Je voulais discuter des 5 principales erreurs qui rendent vos requêtes de données lent comme une préquelle pour certains de mes Finopes blogs. L’optimisation prématurée peut ou peut être le racine de tout mal, Mais nous pouvons tous convenir d’optimisation sans une base solide n’est pas une utilisation efficace du temps et des ressources. Optimisation prédictive ne peut pas Adresse actuellement Données sur les données, sélectionnez la meilleure stratégie de jointure (bien que Photon peut), optimiser les opérations de fusion ou optimiser la plupart des opérations de streaming. Databricks est un système avec beaucoup de cadrans. Regardons les cinq premières erreurs que je vois régulièrement dans la pratique.
1. Ignorer les données biaisées
Erreur: La distribution inégale des données conduisant à certaines tâches prenant beaucoup plus de temps que d’autres.
Solution: Surveillez les étapes de l’interface utilisateur Spark pour détecter les tâches des traînées et vérifier les colonnes asymétriques avec une cardinalité élevée ou des nuls fréquentes.
2. Stratégies de jointure sous-optimales
Erreur: Utiliser des techniques de jointure coûteuses sans optimisation, en particulier avec de grands ensembles de données ou des données de streaming.
Solution: Profitez des outils et des techniques spécifiquement pour les problèmes de taille et de vitesse.
3. Joint de streaming inefficace
Erreur: Manipulation inappropriée des joints de flux et de stream-statique, conduisant à une gestion et une latence d’État accrus.
Solution: Définissez les filigranes appropriés pour empêcher la croissance de l’État illimité.
Erreur: Déclencher un shuffle élevé pendant les opérations de fusion en n’utilisant pas de techniques à faible remaniement.
Solution: Utiliser Bas-shuffle fusionner. , de préférence en passant à DLTS ou en revisitant les opérations construites avant 10.4.
5. Ignorer les meilleures pratiques de jointure
Erreur: Utilisation des paramètres par défaut sans tirer parti des fonctionnalités avancées.
Solution: Utilisez un photon pour sélectionner dynamiquement le meilleur type de jointure en tant que Catalogue d’unité Aide à maintenir les statistiques mais ne gère pas toujours l’ordre de jointure efficacement
Activer Photon pour l’exécution vectorisée.
Optimiser la commande de jointure: Rejoignez toujours d’abord des tables plus petites et évitez les jointures croisées.
Maintenir de nouvelles statistiques: Utiliser ANALYZE TABLE Pour aider l’Optimiseur à prendre de meilleures décisions. Ou, mieux encore, automatiser.
Conclusion
En tant que Le partenaire d’Elite Databricknous sommes là pour aider les organisations à garder les coûts sous le contrôle car il obtient une valeur significative des données et des actifs d’IA.
Contactez-nous Pour explorer comment nous pouvons aider à créer des outils et des techniques d’optimisation des performances et des coûts dans vos données et votre pipeline IA.
mars 28, 2025
Les 5 meilleures erreurs qui rendent vos requêtes de données de données lents (et comment les réparer) / les blogs / perficient
Je voulais discuter des 5 principales erreurs qui rendent vos requêtes de données lent comme une préquelle pour certains de mes Finopes blogs. L’optimisation prématurée peut ou peut être le racine de tout mal, Mais nous pouvons tous convenir d’optimisation sans une base solide n’est pas une utilisation efficace du temps et des ressources. Optimisation prédictive ne peut pas Adresse actuellement Données sur les données, sélectionnez la meilleure stratégie de jointure (bien que Photon peut), optimiser les opérations de fusion ou optimiser la plupart des opérations de streaming. Databricks est un système avec beaucoup de cadrans. Regardons les cinq premières erreurs que je vois régulièrement dans la pratique.
1. Ignorer les données biaisées
Erreur: La distribution inégale des données conduisant à certaines tâches prenant beaucoup plus de temps que d’autres.
Solution: Surveillez les étapes de l’interface utilisateur Spark pour détecter les tâches des traînées et vérifier les colonnes asymétriques avec une cardinalité élevée ou des nuls fréquentes.
2. Stratégies de jointure sous-optimales
Erreur: Utiliser des techniques de jointure coûteuses sans optimisation, en particulier avec de grands ensembles de données ou des données de streaming.
Solution: Profitez des outils et des techniques spécifiquement pour les problèmes de taille et de vitesse.
3. Joint de streaming inefficace
Erreur: Manipulation inappropriée des joints de flux et de stream-statique, conduisant à une gestion et une latence d’État accrus.
Solution: Définissez les filigranes appropriés pour empêcher la croissance de l’État illimité.
Erreur: Déclencher un shuffle élevé pendant les opérations de fusion en n’utilisant pas de techniques à faible remaniement.
Solution: Utiliser Bas-shuffle fusionner. , de préférence en passant à DLTS ou en revisitant les opérations construites avant 10.4.
5. Ignorer les meilleures pratiques de jointure
Erreur: Utilisation des paramètres par défaut sans tirer parti des fonctionnalités avancées.
Solution: Utilisez un photon pour sélectionner dynamiquement le meilleur type de jointure en tant que Catalogue d’unité Aide à maintenir les statistiques mais ne gère pas toujours l’ordre de jointure efficacement
Activer Photon pour l’exécution vectorisée.
Optimiser la commande de jointure: Rejoignez toujours d’abord des tables plus petites et évitez les jointures croisées.
Maintenir de nouvelles statistiques: Utiliser
ANALYZE TABLEPour aider l’Optimiseur à prendre de meilleures décisions. Ou, mieux encore, automatiser.Conclusion
En tant que Le partenaire d’Elite Databricknous sommes là pour aider les organisations à garder les coûts sous le contrôle car il obtient une valeur significative des données et des actifs d’IA.
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