性能调优实例

文章探讨了在大数据处理中,通过在Rest或UDF请求后使用save语法存储数据,可以避免频繁查询虚表导致的脚本执行时间过长问题。Byzer-lang的执行机制中,数据加载和操作被分解为节点,保存数据可以大幅节省时间。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

问题场景

在我们通过 Rest 或 UDF 发起较多请求时,执行脚本的时间会显著的增加

从图中可以看到我们执行完这个 cell 需要约 34 秒,但是他的数据量仅仅只有 36 条,可以说是非常的少,那么这是为什么呢?

解决方案

我们先说解决方案: 在之前的 Rest 和 UDF 发起请求后,使用 save 语法将获取的数据保存下来

这两行代码看似非常多余,但是再次执行试试呢?

脚本的运行时间只要 112 ms了。

执行机制

在 Byzer-lang 中是将 load -> action 分解为一个个的节点,load 即数据的获取,action 可理解为我们执行的一些操作 (如一些 select 语句)。

每一个 select 后面的 “as tableName” 其实是虚表,并不是真实存在的,后续使用到该虚表,会将获取虚表的节点再执行一遍以得到虚表的数据。将数据保存下来,然后再处理数据,将可以避免找到虚表后再次运行节点,因此可以大量节省时间。

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