freeCodeCamp.org
·
如何优化PySpark作业：理解逻辑计划的实际场景
💡
原文英文，约14900词，阅读约需54分钟。
📝
内容提要
在大数据时代，性能不仅依赖于集群规模，更在于代码的智能优化。Spark代码易写但难以优化，因其执行与编写的代码存在差异。本文手册指导如何阅读和控制Spark的逻辑计划，以编写高效的PySpark代码，提升数据处理效率，避免不必要的配置调整。
🎯
关键要点
- 在大数据时代，性能不仅依赖于集群规模，更在于代码的智能优化。
- Spark代码易写但难以优化，因其执行与编写的代码存在差异。
- 本文手册指导如何阅读和控制Spark的逻辑计划，以编写高效的PySpark代码。
- 高效的逻辑计划能提升数据处理效率，避免不必要的配置调整。
- 手册适合数据工程师、分析工程师和数据科学家，帮助他们优化Spark作业。
- 手册结构包括基础知识、真实场景和优化策略。
- 理解Spark的逻辑计划、优化计划和物理计划是提升性能的关键。
- 优化Spark作业的关键在于编写能产生高效计划的代码，而非单纯调整集群配置。
- 使用df.explain(True)可以快速识别性能问题。
- 避免重复计算和过多的withColumn()调用，以减少逻辑计划的复杂性。
- 尽量在数据处理的早期阶段进行过滤，以减少后续计算的负担。
- 通过批量操作而非链式调用来优化列操作，保持逻辑计划的扁平化。
- 在处理复杂表达式时，计算一次并重用可以显著提高性能。
- 使用广播连接和早期过滤可以减少数据移动和计算量，提升作业效率。
➡️
