spark expand

Spark中的Expand是一种用于处理count(distinct)/group sets以及cube、rollup等操作的方法。它的优点是在数据量较小的情况下，可以通过以空间换时间的方式加速计算。然而，当数据量较大且Expand的倍数达到上百倍或千倍时，任务的运行时间会变得非常长。

为了解决这个问题，可以通过设置`spark.sql.files.maxPartitionBytes`参数来控制每个任务读取的数据大小。在你提供的引用中，作者通过将该参数设置为20MB来优化任务的执行效率。

具体来说，Expand操作会将原始数据集转换为一个更大的数据集，其中包含了所有可能的组合。这样做的目的是为了计算count(distinct)/group sets以及cube、rollup等操作的结果。然而，当数据量较大时，Expand操作会导致任务的数量急剧增加，从而导致任务执行时间变长。

通过设置`spark.sql.files.maxPartitionBytes`参数，可以控制每个任务读取的数据大小。这样可以避免任务数量过多，从而提高任务的执行效率。

总结起来，Expand是Spark中处理count(distinct)/group sets以及cube、rollup等操作的一种方法。它可以通过以空间换时间的方式加速计算，但在数据量较大时可能导致任务执行时间变长。为了优化任务的执行效率，可以通过设置`spark.sql.files.maxPartitionBytes`参数来控制每个任务读取的数据大小。

相关问题

extend expand

extend和expand都是用于张量操作的方法。

extend是用于在给定维度上扩展张量的大小。它接受一个shape参数，将原始张量扩展为新的形状。例如，如果原始张量的形状是(3, 3)，使用extend(3, 3, 3)将在原来的第0轴上添加一个大小为3的轴，得到一个新的形状为(3, 3, 3)的张量。需要注意的是，如果修改了原始张量的大小，使其无法与新的形状匹配，将会发生错误。[3]

expand_as是用于将一个张量扩展为与目标张量相同的形状。它接受一个目标张量作为参数，并将原始张量扩展为与目标张量具有相同的维度。例如，如果原始张量的形状是(3, 3)，目标张量的形状是(2, 3, 3)，使用expand_as将原始张量扩展为与目标张量相同的形状，得到一个新的形状为(2, 3, 3)的张量。需要注意的是，expand_as只允许对新扩展的轴进行大小修改，不允许修改基础大小。[2]

综上所述，extend和expand都是用于张量的扩展操作，但它们的使用方式和效果略有不同。

stata expand

在 Stata 中，`expand` 是一个用于重复观察值的命令。它可以通过复制数据集中的每个观察值来增加数据集中的观察数。这个命令通常在需要进行面板数据分析或者时间序列分析时使用。

`expand` 的基本语法如下：

expand n

其中，`n` 是一个整数，指定每个观察值要重复的次数。

举个例子，如果你有一个包含100个观察值的数据集，并且想要将每个观察值重复3次，那么你可以使用以下命令：

expand 3

这将使得数据集中的每个观察值重复3次，最终数据集的观察数将变为300。