可以添加、删除、修改和移动列（包括嵌套列） 2. 分区列不能进化 3. 不能对 Array 类型的嵌套列进行添加、删除或操作 为此我们针对该功能进行了相关测试和调研工作。...） 为根级别的字段改变数据类型从 int到long 是（全） 将嵌套字段数据类型从int到long 是（全） 将复杂类型（映射或数组的值）数据类型从int到long 是（全） 0.11<* 相比之前版本新增...0.11开始的方式，按照官网的步骤： 进入spark-sql # Spark SQL for spark 3.1.x spark-sql --packages org.apache.hudi:hudi-spark3.1.2...' \ --conf 'spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.hudi.catalog.HoodieCatalog' 设置参数，删列：...使用这种方式需要将DDL的sql解析为对应的方法和参数，另外由于该方式测试和使用的例子还比较少，存在一些细节问题需要解决。
场景 • 可以添加、删除、修改和移动列（包括嵌套列） • 分区列不能演进 • 不能对 Array 类型的嵌套列进行添加、删除或操作 SparkSQL模式演进以及语法描述 使用模式演进之前，请先设置spark.sql.extensions...某字段 • 如果设置为FIRST，那么新加的列在表的第一列 • 如果设置为AFTER 某字段，将在某字段后添加新列 • 如果设置为空，只有当新的子列被添加到嵌套列时，才能使用 FIRST。...不要在顶级列中使用 FIRST。AFTER 的使用没有限制。...Yes Yes 添加具有默认值的新复杂类型字段（map和array） Yes Yes 添加新的可为空列并更改字段的顺序 No No 如果使用演进模式的写入仅更新了一些基本文件而不是全部，则写入成功但读取失败...将嵌套字段的数据类型从 int 提升为 long Yes Yes 对于复杂类型（map或array的值），将数据类型从 int 提升为 long Yes Yes 在最后的根级别添加一个新的不可为空的列
列块，Column Chunk：行组中每一列保存在一个列块中，一个列块具有相同的数据类型，不同的列块可以使用不同的压缩。...页，Page：Parquet 是页存储方式，每一个列块包含多个页，一个页是最小的编码的单位，同一列块的不同页可以使用不同的编码方式。...小结 Parquet 是一种支持嵌套结构的列式存储格式，非常适用于 OLAP 场景，按列存储和扫描。 列存使得更容易对每个列使用高效的压缩和编码(一个页是最小的编码的单位)，降低磁盘空间。...映射下推，这是列式存储最突出的优势，是指在获取数据时只需要扫描需要的列，不用全部扫描。 谓词下推，是指通过将一些过滤条件尽可能的在最底层执行以减少结果集。谓词就是指这些过滤条件，即返回。...2.4.0 读取 parquet，使用的是 loadV1Source spark 读取文件默认 task 任务数(分区数)最大 10000，最小是 path 的个数（注意并行度和任务数分区数区别） createNonBucketedReadRDD
PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame 的schema并创建复杂的列，如嵌套结构、数组和映射列。...StructType对象结构 在处理 DataFrame 时，我们经常需要使用嵌套的结构列，这可以使用 StructType 来定义。...在下面的示例列中，“name” 数据类型是嵌套的 StructType。...可以使用 df2.schema.json() 获取 schema 并将其存储在文件中，然后使用它从该文件创建 schema。...如果要对DataFrame的元数据进行一些检查，例如，DataFrame中是否存在列或字段或列的数据类型；我们可以使用 SQL StructType 和 StructField 上的几个函数轻松地做到这一点
与基于行的文件（如 CSV 或 TSV 文件）相比，Apache Parquet 旨在实现高效且高性能的平面列式数据存储格式。...Parquet 使用记录粉碎和组装算法，该算法优于嵌套命名空间的简单展平。 Parquet 经过优化，可以批量处理复杂数据，并具有不同的方式来实现高效的数据压缩和编码类型。...由于每一列的数据类型非常相似，每一列的压缩很简单（这使得查询更快）。可以使用几种可用的编解码器之一来压缩数据；因此，可以对不同的数据文件进行不同的压缩。...Spark 默认在其库中支持 Parquet，因此我们不需要添加任何依赖库。下面展示如何通过spark读写parquet文件。...bin/start-cluster.sh 执行如下命令进入Flink SQL Client bin/sql-client.sh 读取spark写入的parquet文件 在上一节中，我们通过spark写入了
列统计索引包含所有/感兴趣的列的统计信息，以改进基于写入器和读取器中的键和列值范围的文件修剪，例如在 Spark 的查询计划中。 默认情况下它们被禁用。...当使用标准 Record Payload 实现时（例如，OverwriteWithLatestAvroPayload），MOR 表只会在查询引用的列之上获取严格必要的列（主键、预合并键），从而大大减少对数据吞吐量的浪费以及用于解压缩的计算并对数据进行解码...Spark SQL改进 用户可以使用非主键字段更新或删除 Hudi 表中的记录。 现在通过timestamp as of语法支持时间旅行查询。（仅限 Spark 3.2+）。...Spark 版本和捆绑包 增加了 Spark 3.2 支持；使用 Spark 3.2 的用户可以使用hudi-spark3.2-bundle或hudi-spark3-bundle（旧包名称）。...迁移指南 Bundle使用更新 不再正式支持 3.0.x 的 Spark 捆绑包。鼓励用户升级到 Spark 3.2 或 3.1。
通常情况下，[]常用于在DataFrame中获取单列、多列或多行信息。具体而言： 当在[]中提供单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....例如，当标签列类型（可通过df.index.dtype查看）为时间类型时，若使用无法隐式转换为时间的字符串作为索引切片，则引发报错 ? 切片形式返回行查询，且为范围查询 ?...不过这个命名其实是非常直观且好用的，如果熟悉Spark则会自然联想到在Spark中其实数据过滤主要就是用给的where算子。...语法执行数据访问的方式，这对熟悉SQL的使用者来说非常有帮助！...在DataFrame中，filter是用来读取特定的行或列，并支持三种形式的筛选：固定列名(items)、正则表达式(regex)以及模糊查询(like)，并通过axis参数来控制是行方向或列方向的查询
可以使用 SQL 语句和 Dataset API 来与 Spark SQL 模块交互。无论你使用哪种语言或 API 来执行计算，都会使用相同的引擎。...case class 可以嵌套，也可以包含复合类型，比如 Seqs 或 Arrays。...由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码进一步节省存储空间 只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能 Spark SQL 支持读写 Parquet 格式数据。...如果你不希望自动推断分区列的类型，将 spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled 设置为 false 即可，该值默认为 true。...200 执行 join 和聚合操作时，shuffle 操作的分区数 分布式 SQL 引擎 使用 JDBC/ODBC 或命令行接口，Spark SQL 还可以作为一个分布式查询引擎。
，供下游天级/小时级 Spark 任务使用； Dragon转换：天/小时级 MapReduce 任务，dragon 是自研的基于 Parquet 的列存文件格式，重点针对广告日志 Protobuf 格式数据的多嵌套层级做了定制优化...，开发人员想分析日志或排查问题时，需要理解不同的 HDFS 目录 + 对应的时间范围 + 对应的日志格式，总而言之，日志不统一，使用复杂，容易出错，易用性差。...下游各个使用方基于数据湖表，可以方便的通过 SQL/Spark 来读取数据，无需关心数据的存储位置和格式，大大简化日志的使用。...B、表的Schema中有很多字段是嵌套类型的，但是在Spark 2.X版本对嵌套类型的谓词下推和列剪枝支持的不是很好，在实际的查询中发现读了很多不必要的数据。...用户在使用时只需要通过如下参数来控制是否开启DPP： spark.sql.iceberg.enable-dynamic-partition-pruning = true; // 默认是开启的 Spark
列统计索引包含所有/感兴趣的列的统计信息，以改进基于写入器和读取器中的键和列值范围的文件裁剪，例如在 Spark 的查询计划中。 默认情况下它们被禁用。...• 当使用标准 Record Payload 实现时（例如，OverwriteWithLatestAvroPayload），MOR 表只会在查询引用的列之上获取严格必要的列（主键、预合并键），从而大大减少对数据吞吐量的浪费以及用于解压缩的计算并对数据进行解码...Spark SQL改进 • 用户可以使用非主键字段更新或删除 Hudi 表中的记录。 • 现在通过timestamp as of语法支持时间旅行查询。...Spark 版本和Bundle包 增加了 Spark 3.2 支持；使用 Spark 3.2 的用户可以使用hudi-spark3.2-bundle或hudi-spark3-bundle（旧包名称）。...迁移指南 Bundle使用更新 不再正式支持 3.0.x 的 Spark Bundle包。鼓励用户升级到 Spark 3.2 或 3.1。
在比如想测试下程序的性能，这时候如果自己写，那就太麻烦了，可以使用spark提供的Time函数。这就是知识全面的一个好处。...conf函数 public RuntimeConfig conf() 运行spark 配置接口 通过这个接口用户可以设置和获取与spark sql相关的所有Spark 和Hadoop配置.当获取config...import org.apache.spark.sql._ import org.apache.spark.sql.types._ val sparkSession = new org.apache.spark.sql.SparkSession...public Dataset range(long start, long end, long step) 使用名为id的单个LongType列创建一个Dataset，包含元素的范围从start...sql函数 public Dataset sql(String sqlText) 使用spark执行sql查询，作为DataFrame返回结果。
，开发人员想分析日志或排查问题时，需要理解不同的 HDFS 目录 + 对应的时间范围 + 对应的日志格式，总而言之，日志不统一，使用复杂，容易出错，易用性差。...下游各个使用方基于数据湖表，可以方便的通过 SQL/Spark 来读取数据，无需关心数据的存储位置和格式，大大简化日志的使用。...B、表的Schema中有很多字段是嵌套类型的，但是在Spark 2.X版本对嵌套类型的谓词下推和列剪枝支持的不是很好，在实际的查询中发现读了很多不必要的数据。...针对问题B，目前天穹的Spark 3.1.2已经可以很好的支持的嵌套类型的谓词下推和列剪枝了，我们在Spark 3.1.2上跑同样的query，对比Spark 2.4.6有6倍的性能提升。...用户在使用时只需要通过如下参数来控制是否开启DPP： spark.sql.iceberg.enable-dynamic-partition-pruning = true; // 默认是开启的 Spark
主要因为 Parquet 在一个项目中重度使用，开发人员对其原理、操作不是很清楚，项目上是使用 Parquet 做离线数仓，计算层使用 Spark SQL 进行离线分析构建企业的标签系统，结果数据落地到...更高效的压缩与编码：因为同一列的数据类型相同，所以可以针对不同列使用更合适的压缩与编码方式，降低磁盘存储空间。...另外，Parquet也是Spark SQL 的默认数据源，可通过参数spark.sql.sources.default 进行配置。...2、数据模型 Parquet 是一种支持嵌套的数据模型，和 Protocol Buffers 的数据模型类似，它的 schema 就是一个嵌套 message。...关注本微信公众号，并回复 parquet资料 获取本文相关工具包与PPT。
这种方法的好处是，在运行时才知道数据的列以及列的类型的情况下，可以动态生成Schema 2.5.1 使用反射获取Schema（Inferring the Schema Using Reflection）...通过反射获取Bean的基本信息，依据Bean的信息定义Schema。当前Spark SQL版本（Spark 1.5.2）不支持嵌套的JavaBeans和复杂数据类型（如：List、Array）。...此时，分区列数据格式将被默认设置为string类型，不再进行类型解析。...然后Spark SQL在执行查询任务时，只需扫描必需的列，从而以减少扫描数据量、提高性能。通过缓存数据，Spark SQL还可以自动调节压缩，从而达到最小化内存使用率和降低GC压力的目的。...终端用户或应用不需要编写额外的代码，可以直接使用Spark SQL执行SQL查询。
createTableColumnTypes 使用数据库列数据类型而不是默认值，创建表时。...在内存中缓存数据 Spark SQL 可以通过调用 spark.catalog.cacheTable("tableName") 或 dataFrame.cache() 来使用内存中的列格式来缓存表。...分布式 SQL 引擎 Spark SQL 也可以充当使用其 JDBC/ODBC 或命令行界面的分布式查询引擎。.../bin/spark-sql --help 获取所有可用选项的完整列表。...它可以通过设置 spark.sql.parquet.mergeSchema 到 true 以重新启用。 字符串在 Python 列的 columns（列）现在支持使用点（.）来限定列或访问嵌套值。
业务场景决定了技术实现，行存适用于OLTP，列存适用于OLAP Parquet Parquet是大数据分析领域使用最广的列存格式；Spark推荐存储格式 Dremel数据模型 Protocol Buffer...定义、支持可选和重复字段、支持嵌套类型（嵌套类型只保存叶子节点数据） 数据布局 RowGroup：每一个行组包含一定数量或者固定大小的行的集合 ColumnChunk：RowGroup中按照列切分成多个...集成-向量化读 向量化读是基于parquetFileFormat类实现的 向量化读开关spark.sql.parquet.ebableVectorizeReader 向量化读是主流大数据分析引擎的标准实践...，可以极大的提高查询性能 spark以batch的方式从parquet读取数据，下推的逻辑也会适配batch的方式 ORC详解 ORC 是大数据分析领域使用最广的列存格式之一，出自于hive项目 数据模型...数仓中的列存 clickhouse的mergeTree引擎也是基于列存构建的 默认情况下列按照column拆分 支持更加丰富的索引 湖仓一体的大趋势 存储侧下推 更多的下推工作下沉到存储服务侧 越接近数据
考虑到系统使用的广泛程度与成熟度，在具体举例时一般会拿Hive和Impala为例，当然在调研的过程中也会涉及到一些其他系统，如Spark SQL，Presto，TAJO等。...编译过程 Presto与Hive一样，使用Antlr编写SQL语法。...Spark系之所以放弃Shark另起炉灶做Spark SQL，很大一部分原因是想自己做优化策略，避免受Hive的限制，为此还专门独立出优化器组件Catalyst（当然Spark SQL目前还是非常新，其未来发展给人不少想象空间...具体实现来说，JVM系的如Spark SQL，Presto可以用反射，C++系的Impala则使用了llvm生成中间码。...每个strip配一个index，存放每个数据单元（默认10000行）的min/max值用于过滤； 数据按照上面提到的编码方式序列化成stream，然后再进行snappy或gz压缩。
RDD是Spark平台的核心概念，是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础。 能够在Scala中写SQL语句。...2、Spark on Hive和Hive on Spark Spark on Hive： Hive只作为储存角色，Spark负责sql解析优化，执行。...df.show()默认显示前20行数据。 DataFrame原生API可以操作DataFrame（不方便）。 注册成临时表时，表中的列默认按ascii顺序显示列。...0)下标获取（不推荐使用），另一种是df.getAs(“列名”)获取（推荐使用） 关于序列化问题: 1.反序列化时serializable 版本号不一致时会导致不能反序列化。...(0),row.getString(1)...通过下标获取返回Row类型的数据，但是要注意列顺序问题---不常用 * 2.可以使用row.getAs("列名")来获取对应的列值。
实现了类似Iceberg的hidden partition功能，用户可选择某些列做适当变化形成一个新的列，此列可作为分区列，也可作为新增列，使用SparkSql操作。...实现SQL化自定义配置动态分区的功能，解决埋点数据倾斜导致的实时任务性能问题，优化资源使用，此场景后面会详细介绍。...解决方案：如下图，我们实现了用户通过SQL自定义配置repartition列的功能，简单来说，用户可以使用SQL，把数据量过大的几个埋点，通过加盐方式打散到多个partition，对于数据量正常的埋点则无需操作...通过此方案，我们把Spark任务中每个Batch执行最慢的partition的执行时间从3min提升到了40s，解决了文件过小或过大的问题，以及数据倾斜导致的性能问题。 ?...（四）查询时解析元数据耗时较多 因为Delta单独维护了自己的元数据，在使用外部查询引擎查询时，需要先解析元数据以获取数据文件信息。
② 通过编程借口与 RDD 进行交互获取 Schema，并动态创建 DataFrame，在运行时决定列及其类型。...DataFrame 中的数据结构信息，即为 Scheme ① 通过反射获取 RDD 内的 Scheme （使用条件）已知类的 Schema，使用这种基于反射的方法会让代码更加简洁而且效果也更好。...case class 可以嵌套组合成 Sequences 或者 Array。这种 RDD 可以高效的转换为 DataFrame 并注册为表。...package sparksql import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark....import org.apache.spark.sql.types.
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