CP.43: Minimize time spent in a critical section CP.43:尽量减少花费在临界区中的时间 Reason（原因） The less time is...获得mutex锁之后花费的时间越短，其他线程需要等待的机会就越小。线程阻塞和唤醒的代价太高了。...We could rewrite this to 这里，我们保持锁定的时间超出必要的限度了：我们不应该在不需要的时候获取锁，另一方面，应该在开始清理之前就释放锁。...Instead, add a block for the critical section: 但是这种做法在安全方面进行了妥协，还违反了RAII准则。...标记暴露的lock和unlock操作。
目录 工具类 工具类 public class DateUtil { //将 格式为 yyyy-MM-dd字符串类型的 时间 转为 Date类型 public static Date...parse(date); Calendar cal = Calendar.getInstance(); if (cal.before(birthDay)) { //出生日期晚于当前时间...当前月份在生日之前，年龄减一 } } return age+""; }catch (Exception e){ } return "未知"; } /** * 判断时间是否在时间段内...return true; } else { return false; } } /** * isodate时间格式转换
Spark已经在Hadoop平台之上发展，并且可能是最受欢迎的云计算工具。它是用Scala编写的，但是pySpark API中的许多方法都可以让您进行计算，而不会损失python开发速度。...在这种情况下，与将整个数据集加载到Pandas相比花费了更多的时间。 Spark是利用大型集群的强大功能进行海量计算的绝佳平台，可以对庞大的数据集进行快速的。...尽管Julia是一种不同的语言，但它以python的方式做很多事情，它还会在合适的时候使用自己的技巧。 另一方面，在python中，有许多种类库完成相同的功能，这对初学者非常不友好。...Julia性能 要衡量Julia的速度并不是那么简单。首次运行任何Julia代码时，即时编译器都需要将其翻译为计算机语言，这需要一些时间。...这就是为什么任何代码的第一次运行都比后续运行花费更长的时间的原因。 在下面的图表中，您可以看到第一次运行的时间明显长于其余六次测量的平均值。
RDD详解 为什么需要RDD?...RDD弹性分布式数据集 弹性：可以基于内存存储也可以在磁盘中存储 分布式：分布式存储(分区)和分布式计算 数据集：数据的集合 RDD 定义 RDD是不可变，可分区，可并行计算的集合 在pycharm中按两次...特点—不需要记忆 分区 只读 依赖 缓存 checkpoint WordCount中RDD RDD的创建 PySpark中RDD的创建两种方式 并行化方式创建RDD rdd1=sc.paralleise...print("rdd numpartitions:{}".format(file_rdd.getNumPartitions())) # 2 # 4 - 关闭SparkContext sc.stop() 小文件读取...file_rdd.getNumPartitions())) print(" file_rdd per partition content:",file_rdd.glom().collect()) # 如果sc.textFile读取的是文件夹中多个文件
今晚有点时间，想着给大家分享一点我在基于Hudi实现CDC的一些经验。...我先把这些生产上大概率会遇到的问题放在这，大家看看脑海里是否有答案： 因为Hudi的底层存储是在HDFS，而流式程序在写入数据时，一定会产生大量小文件。Hudi里面提供了小文件的方案。...PySpark中，关于UDF是如何开发的？为什么用这种方式开发？ .......每次对表做一次计算，都需要从扫描整个cache。 那么有几百表， 这个cache就需要被扫描几百次， 我需要让每个表后续的计算尽量读取少一些数据。 所以，我在基于batch的cache的基础之上。...我们有几百张表需要刷入到Hudi中。 一个个表刷显然太不现实了。 刷入的数据太慢， Kafka进数非常快，这就会导致，当我们正在消费某个数据。 Kafka积压的数据太多了， 所以触发了清理操作。
RDD: 弹性分布式数据集，就是在Spark中的基础抽象 Broadcast: 一个在task之间重用的广播变量。...这里path 参数可以使本地文件也可以使在HDFS中的文件，也可以是HTTP、HTTPS或者URI。...在Spark的job中访问文件，使用L{SparkFiles.get(fileName)pyspark.files.SparkFiles.get>}可以找到下载位置。...broadcast(value) 广播一个制度变量到集群，返回一个L{Broadcastpyspark.broadcast.Broadcast>} 对象在分布式函数中读取。...(a-hdfs-path/part-nnnnn, its content) 注意 这种情况适合小文件，因为每个文件都会被载入到内存中。消耗很多内存啊！
FTP数据迁移 由于FTP数据达到了188G，算不上很大，但是小文件特别多，这次依然使用rsync命令迁移FTP数据，不过在迁移之前，我们最好使用screen命令，让任务保持在后台运行，避免时间过长，导致窗口任务中断...由于文件数太多，再加上Psychz的IO比较渣，导致rclone在扫描的时候花了非常多的时间。...请注意，从对象中读取它需要额外的HEAD 请求，因为元数据不会在对象列表中返回。 看了官方的描述，我还是没太搞懂--s3-upload-cutoff这个参数的具体含义到底是啥。...请注意，从对象中读取它需要额外的HEAD 请求，因为元数据不会在对象列表中返回。...总结 截至2022.03.30，https://imgurl.org/已成功从Psychz迁移到了Kimsufi，整个过程难度不大，但是rclone sync同步minio数据花费了太多时间。
的大数据ETL实践经验 ---- pyspark Dataframe ETL 本部分内容主要在 系列文章7 ：浅谈pandas，pyspark 的大数据ETL实践经验 上已有介绍 ，不用多说 ----...://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/2.4/spark.html 在官网的文档中基本上说的比较清楚，但是大部分代码都是java 的，所以下面我们给出...，百万级的数据用spark 加载成pyspark 的dataframe 然后在进行count 操作基本上是秒出结果 读写 demo code #直接用pyspark dataframe写parquet...数据（overwrite模式） df.write.mode("overwrite").parquet("data.parquet") # 读取parquet 到pyspark dataframe，并统计数据条目...它不仅提供了更高的压缩率，还允许通过已选定的列和低级别的读取器过滤器来只读取感兴趣的记录。因此，如果需要多次传递数据，那么花费一些时间编码现有的平面文件可能是值得的。 ?
考虑一下驻留在多个分布式节点中的数据。数据越分散，读取数据的时间就越长，读取数据大约需要“N *（文件数量）”的时间，其中 N 是跨每个名字节点的节点数量。...摄入/流作业跨多个数据节点写入数据，在读取这些数据时存在性能挑战。对于读取数据的作业，开发人员花费相当长的时间才能找出与查询响应时间相关的问题。这个问题主要发生在每天数据量以数十亿计的用户中。...默认情况下，写入 HDFS 目录的文件都是比较小的 part 文件，当 part 文件太多时，读取数据就会出现性能问题。合并并不是 Hive 特有的特性——它是一种用于将小文件合并为大文件的技术。...当我们试图读取数据时，真正的问题来了，最终返回结果需要花费很多时间，有时是几个小时，或者作业可能会失败。例如，假设你有一个按天分区的目录，你需要处理大约 100 万个小文件。...记住，当读取 Hive 数据时，它会扫描所有的数据节点。如果你的文件太多，读取时间会相应地增加。因此，有必要将所有小文件合并成大文件。此外，如果数据在某天之后不再需要，就有必要运行清除程序。
第一个要求：增量摄取（CDC） 企业中高价值的数据往往存储在OLTP中，例如下图中，users表包含用户ID，国家/地区，修改时间和其他详细信息，但OLTP系统并未针对大批量分析进行优化，因此可能需要引入数据湖...一种常见的策略是先摄取小文件，然后再进行合并，这种方法没有标准，并且在某些情况下是非原子行为，会导致一致性问题。无论如何，当我们写小文件并且在合并这些文件之前，查询性能都会受到影响。 ?...对问题进行总结如下：在COW中，太多的更新（尤其是杂乱的跨分区/文件）会严重影响提取延迟（由于作业运行时间较长且无法追赶上入流量），同时还会引起巨大的写放大，从而影响HDFS（相同文件的48个版本+过多的...合并更新和重写parquet文件会限制我们的数据的新鲜度，因为完成此类工作需要时间 = (重写parquet文件所花费的时间*parquet文件的数量）/（并行性）。...将更新写入增量文件将需要在读取端做额外的工作以便能够读取增量文件中记录，这意味着我们需要构建更智能，更智能的读取端。 ? 首先来看看写时复制。
换句话说，RDD 是类似于 Python 中的列表的对象集合，不同之处在于 RDD 是在分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的，也称为集群中的节点，而 Python 集合仅在一个进程中存在和处理。...在转换操作过程中，我们还可以在内存中缓存/持久化 RDD 以重用之前的计算。...当我们知道要读取的多个文件的名称时，如果想从文件夹中读取所有文件以创建 RDD，只需输入带逗号分隔符的所有文件名和一个文件夹，并且上述两种方法都支持这一点。同时也接受模式匹配和通配符。...DataFrame等价于sparkSQL中的关系型表 所以我们在使用sparkSQL的时候常常要创建这个DataFrame。 HadoopRDD：提供读取存储在HDFS上的数据的RDD。...②另一方面，当有太多数据且分区数量较少时，会导致运行时间较长的任务较少，有时也可能会出现内存不足错误。 获得正确大小的 shuffle 分区总是很棘手，需要多次运行不同的值才能达到优化的数量。
从本质上来讲，RDD是对象分布在各个节点上的集合，用来表示spark程序中的数据。...在转换操作过程中，我们还可以在内存中缓存/持久化 RDD 以重用之前的计算。...当我们知道要读取的多个文件的名称时，如果想从文件夹中读取所有文件以创建 RDD，只需输入带逗号分隔符的所有文件名和一个文件夹，并且上述两种方法都支持这一点。同时也接受模式匹配和通配符。...DataFrame等价于sparkSQL中的关系型表 所以我们在使用sparkSQL的时候常常要创建这个DataFrame。 HadoopRDD：提供读取存储在HDFS上的数据的RDD。...②另一方面，当有太多数据且分区数量较少时，会导致运行时间较长的任务较少，有时也可能会出现内存不足错误。 获得正确大小的 shuffle 分区总是很棘手，需要多次运行不同的值才能达到优化的数量。
欢迎您关注《大数据成神之路》 前言 Spark SQL里面有很多的参数，而且这些参数在Spark官网中没有明确的解释，可能是太多了吧，可以通过在spark-sql中使用set -v 命令显示当前spark-sql...本文讲解最近关于在参与hive往spark迁移过程中遇到的一些参数相关问题的调优。 内容分为两部分，第一部分讲遇到异常，从而需要通过设置参数来解决的调优；第二部分讲用于提升性能而进行的调优。...在spark中，如果使用using parquet的形式创建表，则创建的是spark 的DataSource表；而如果使用stored as parquet则创建的是hive表。...spark.sql.files.opencostInBytes 该参数默认4M，表示小于4M的小文件会合并到一个分区中，用于减小小文件，防止太多单个小文件占一个分区情况。...MapReduce-4815 详细介绍了 fileoutputcommitter 的原理，实践中设置了 version=2 的比默认 version=1 的减少了70%以上的 commit 时间，但是1
FileInputFormat切片机制 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6733968.html 1、默认切片定义在InputFormat类中的getSplit...3、FileInputFormat中切片的大小的参数配置 通过分析源码，在FileInputFormat中，计算切片大小的逻辑：Math.max(minSize, Math.min(maxSize,...List files = listStatus(job); //如果没有指定开启几个线程读取，则默认一个线程去读文件信息，因为存在目录下有上亿个文件的情况，所以有需要开启多个线程加快读取...map或者reduce的task的运行时间都只有30-40秒钟(最好每个map的执行时间最少不低于一分钟)，那么就减少该job的map或者reduce数。...每一个task的启动和加入到调度器中进行调度，这个中间的过程可能都要花费几秒钟，所以如果每个task都非常快就跑完了，就会在task的开始和结束的时候浪费太多的时间。
当然牛好吹，也是要做些实际行动的，所有便有了spark-deep-learning项目。这件事情已经有很多人尝试做了，但显然太浅了，DB公司则做的更深入些。...有了这个之后，spark-deep-learning 则无需太多关注如何进行两个系统完成交互的功能，而是专注于完成对算法的集成了。...from sparkdl import readImages from pyspark.sql.functions import lit //读取图片，设置为1分类 tulips_df = readImages...如何开发 spark-deep-learning 还处于早期，很多东西还不太完善。...home 里的lib目录），这样你在spark-deep-learning里就可以直接做开发了。
如何压缩（compaction）MOR数据集 在MOR数据集上进行压缩的最简单方法是运行内联压缩（compaction inline），但需要花费更多时间。...对于增量视图（ Incremental views），相对于全表扫描所花费的时间，速度更快。...例如，如果在最后一个小时中，在1000个文件的分区中仅更改了100个文件，那么与完全扫描该分区以查找新数据相比，使用Hudi中的增量拉取可以将速度提高10倍。...如何避免创建大量小文件 Hudi的一项关键设计是避免创建小文件，并且始终写入适当大小的文件，其会在摄取/写入上花费更多时间以保持查询的高效。...对于写时复制，可以配置基本/parquet文件的最大大小和软限制，小于限制的为小文件。Hudi将在写入时会尝试将足够的记录添加到一个小文件中，以使其达到配置的最大限制。
，将pyspark程序映射到JVM中； 在Executor端，spark也执行在JVA，task任务已经是序列后的字节码，不需要用py4j了，但是如果里面包含一些python库函数，JVM无法处理这些python...函数，所以会需要为每个task启动一个python进程，通过socket通信将python函数在python进程中执行后返回结果。...对于spark的基础概念详细介绍，可以看看我的这篇文章：pyspark（一）--核心概念和工作原理 对于pyspark的使用，可以在项目实践过程中慢慢积累学习。...我们需要对item_id到tag的解析，这里面涉及到太多算法，不做太多介绍。假设通过算法我们可以解析出：1234映射的tag就是“王者荣耀”。...在实际项目实施中，每一步骤都需要结合具体业务进行算法的选择，同时也需要面对复杂的工程流程以确保项目上线。
刚开始我们采用Iceberg提供的小文件合并服务来解决这个问题，但是由于数据量太大和文件数量过多，我们发现自动合并小文件服务占用了太多的计算资源，因此需要从源头上解决这个问题。...在大数据处理中优化SQL查询的重要手段就是谓词下推和列剪枝以此来减少不需要的数据读取，在BroadCastHashJoin中由于维度表已经存在于每个计算进程中了，所以我们可以利用维度表对事实表做文件过滤...支持根据时间区间合并小文件 在已有的合并小文件实现中，我们通常是对单个分区的文件进行小文件合并，这样可以避免由于表中小文件太多导致任务占用的资源太多，但是日志文件单个分区依然有几十TB，这依然会导致一个...Job需要占用太多的计算资源，并且Job失败的重试代价比较大，为此我们实现了可以基于时间分区的小文件合并。 ...5、未来规划 当前已有部分规划中的已经在进行中： 基于Flink的实时入湖，已经在开发中了，上线后会提供更好的实时性。 Spark异步IO加速Iceberg文件读取的优化也已经在开发中。
这件事情已经有很多人尝试做了，但显然太浅了，DB公司则做的更深入些。 02 原 理 要做深度学习，肯定不能离开TensorFlow, MXNet之类的。...有了这个之后，spark-deep-learning 则无需太多关注如何进行两个系统完成交互的功能，而是专注于完成对算法的集成了。...from sparkdl import readImages from pyspark.sql.functions import lit //读取图片，设置为1分类 tulips_df = readImages...home 里的lib目录），这样你在spark-deep-learning里就可以直接做开发了。...所以你需要在build.sbt里第一行修改为 val sparkVer = sys.props.getOrElse("spark.version", "2.2.0") 同时保证你的python为2.7版本
大量的小文件将会导致很差的查询分析性能，因为查询引擎执行查询时需要进行太多次文件的打开/读取/关闭。在流式场景中不断摄取数据，如果不进行处理，会产生很多小文件。 2....写入时 vs 写入后 一种常见的处理方法先写入很多小文件，然后再合并成大文件以解决由小文件引起的系统扩展性问题，但由于暴露太多小文件可能导致不能保证查询的SLA。...实际上对于Hudi表，通过Hudi提供的Clustering功能可以非常轻松的做到这一点，更多细节可参考之前一篇文章查询时间降低60%！Apache Hudi数据布局黑科技了解下。...步骤二：根据hoodie.parquet.small.file.limit决定每个分区下的小文件，我们的示例中该配置为100MB，所以小文件为File_1、File_2和File_3； 步骤三：确定小文件后...总结 本文介绍了Apache Hudi如何智能地管理小文件问题，即在写入时找出小文件并分配指定大小的记录数来规避小文件问题，基于该设计，用户再也不用担心Apache Hudi数据湖中的小文件问题了。
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