当shuffle partition大于200（数据帧中的spark.sql.shuffle.partitions 200（默认情况下））时会发生什么情况
spark sql聚合操作，用于洗牌数据，即spark。sql。洗牌分区200（默认情况下）。当洗牌分区大于200时，性能会发生什么变化。
当分区数大于2000时，Spark使用不同的数据结构进行无序记账。所以，若分区的数量接近2000个，那个么将其增加到2000多个。
但是我的问题是当随机分区大于200（假设300）时会有什么行为。
共有1个答案
根据相对较大集群上的典型工作负载，选择200作为默认值，并为作业分配足够的资源。否则，应根据两个因素选择此数字-可用内核的数量和分区大小（建议将分区保持在接近100Mb）。选定的分区数应该是可用核心数的倍数，但不应该太大（通常是核心数的1-3倍）。如果分区数大于默认值，则不应更改Spark的行为-它只会增加Spark需要执行的任务数）。
您可以在2019年Spark AI峰会上观看此演讲-它涵盖了有关Spark程序优化的许多细节，包括分区数量的选择。
-
当您以“正常”方式停止或重新启动tomcat时，正在处理的http请求会发生什么情况？它们将被处理直到响应完成还是http线程被中断？有没有办法配置优雅的停车？
-
问题内容： 试图了解熊猫某些功能背后的设计原理。 如果我有一个3560行18列的DataFrame，那么 是3560，但是 是18。 也许对于来自R的人来说这很自然；对我来说，感觉不太“ Pythonic”。是否在某处介绍了熊猫的基本设计原理？ 问题答案： DataFrame主要是基于列的数据结构。在后台，DataFrame内部的数据存储在块中。大致来说，每个dtype都有一个块。 每列都有一个d
-
这个问题是关于布尔值而不是布尔值的（但我很想知道两者是否相同）。假设您有一个函数正在对数据执行多次检查，并且在每种情况下它都有特定的响应。您希望函数显示所有无效输入的大小写（以及它们无效的原因），因此您希望检查所有输入（而不仅仅是一个并停止和返回）。使用单个布尔值（如Boolean x=isValidEmail（String email））然后处理它是否无效并在未来的检查中重用x以使您不分配额外的
-
默认情况下,我们的路由器是Yaf_Router, 而默认使用的路由协议是Yaf_Route_Static,是基于HTTP路由的, 它期望一个请求是HTTP请求并且请求对象是使用Yaf_Request_Http
-
问题内容： 谁能向我解释为什么Hibernate 默认情况下不设置注释，而是允许实体根据当前设置的属性生成INSERT？ 什么是不使用的原因，因此默认情况下包括所有实体属性？ 问题答案： @ jb-nizet说了什么。 另外，在我的书中是个坏主意。 从生成的SQL跳过空字段，很快您将发现自己处于声明列的情况，这实际上导致持久数据与休眠知道的实体数据不同。这会造成挫败感，并可能使您诉诸昂贵的电话。
-
根据Java教程 将包装类型（整数）的对象转换为其相应的基元（int）值称为取消装箱。当包装类的对象为： 作为参数传递给需要相应基元类型的值的方法 分配给相应基元类型的变量 为什么在这种情况下会发生拆箱？ 在这种情况下，这些事情发生在哪里？是否有管理数组中元素访问的底层方法？或者[]暗示某种变量？