业务背景: 1. 广告投放涉及到用户的诸多特征 2. 用户特征通常不在同一个表中 3. 通过各种算法逻辑会产生很多的中间表 4. 各中间表的唯一标志基本为单一字段,通常会员标志或设备标志(两者一般取较新的一对组合使用) 5. 进入算法(或机器学习)前,需要一个统一的大宽表作为入参方便取值 ...
. 背景介绍 将一份数据量很大的用户属性文件解析成结构化的数据供查询框架查询剖析,其中用户属性包含用户标识,平台类型,性别,年龄,学历,兴趣爱好,购物倾向等等,大概共有七百个左右的标签属性。为了查询框架能够快速查询出有特定标签的人群,将最终的存储结果定义为了将七百个左右的标签属性展平存储为parquet文件,这样每个标签属性对于用户而言只有存在和不存在两种情况。 . 第一版实现过程 第一步,将用 ...
2018-03-28 16:25 0 2566 推荐指数:
业务背景: 1. 广告投放涉及到用户的诸多特征 2. 用户特征通常不在同一个表中 3. 通过各种算法逻辑会产生很多的中间表 4. 各中间表的唯一标志基本为单一字段,通常会员标志或设备标志(两者一般取较新的一对组合使用) 5. 进入算法(或机器学习)前,需要一个统一的大宽表作为入参方便取值 ...
1、Spark优化 1) 使用foreachPartitions替代foreach。 原理类似于“使用mapPartitions替代map”,也是一次函数调用处理一个partition的所有数据,而不是一次函数调用处理一条数据。在实践中发现,foreachPartitions类的算子,对性能 ...
转自 https://blog.csdn.net/u011564172/article/details/71170176 https://www.aliyun.com/jiaocheng/4 ...
本文内容说明 初始化配置给rdd和dataframe带来的影响 repartition的相关说明 cache&persist的相关说明 性能优化的说明建议以及实例 配置说明 初始化配置项 得到结果如下: 结果分析 ...
[root@centos00 ~]$ cd /opt/cdh5.14.2/hadoop-2.6.0-cdh5.14.2/ [root@centos00 hadoop-2.6.0-cdh5.14. ...
Parquet是一种列式存储格式,很多种处理引擎都支持这种存储格式,也是spark sql的默认存储格式。Spark SQL支持灵活的读和写Parquet文件,并且对parquet文件的schema可以自动解析。当Spark SQL需要写成Parquet文件时,处于兼容的原因所有的列都被自动转化 ...
spark是一款优秀的框架,计算性能相当优异,已经发展成大数据主流计算引擎,在spark开发过程中有很多优化的点。其中去除重复计算是非常重要的。一般操作调用cache/persist,来缓存中间结果,避免重复计算。其中cache是persist的一个特列(cache相当于persist ...
转载:https://my.oschina.net/tjt/blog/2250953 在实际使用 spark + parquet 的时候, 遇到了两个不解的地方: 我们只有一个 parquet 文件(小于 hdfs block size), 但是 spark ...