为啥我的Eigen的速度特别慢

Posted 2023-05-05

参考技术A 那就别看优库了``
说笑,你把flashplay卸了重新去优酷上下一个 就可以用了`` 参考技术B 总结来说Eigen做了这么几件事：
1. 不用中间变量
2. 小矩阵和大矩阵根据实际情况选用
3. 特殊的赋值处理
4. 矢量化 SSE指令

市面上Eigen库最快，对于Armadillo+数学库的组合速度取决于数学库的速度，Armadillo本身数学库就不用提了。

为啥我的 Spark 运行速度比纯 Python 慢？性能比较

【中文标题】为啥我的 Spark 运行速度比纯 Python 慢？性能比较

【英文标题】：Why does my Spark run slower than pure Python? Performance comparison为什么我的 Spark 运行速度比纯 Python 慢？性能比较

【发布时间】：2016-01-06 04:00:34

【问题描述】：

在这里激发新手。我尝试使用 Spark 对我的数据框执行一些 pandas 操作，令人惊讶的是它比纯 Python 慢（即在 Python 中使用 pandas 包）。这是我所做的：

1) 在 Spark 中：

train_df.filter(train_df.gender == '-unknown-').count()

返回结果大约需要 30 秒。但是使用 Python 大约需要 1 秒。

2) 在 Spark 中：

sqlContext.sql("SELECT gender, count(*) FROM train GROUP BY gender").show()

同样的，Spark 大约需要 30 秒，Python 大约需要 1 秒。

我的 Spark 比纯 Python 慢得多的几个可能原因：

1) 我的数据集大约有 220,000 条记录，24 MB，这不是一个足够大的数据集来显示 Spark 的扩展优势。

2) 我的 spark 在本地运行，我应该在 Amazon EC 之类的地方运行它。

3) 在本地运行是可以的，但我的计算能力并没有削减它。这是 8 Gig RAM 2015 Macbook。

4) Spark 很慢，因为我正在运行 Python。如果我使用 Scala 会好很多。 （反对意见：我听说很多人都在使用 PySpark。）

其中哪一项是最可能的原因，或者最可信的解释？我很想听听一些 Spark 专家的意见。非常感谢！！

【问题讨论】：

使用pyspark 并不是真正的问题——Spark 进程仍然是用 Scala 编写的，你如何与它交互并不影响它有一个 Java 后端这一事实。真正的问题是您的数据集/计算不够大或不够重要，无法克服使用 Spark 引入的协调开销和延迟（24 MB 数据仍处于本地计算领域）。 Spark 对于并行处理很有用，但您需要有足够的工作/计算来“吃掉” Spark 引入的开销。

【参考方案1】：

在较小的数据集上，Python 肯定会比 pyspark 表现更好。当您处理更大的数据集时，您会看到差异。

默认情况下，当您在 SQL 上下文或 Hive 上下文中运行 spark 时，它将默认使用 200 个分区。您需要使用sqlContext.sql("set spark.sql.shuffle.partitions=10"); 将其更改为 10 或任何值。它肯定会比默认更快。

1) 我的数据集大约有 220,000 条记录，24 MB，这不算大 足够的数据集来展示 Spark 的扩展优势。

您是对的，在较低的音量下您不会看到太大的差异。 Spark 也可能更慢。

2) 我的 spark 在本地运行，我应该以类似的方式运行它 而是亚马逊 EC。

对于您的音量可能没有多大帮助。

3) 本地运行没问题，但我的计算能力并没有减少 它。这是 8 Gig RAM 2015 Macbook。

同样，对于 20MB 的数据集也没有关系。

4) Spark 很慢，因为我正在运行 Python。如果我使用 Scala 它 会好很多。 （骗局：我听说很多人都在使用 PySpark 就好了。）

单独使用会有所不同。 Python 比 scala 有更多的运行时间开销，但在具有分布式能力的大型集群上，这无关紧要

【讨论】：

在 spark 1.5.2 中，sqlContext.sql("set spark.sql.shuffle.partitions=10") 在 pyspark 中崩溃。 sqlContext.setConf('spark.sql.shuffle.partitions', '10') 工作得很好。注意参数必须是字符串。

“你是对的，在较低的音量下你不会看到太大的差异” - 对于 OP 的情况，这是否可以（粗略地）量化。例如，0.1 GB、1GB、10GB、100GB、1TB，您会看到优势吗？如果有人可以指出一个可以回答的问题，那将很有帮助。

OP 报告 200k 行的速度降低了大约 30 倍。对于 100K 行（local[10] 上的 35 分钟 - 正如预期的那样 - 比 local[2] 或 local[6] 更好），似乎我的速度可能会下降 100-1000 倍，只是为了进行逻辑回归。我已经为spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", X) 尝试了几个值。任何想法对我来说可能是什么情况？

感谢单元测试，通过将分区数设置为 1，我从 6 分钟缩短到 1 分钟。对于小型数据集，这很棒