【spark】dataframe慎用limit

Spark SQL中的Limit与分区个数的关系:Local Limit和Global Limit的编程实现 Spark SQL中的Limit与分区个数的关系:Local Limit和Global Limit的编程实现在Spark SQL中,Limit是一种用于限制查询结果返回行数的机制。在处理大规模数据集时,我们通常会使用分区(Partitioning)来提高查询性能。本文将介绍Limit与分区个数之间的关系,以及如何在Spark SQL中使用Local Limit和Global Limit来实现这一功能。 阅读详情

官方:limit通常和order by一起使用,保证结果是确定的

limit 会有两个步骤:

  1. LocalLimit ,发生在每个partition
  2. GlobalLimit,发生shuffle,聚合到一个parttion

当提取的n大时,第二步是比较耗时的

== Physical Plan ==
Execute InsertIntoHadoopFsRelationCommand (5)
+- * GlobalLimit (4)
   +- Exchange (3)
      +- * LocalLimit (2)
         +- Scan csv  (1)

如果对取样顺序没有要求,可用tablesample替代,使用详解。

== Physical Plan ==
Execute InsertIntoHadoopFsRelationCommand (3)
+- * Sample (2)
   +- Scan csv  (1)

参考

官方
Stop using the LIMIT clause wrong with Spark
DataFrame orderBy followed by limit in Spark

一文读懂AI大模型时代的RAG技术 RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成) 是一种结合检索技术与生成模型的技术架构,旨在通过动态引入外部知识库增强大语言模型(LLM)的生成能力。其核心思想是通过检索系统从外部数据源(如企业知识库、实时文档等)获取相关信息,并将检索结果作为上下文输入生成模型,以提高生成答案的准确性、时效性和专业性 阅读详情

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