摘要: 本文将介绍 CBO,它充分考虑了数据本身的特点(如大小.分布)以及操作算子的特点(中间结果集的分布及大小)及代价,从而更好的选择执行代价最小的物理执行计划,即 SparkPlan. Spark CBO 背景 上文Spark SQL 内部原理中介绍的 Optimizer 属于 RBO,实现简单有效.它属于 LogicalPlan 的优化,所有优化均基于 LogicalPlan 本身的特点,未考虑数据本身的特点,也未考虑算子本身的代价. 本文将介绍 CBO,它充分考虑了数据本身的特点(如大小

转载:CBO基于成本的优化器 ----------------------------------2013/10/02 CBO基于成本的优化器:让oracle获取所有执行计划的相关信息,通过对这些信息做计算分析,最后得出一个代价最小的执行计划作为最终执行计划.   还是前面的例子,让我们再来看看CBO的表现:   SQL> select /*+ all_rows */ * from t where id = 1; 已选择50600行. 执行计划 -------------------------

Apache Spark 2.2最近引入了高级的基于成本的优化器框架用于收集并均衡不同的列数据的统计工作 (例如., 基(cardinality).唯一值的数量.空值.最大最小值.平均/最大长度,等等)来改进查询类作业的执行计划.均衡这些作业帮助Spark在选取最优查询计划时做出更好决定.这些优化的例子包括在做hash-join时选择正确的一方建hash,选择正确的join类型(广播hash join和全洗牌hash-join)或调整多路join的顺序,等等) 在该博客中,我们将深入讲解Spar

本文由  网易云发布. 本文具体讨论了Join基础算法的一种优化方案  – Runtime Filter,在本文最后还引申地聊了聊谓词 下推技术.同时,在本文文章开头,笔者引出了两个问题,SQL执行引擎如何知晓参与Join的两波数据集大小?衡量两波数据集 大小的是物理大小还是纪录多少抑或两者都有?这关系到SQL解析器如何正确选择Join算法的问题.好了,这些就是这篇文章要为 大家带来的议题-基于代价优化(Cost-Based Optimization,简称CBO). CBO基本原理 提到CBO,

Spark是基于内存的分布式计算引擎,以处理的高效和稳定著称.然而在实际的应用开发过程中,开发者还是会遇到种种问题,其中一大类就是和性能相关.在本文中,笔者将结合自身实践,谈谈如何尽可能地提高应用程序性能. 分布式计算引擎在调优方面有四个主要关注方向,分别是CPU.内存.网络开销和I/O,其具体调优目标如下: 提高CPU利用率. 避免OOM. 降低网络开销. 减少I/O操作. 第1章 数据倾斜 数据倾斜意味着某一个或某几个Partition中的数据量特别的大,这意味着完成针对这几个Partiti

------------------siwuxie095                                 基于 rank 的优化         基于 size 的优化,在大多数情况下,都能让生成的树的层数更少, 从而使得查询的时间更短,但仍有少数情况不是这样,如下:                 现在要将 4 和 2 这两个元素并在一起,4 对应的根是 8,2 对应的根是 7, 其中: 8 所在的集合一共有 3 个元素,而 7 所在的集合一共有 6 个元素, 显然,基于 si

----------------------siwuxie095                                 基于 size 的优化         在 union( p , q ) 的时候,因为总是将第一个元素的根节点指向第二个元素 的根节点,就有可能让整棵树变的很高,导致 find( p ) 更耗时         解决方案:不应该固定的将一个元素的根节点指向另外一个元素的根节点, 而应该在做具体的指向操作之前,进行一下判断:判断两个元素所在集合 的元素总数谁大谁小  

基于粒子群优化的无约束50维Rosenbrock函数求解 一.问题重述 无约束50维的Rosenbrock函数可以描述如下: 其中, 0 要求按PSO算法思想设计一个该问题的求解算法. Rosenbrock是一个著名的测试函数,也叫香蕉函数,其特点是该函数虽然是单峰函数,在[100,100]n上只有一个全局极小点,但它在全局极小点临近的狭长区域内取值变化极为缓慢,常用于评价算法的搜索性能.这种实优化问题非常适合于使用粒子群优化算法来求解. 二.算法 2.1算法设计: 编码 因为问题的维数为50,

Spark调优,性能优化 1.使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey 2.使用mapPartitions替代普通map 3.使用foreachPartitions替代foreach 4.使用filter之后进行coalesce操作 5.使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort类操作 6.使用broadcast使各task共享同一Executor的集合替代算子函数中各task传送一份集合

第一章.spark源码分析之RDD四种依赖关系 一.RDD四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency.PrunDependency.RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系.如下图所示:org.apache.spark.Dependency有两个一级子类,分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency.其中,NarrowDependency 是一个抽象类,它有三个实现类,分别是OneToO

背景介绍 分布式系统是指一组独立的计算机,通过网络协同工作的系统,客户端看来就如同单台机器在工作.随着互联网时代数据规模的爆发式增长,传统的单机系统在性能和可用性上已经无法胜任,分布式系统具有扩展性强.可用性高.廉价高效等优点得以广泛应用. 但与单机系统相比,分布式系统在实现上要复杂很多.CAP理论是分布式系统的理论基石,它提出以下3个要素: Consistency(强一致性):任何客户端都可以访问到同一份最新的数据副本. Availability(可用性): 系统一直处于可服务状态,每次请求都

MySQL 8.0 可以说是MySQL发展历史上里程碑式的一个版本,包括了多个重大更新,目前 Generally Available 版本已经已经发布,正式版本即将发布,在此将介绍8.0版本中引入的一个重要的新特性————基于 WriteSet 的并行复制方案,此方案号称是彻底解决困扰MySQL运维人员多年的复制延迟问题. 说到并行复制,这里简单的回顾一下各个版本的MySQL复制的演进,以帮助理解8.0版本中对并行复制MTS的优化. MySQL 主从复制模型 一切都要从MySQL的主从复制模型开

史鸣飞:大家好,我是叫史鸣飞,来自英特尔公司,接下来我向大家介绍一下Tachyon.我事先想了解一下大家有没有听说过Tachyon,或者是对Tachyon有没有一些了解?对Spark呢? 首先做一个介绍,我来自英特尔的大数据团队,我们团队主要是致力于各种大数据的软件开发以及这些软件在工业界的推广和应用,我所在的团队主要负责Spark及其软件栈的开发和推广.我们是国内最早参加Spark开发和推广的团队,我们在2012年就加入了Spark社区.在Spark和相关的项目中间投入了大量的人力,长期以来我

Spark Core 1. 概述 Spark 是一种基于内存的快速.通用.可扩展的大数据分析计算引擎 1.1 Hadoop vs Spark 上面流程对应Hadoop的处理流程,下面对应着Spark的处理流程 Hadoop Hadoop 是由 java 语言编写的,在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式 分析应用的开源框架 作为 Hadoop 分布式文件系统,HDFS 处于 Hadoop 生态圈的最下层,存储着所有的 数 据 , 支持着 Hadoop的所有服务 . 它的理论基础源于Goog

昨天写完R脚本 没测试就发到博客里, 结果实际运行发现很慢,运行时间在2小时以上, 查看spark控制台, 大量时间消耗在count上, 产生的stage多大70多个 . 分析原因. 1  select *可以优化,  2 join操作可以放倒hive sql里的尽量放到hive sql里 这两个优化, 最终目的都是为了减少I/O操作.  hive数据到spark cache的数据量可以减少. 而且可能hive对join操作也有特别的优化. 这两个优化带来的坏处也是显而易见的, 代码可读性下降,

数组的最大代价(51nod 1270) Description 数组A包含N个元素A1, A2......AN.数组B包含N个元素B1, B2......BN.并且数组A中的每一个元素Ai,都满足1 <= Ai <= Bi.数组A的代价定义如下: \[S=\sum_{i=2}^{N}|A_i-A_{i-1}|\] (公式表示所有两个相邻元素的差的绝对值之和) 给出数组B,计算可能的最大代价S. Input Format 第1行:1个数N,表示数组的长度(1 <= N <= 5000

本文基于<Spark 最佳实践>第6章 Spark 流式计算. 我们知道网站用户访问流量是不间断的,基于网站的访问日志,即 Web log 分析是典型的流式实时计算应用场景.比如百度统计,它可以做流量分析.来源分析.网站分析.转化分析.另外还有特定场景分析,比如安全分析,用来识别 CC 攻击. SQL 注入分析.脱库等.这里我们简单实现一个类似于百度分析的系统. 代码见 https://github.com/libaoquan95/WebLogAnalyse 1.模拟生成 web log 记录

spark streaming使用Kafka数据源进行数据处理,本文侧重讲述实践使用. 一.基于receiver的方式 在使用receiver的时候,如果receiver和partition分配不当,很容易造成数据倾斜,使个别executor工作繁重,拖累整体处理速度. receiver线程分配和partition的关系: 假如topic A,分配了3个receiver,topic A有5个partition,一个receiver会对应一个线程,partition 0,1,2,3,4会这样分配

spark 之所以需要调优,一是代码执行效率低,二是经常 OOM 内存溢出 内存溢出无非两点: 1. Driver 内存不够 2. Executor 内存不够 Driver 内存不够无非两点: 1. 读取数据太大 2. 数据回传 Executor 内存不够无非两点: 1. map 类操作产生大量数据,包括 map.flatMap.filter.mapPartitions 等 2. shuffle 后产生数据倾斜 Executor 内存不够 有个通用的解决办法就是增加 Executor 内存 --

前面介绍了三种采样求均值的算法 ——MC ——TD ——TD(lamda) 下面我们基于这几种方法来 迭代优化agent 传统的强化学习算法 || ν ν 已经知道完整MDP——使用价值函数V(s) 没有给出完整MDP——使用价值函数Q(s,a) 可见我们的目标就是确定下来最优策略和最优价值函数 | |——有完整MDP &&  用DP解决复杂度较低 |     ====>  使用贝尔曼方程和贝尔曼最优方程求解 |——没有完整MDP(ENV未知) or 知道MDP但是硬解MDP问题复杂