欢迎您关注《大数据成神之路》 DataFrame 将数据写入hive中时，默认的是hive默认数据库,insert into没有指定数据库的参数，数据写入hive表或者hive表分区中： 1、将DataFrame...2、将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中 hive数据表建立可以在hive上建立，或者使用hiveContext.sql("create table....")...,使用saveAsTable时数据存储格式有限，默认格式为parquet，将数据写入分区的思路是：首先将DataFrame数据写入临时表，之后由hiveContext.sql语句将数据写入hive分区表中...： hive分区表：是指在创建表时指定的partition的分区空间，若需要创建有分区的表，需要在create表的时候调用可选参数partitioned by。...注意： 一个表可以拥有一个或者多个分区，每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下 hive的表和列名不区分大小写 分区是以字段的形式在表的结构中存在，通过desc table_name 命令可以查看到字段存在
本文主要讲讲，spark 3.0之后引入的动态分区裁剪机制，这个会大大提升应用的性能，尤其是在bi等场景下，存在大量的where条件操作。...2.动态分区裁剪场景 Spark 3.0的分区裁剪的场景主要是基于谓词下推执行filter(动态生成)，然后应用于事实表和维表join的场景。...想一想，由于where条件的filter是维表Date的，spark读取事实表的时候也是需要使用扫描的全表数据来和维表Date实现join，这就大大增加了计算量。...当然，这个就要权衡一下，filter数据集生成的子查询及保存的性能消耗，与对数据过滤对join的性能优化的对比了，这就要讲到spark sql的优化模型了。...逻辑执行计划的优化都是静态的，物理计划的选择可以基于统计代价模型来计算动态选择。 下图是一个基于分区ID的join实现。维表的数据是没有分区的，事实表的数据是分区的。
2.动态分区裁剪场景 Spark 3.0的分区裁剪的场景主要是基于谓词下推执行filter(动态生成)，然后应用于事实表和维表join的场景。...想一想，由于where条件的filter是维表Date的，spark读取事实表的时候也是需要使用扫描的全表数据来实现join，这就大大增加了计算量。...当然，这个就要权衡一下，filter数据集生成的子查询及保存的性能消耗，与对数据过滤对join的性能优化的对比了，这就要讲到spark sql的优化模型了。...spark sql 是如何实现sql优化操作的呢？ 一张图可以概括： ? 现在sql解析的过程中完成sql语法优化，然后再根据统计代价模型来进行动态执行优化。...逻辑执行计划的优化都是静态的，物理计划的选择可以基于统计代价模型来计算动态选择。 下图是一个基于分区ID的join实现。维表的数据是没有分区的，事实表的数据是分区的。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。...年被添加到Apache Spark中的，作为核心Spark API的扩展它允许用户实时地处理来自于Kafka、Flume等多种源的实时数据。...这种对不同数据的统一处理能力就是Spark Streaming会被大家迅速采用的关键原因之一。...本篇文章主要介绍如何使用Spark Streaming读取HBase数据并将数据写入HDFS，数据流图如下： [6wlm2tbk33.jpeg] 类图如下： [lyg9ialvv6.jpeg] SparkStreamingHBase...这里需要注意一点我们在提交Spark作业时指定了多个executor，这样我们的Receiver会分布在多个executor执行，同样的逻辑会导致重复获取相同的HBase数据。
Visual Studio 使用 Parallel Builds Monitor 插件迅速找出编译速度慢的瓶颈，优化编译速度 嫌项目编译太慢？...编译项目 现在，使用 Visual Studio 编译一个项目，点开这个窗口，一个正在进行中的甘特图将呈现出来： 找瓶颈 我们可以通过此插件寻找到多种可能的瓶颈： 项目依赖瓶颈 CPU 瓶颈 IO 瓶颈...因为在编译的中后期，几个编译时间最长的项目，其编译过程完全是串联起来编译的。 这里串联起来的每一个项目，都是依赖于前一个项目的。...CPU 瓶颈 通常，CPU 成为瓶颈在编译中是个好事情，这意味着无关不必要的编译过程非常少，主要耗时都在编译代码的部分。当然，如果你有一些自定义的编译过程浪费了 CPU 占用那是另外一回事。...如果你的项目就是存在非常多的依赖文件需要拷贝，那么应该尽可能利用差量编译来避免重复拷贝文件。
如果我的网页上有多个广告单元，把该段引入 JS 的代码 放到 head 里 既可以达到一次载入 JS 所有 ins 都可以接到广告，或者还可以使用 JS 监听的方式加载。...adsbygoogle.js"; document.body.appendChild(script); }, 2e3); } 代码中的
作者 | 刘晋、王滨 业务背景 作业帮是一家以科技为载体的在线教育公司。...其后使用 Spark 将数据分批写入 Delta Lake。最后我们升级了数据取数平台，使用 Spark sql 从 Delta Lake 中进行取数。...但是对于 Delta Lake 来说，我们数据写入是流式写入的，因此就需要将流数据转为批数据，即某天数据完全就绪后，方可对外提供对应天级分区的读取能力。...即写入 Delta Lake 的 spark 从某个 topic 读取到逻辑表的数据是 partition 粒度有序的。...查询速度提升：我们重点提升的分析师的即席查询效率，通过将分析师常用的数仓表迁移到 Delta Lake 之后，利用 Zorder 实现了查询加速，查询速度从过去的数十分钟降低到~3mins。
分区过少：将无法充分利用群集中的所有可用的CPU core 分区过多：产生非常多的小任务，从而会产生过多的开销 在这两者之间，第一个对性能的影响相对比较大。...对于小于1000个分区数的情况而言，调度太多的小任务所产生的影响相对较小。但是，如果有成千上万个分区，那么Spark会变得非常慢。 spark中的shuffle分区数是静态的。...上文提到：默认情况下，控制shuffle分区数的参数spark.sql.shuffle.partitions值为200，这将导致以下问题 对于较小的数据，200是一个过大的选择，由于调度开销，通常会导致处理速度变慢...如果要将数据写出到文件系统中，则可以选择一个分区大小，以创建合理大小的文件。 该使用哪种方法进行重分区呢？...通常情况下，不会只将数据写入到单个文件中，因为这样效率很低，写入速度很慢，在数据量比较大的情况，很可能会出现写入错误的情况。所以，只有当DataFrame很小时，我们才会考虑将其写入到单个文件中。
因此 Hudi 有一个中央时间线服务器，它与 Driver 程序节点中的主线程一起运行，以协助定期写入和表服务。本文介绍时间线服务器的内容、它解决什么问题以及它如何使一些核心 Hudi 操作受益。...Hudi 维护标记来区分 Spark 任务写入的最终数据文件集与由于 Spark 重试而创建的文件。第一个实现是直接标记，实现简单，但在非常大的范围内，我们发现删除标记花费了太多时间。...因此 5000 个随机文件组可以分布在不同的分区上。最简单的选择是在驱动程序本身中执行所有内容。但是整个执行将是串行的，这可能会非常慢。...的并行执行，因此与在驱动程序中执行所有操作相比，这应该会加快速度。...我们已经确定了一些调用（例如清理器），其中每个分区都将跨所有 Spark 任务加载，因此我们添加了优化以尽可能使用对元数据表的单个调用来预加载所有分区。
表示每个分区的数据组成的迭代器 在生产环境中，通常使用foreachPartition算子来完成数据库的写入，通过foreachPartition算子的特性，可以优化写数据库的性能。...之所以没有推荐task数量与CPU core总数相等，是因为task的执行时间不同，有的task执行速度快而有的task执行速度慢，如果task数量与CPU core总数相等，那么执行快的task执行完成后...task要处理为数不少的数据量，然后还要执行非常复杂的处理逻辑，这就可能表现为第一个有Spark SQL的stage速度很慢，而后续的没有Spark SQL的stage运行速度非常快。...使用checkpoint的优点在于提高了Spark作业的可靠性，一旦缓存出现问题，不需要重新计算数据，缺点在于，checkpoint时需要将数据写入HDFS等文件系统，对性能的消耗较大。...Java的序列化机制使用方便，不需要额外的配置，在算子中使用的变量实现Serializable接口即可，但是，Java序列化机制的效率不高，序列化速度慢并且序列化后的数据所占用的空间依然较大。
机器性能要求高：表读取是一个SQL查出所有数据，在单表数据量比较大时，需要大内存来承载这些数据；同时这些数据需要写入本地文件，若写入处理速度较慢，会导致查询执行失败（受mysql net_read_timeout...这样再增加需要同步的表，就只需要指定业务字段，而不需要关心数据读取的实现。考虑到以下几个方面，决定用Spark重新实现这个工具： 1. 执行效率：Spark支持并发处理数据，可以提升任务执行速度。...由于这种依赖关系，Spark执行时每个查询都会产生一个单独的stage，都要经过driver任务调度的过程，导致程序执行会非常缓慢，并不能发挥spark并行分布式的优势。...总结 对于离线导出mysql数据表写入分布式存储这个场景，本文提供了一种实现方式：首先分批查出表的所有主键，按配置的批量大小划分区间；然后区间转化为SQL的分区条件传入Spark JDBC接口，构建Spark...用分区查询的方式，避免了Mysql的慢查询，对其他线上业务影响较小。 2. 利用Spark分布式的能力提升任务执行速度。 3.
这就是为什么Hadoop MapReduce与Spark相比速度慢的原因，因为每个MapReduce迭代都会在磁盘上读取或写入数据。...与堆上相比，从堆外内存访问数据有点慢，但仍然比磁盘上访问好得多。 以下是使用上述存储级别持久保存RDD的代码。...虽然Spark具有弹性并可以通过重新计算丢失的分区从故障中恢复，但是有时重新执行非常长的转换序列代价非常昂贵，如果我们在某个时刻点对RDD进行 Checkpoint 并使用该 Checkpoint 作为起点来重新计算丢失的分区...由于Spark具有弹性并且可以从故障中恢复，但是因为我们没有在第三个 stage 上进行 Checkpoint，所以需要从第1个 stage 开始来重新计算分区。就整体作业的性能而言，代价非常昂贵的。...本文介绍了重用RDD的不同策略，正确使用这些策略将大大提高Spark作业的整体性能。
Kafka将不可变的提交日志写入连续磁盘，从而避免了随机磁盘访问和磁盘寻道速度慢的问题。Kafka支持增加分区进行横向扩展。它将主题日志分成几百个（可能有数千个）分区分布到数千个服务器。...Kafka将主题日志分区复制到多个服务器。Kafka的设计目的是为了让你的应用能在记录生成后立即就能处理。Kafka的处理速度很快，通过批处理和压缩记录有效地使用IO。Kafka会对数据流进行解耦。...写入Kafka主题的记录会持久保存到磁盘并复制到其他服务器以实现容错。由于现在磁盘速度快而且相当大，所以这种方式非常有用。...Kafka生产者可以等待确认，所以消息是持久的，因为生产者在复制完成之前不会完成写入操作。Kafka磁盘结构可以很好地扩展。磁盘在大批量流式传输时具有非常高的吞吐量。...由于Kafka总是在主题日志的末尾写入，所以它的消费速度不会受到大小的影响。
Kafka可以与Flume / Flafka，Spark Streaming，Storm，HBase，Flink和Spark一起工作，以实时接收，分析和处理流数据。...批处理允许更高效的数据压缩并减少I / O延迟。Kafka写入不可变的提交日志到磁盘顺序，从而避免随机磁盘访问和慢磁盘寻找。Kafka通过分片提供了横向扩展。...Kafka将主题日志分区复制到多个服务器。Kafka旨在让您的应用程序处理记录。Kafka速度很快，通过批处理和压缩记录来高效地使用IO。Kafka用于解耦数据流。...写入Kafka主题的记录会持久保存到磁盘并复制到其他服务器以实现容错。由于现代硬盘速度很快，而且相当大，所以这种硬盘非常适合，非常有用。...现代磁盘驱动器在以大批量流式写入时具有非常高的吞吐量。此外，Kafka客户和消费者可以控制读取位置（偏移量），这允许在重要错误（即修复错误和重放）时重播日志等用例。
Hudi现在只是Spark的一个库， Hudi为Spark提供format写入接口，相当于Spark的一个库，而Spark在大数据领域广泛使用。 Hudi 支持多种索引。...离线同步方面：主要是使用DataX根据业务时间多线程拉取，避免一次请求过大数据和使用数据库驱动JDBC拉取数据慢问题，另外我们也实现多种datax 插件来支持各种数据源，其中包括Hudi的写入插件。...关于使用Spark SQL查询Hudi也还是SQL拆分和优化、设置合理分区个数（Hudi可自定义分区可实现上层接口）,提升Job并行度、小表的广播变量、防止数据倾斜参数等等。...关于使用Presto查询测试比Spark SQL要快3倍，合理的分区对优化非常重要，Presto 不支持Copy On Write 增量视图，在此基础我们修改了hive-hadoop2插件以支持增量模式...这里需要考虑如果多表传输过来有数据倾斜的问题，还有Hudi 的写入不仅仅只有Parquert数据写入，还包括元数据写入、布隆索引的变更、数据合并逻辑等，如果大表合并比较慢会影响上游的消费速度。
为了能够更好地支持这样的场景，JuiceFS 会先将它们切割成 64MB 的逻辑 Chunk，再分割成 4MB（可配置）的数据块写入对象存储，这样可以并发读写多个数据块以提升吞吐量。...在启用了分布式缓存后，不管计算任务调度到哪，JuiceFS 客户端都能够通过固定的节点读到缓存的速度，缓存命中率非常高，速度也非常快（通常第二次查询就能获得显著加速效果）。...写入性能 通过读写同一张表来测试写入性能，使用的 SQL 语句是： INSERT OVERWRITE store_sales SELECT * FROM store_sales; 我们对比了未分区的文本格式和按日期分区的...image.png image SparkSQL 查询性能 Apache Spark 的使用非常广泛，我们使用 SparkSQL 来测试文本、Parquet 和 ORC 这 3 种文件格式下 JuiceFS...需要注意的是，如果使用 HTTPS 访问 OSS，Java 的 TLS 库比 JuiceFS 使用的 Go 的 TLS 库慢很多，同时 JuiceFS 对数据做了压缩，网络流量也会小很多，因此在两者都启用
Hudi写入的性能/最大延迟 写入Hudi的速度在写入操作以及在调整文件大小做了权衡。...例如，如果在最后一个小时中，在1000个文件的分区中仅更改了100个文件，那么与完全扫描该分区以查找新数据相比，使用Hudi中的增量拉取可以将速度提高10倍。...如何避免创建大量小文件 Hudi的一项关键设计是避免创建小文件，并且始终写入适当大小的文件，其会在摄取/写入上花费更多时间以保持查询的高效。...写入非常小的文件然后进行合并的方法只能解决小文件带来的系统可伸缩性问题，其无论如何都会因为小文件而降低查询速度。 执行插入更新/插入操作时，Hudi可以配置文件大小。...如何使用DeltaStreamer或Spark DataSource API写入未分区的Hudi数据集 Hudi支持写入未分区数据集。
输入并行性：Hudi对输入进行分区默认并发度为1500，以确保每个Spark分区都在2GB的限制内（在Spark2.4.0版本之后去除了该限制），如果有更大的输入，则相应地进行调整。...Off-heap（堆外）内存：Hudi写入parquet文件，需要使用一定的堆外内存，如果遇到此类故障，请考虑设置类似 spark.yarn.executor.memoryOverhead或 spark.yarn.driver.memoryOverhead...调整文件大小：设置 limitFileSize以平衡接收/写入延迟与文件数量，并平衡与文件数据相关的元数据开销。 时间序列/日志数据：对于单条记录较大的数据库/ nosql变更日志，可调整默认配置。...另一类非常流行的数据是时间序列/事件/日志数据，它往往更加庞大，每个分区的记录更多。...在这种情况下，请考虑通过 .bloomFilterFPP()/bloomFilterNumEntries()来调整Bloom过滤器的精度，以加速目标索引查找时间，另外可考虑一个以事件时间为前缀的键，这将使用范围修剪并显着加快索引查找的速度
学习和使用一段时间的spark， 对spark的总结一下，希望对大家有用，不介绍怎么使用， 只从设计上谈谈。 spark解决了什么问题？...必须是前一个mapreduce的输出文件作为下一个输出。 spark就是解决mapreduce的慢的， spark是内存计算， 将数据加载到内存中计算， 所有速度快。...总结一下：从各种方向上（比如开发速度和运行速度等）来看，Spark都优于Hadoop MapReduce；同时，Spark还提供大数据生态的一站式解决方案 spark架构 ?...部署方式有很多种， 不同方式，对节点称呼不同 spark的自身集群管理 master worker, 发布的是driver YARN 集群配合 hdfs使用的， 这个使用最多， spark没有存储。...但是对于长时间迭代型应用来说，随着迭代的进行，RDDs之间的血缘关系会越来越长，一旦在后续迭代过程中出错，则需要通过非常长的血缘关系去重建，势必影响性能。
Spark 内存索引当前是用来测试的索引。 2.4.7 索引的选择 普通索引：主要用于非分区表和分区不会发生分区列值变更的表。当然如果你不关心多分区主键重复的情况也是可以使用。...但是某些情况下我们的设置的分区列的值就是会变那么必须要使用全局索引保证数据不重复，这样upsert 写入速度就会慢一些。...缺点是有一定的误判，但是merge机制可以避免重复数据写入。parquet文件多会影响索引加载速度。适合没有分区变更和非分区表。...全局简易索引：解决分区变更场景，原理和简易索引一样，在分区表中比普通简易索引慢。建议优先使用全局布隆索引。...这里设计的非常的巧妙对于新增多修改改少的场景大部分的数据直接可以走新增的逻辑可以很好的提升性能。
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