面的方法我们也看得出来，相比之前RDD中介绍的那些方法，DataFrame中封装的API提供了更多高级的功能，比写RDD处理数据也要方便很多。...再加上性能原因，我们在处理数据时必然首选使用DataFrame。
机器学习利用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。 机器学习强调三个关键词：算法、经验、性能，其处理过程如上图所示。在数据的基础上，通过算法构建出模型并对模型进行评估。...技术上，Transformer实现了一个方法transform()，它通过附加一个或多个列将一个DataFrame转换为另一个DataFrame。...从技术上讲，Estimator实现了一个方法fit()，它接受一个DataFrame并产生一个转换器。...任务描述 查找出所有包含"spark"的句子，即将包含"spark"的句子的标签设为1，没有"spark"的句子的标签设为0。...最后使用IDF重新调整特征向量（这种转换通常可以提高使用文本特征的性能）。
JVM 堆中 (对于Spark DataFrame 或 Dataset 缓存将其保存到存储级别 ` MEMORY_AND_DISK’) cachedRdd = rdd.cache() ②persist...也使用unpersist() 方法手动删除。...) df2 = df.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER) MEMORY_ONLY 这是 RDD cache() 方法的默认行为， 并将 RDD 或 DataFrame...下面是存储级别的表格表示，通过空间、CPU 和性能的影响选择最适合的一个。...PySpark RDD Broadcast 的最佳用例之一是与查找数据一起使用。 ii 创建广播变量 使用SparkContext 类的方法broadcast(v)创建的。
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