Hive不会重新计算未更改的数据。当数百个或数千个BI工具和Web服务的用户查询Hive时，缓存重复查询可以大大减少负载。...如果您未启用Ranger安全服务或其他安全性，则默认情况下，Hive会根据用户模拟使用CDP数据中心基于存储的授权（SBA）。...Beeline使用与HiveServer的JDBC连接来执行命令。解析、编译和执行操作在HiveServer中进行。Beeline支持Hive CLI支持的许多命令行选项。...Spark集成 在某些情况下，Spark和Hive表可以使用Hive Warehouse连接器进行互操作。 您可以使用Hive Warehouse连接器从Spark访问ACID和外部表。...查询按分区过滤列，从而将扫描限制在一个或几个匹配的分区上。当WHERE子句中存在分区键时，将直接进行分区修剪。分区列是虚拟的，不写入主表，因为这些列对于整个分区都是相同的。
用户可以在数据源选项中指定 JDBC 连接属性。用户 和 密码通常作为登录数据源的连接属性提供。...除了连接属性外，Spark 还支持以下不区分大小写的选项: 属性名称 含义 url 要连接的JDBC URL。 源特定的连接属性可以在URL中指定。...这是因为 Java 的 DriverManager 类执行安全检查，导致它忽略原始类加载器不可见的所有 driver 程序，当打开连接时。...spark.sql.broadcastTimeout 300 广播连接中的广播等待时间超时（秒） spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 10485760 (10 MB...) 配置执行连接时将广播给所有工作节点的表的最大大小（以字节为单位）。
但是 执行计划一旦生成，便不可更改，即使执行过程中发现后续执行计划可以进一步优化，也只能按原计划执行 CBO 基于统计信息生成最优执行计划，需要提前生成统计信息，成本较大，且不适合数据更新频繁的场景 CBO...具体原因上文已说明 3 动态调整执行计划 3.1 固定执行计划的不足 在不开启 Adaptive Execution 之前，执行计划一旦确定，即使发现后续执行计划可以优化，也不可更改。...带来的数据倾斜，从而极大地提升了 Job 执行效率 同时，BroadcastJoin 带来了广播小 RDD 的开销。...（一般来说，Partition 是 RDD 的属性而非 Stage 的属性，本文为了方便，不区分 Stage 与 RDD。...Spill 到磁盘，开销较大 SortMergeJoin 时，Stage 2 的所有 Task 需要取 Stage 0 与 Stage 1 的所有 Task 的输出数据（如果有它要的数据 ），会造成大量的网络连接
在美团•大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。...2.2 原则一：避免创建重复的RDD 通常来说，我们在开发一个Spark作业时，首先是基于某个数据源（比如Hive表或HDFS文件）创建一个初始的RDD；接着对这个RDD执行某个算子操作，然后得到下一个...一些Spark初学者在刚开始开发Spark作业时，或者是有经验的工程师在开发RDD lineage极其冗长的Spark作业时，可能会忘了自己之前对于某一份数据已经创建过一个RDD了，从而导致对于同一份数据...在算子函数中使用到外部变量时，默认情况下，Spark会将该变量复制多个副本，通过网络传输到task中，此时每个task都有一个变量副本。...这样的话，可以大大减少变量副本的数量，从而减少网络传输的性能开销，并减少对Executor内存的占用开销，降低GC的频率。 广播大变量的代码示例: // 以下代码在算子函数中，使用了外部的变量。
4原则一：避免创建重复的RDD 通常来说，我们在开发一个Spark作业时，首先是基于某个数据源（比如Hive表或HDFS文件）创建一个初始的RDD；接着对这个RDD执行某个算子操作，然后得到下一个RDD...一些Spark初学者在刚开始开发Spark作业时，或者是有经验的工程师在开发RDD lineage极其冗长的Spark作业时，可能会忘了自己之前对于某一份数据已经创建过一个RDD了，从而导致对于同一份数据...在算子函数中使用到外部变量时，默认情况下，Spark会将该变量复制多个副本，通过网络传输到task中，此时每个task都有一个变量副本。...这样的话，可以大大减少变量副本的数量，从而减少网络传输的性能开销，并减少对Executor内存的占用开销，降低GC的频率。 广播大变量的代码示例 // 以下代码在算子函数中，使用了外部的变量。....) // 以下代码将list1封装成了Broadcast类型的广播变量。 // 在算子函数中，使用广播变量时，首先会判断当前task所在Executor内存中，是否有变量副本。
在执行后续的（a,b,c）不同流程的时候，遇到行动操作时，会重新从头计算整个图，即该转换操作X，会被重复调度执行：(X->a), (X->b), (X->c); 如此一来就会浪费时间和计算资源...Spark 在节点上的持久数据是容错的，这意味着如果任何分区丢失，它将使用创建它的原始转换自动重新计算 ① cache() 默认将 RDD 计算保存到存储级别 MEMORY_ONLY ，这意味着它将数据作为未序列化对象存储在...，并在未使用或使用最近最少使用 (LRU) 算法时删除持久数据。...MEMORY_AND_DISK 在此存储级别，RDD 将作为反序列化对象存储在 JVM 内存中。当所需的存储空间大于可用内存时，它会将一些多余的分区存储到磁盘中，并在需要时从磁盘读取数据。... 当 PySpark 使用map()或reduce()操作执行转换时，它使用任务附带的变量在远程节点上执行转换，并且这些变量不会发送回 PySpark 驱动程序，因此无法在任务之间重用和共享变量
您可以做的是在执行类似于以下语句的查询之前，手动为此shuffle设置此属性的值： spark.conf.set（“ spark.sql.shuffle.partitions”，“ 2”） 这也带来了一些挑战...： 在每次查询之前都要设置此属性 这些值将随着数据的发展而过时 此设置将应用于查询中的所有Shuffle操作 在上一个示例的第一阶段之前，数据的分布和数量是已知的，Spark可以得出合理的分区数量值。...这是启用AQE之前和之后第一个TPC-DS查询的执行结果： 动态将排序合并联接转换为广播联接 当任何联接端的运行时统计信息小于广播哈希联接阈值时，AQE会将排序合并联接转换为广播哈希联接。...然后，在物理级别上，过滤器在维度侧执行一次，结果被广播到主表，在该表中也应用了过滤器。...在那种情况下，Spark会估计DPP过滤器是否真正提高了查询性能。 DPP可以极大地提高高度选择性查询的性能，例如，如果您的查询从5年的数据中的一个月中筛选出来。
在执行后续的（a,b,c）不同流程的时候，遇到行动操作时，会重新从头计算整个图，即该转换操作X，会被重复调度执行：(X->a), (X->b), (X->c); 如此一来就会浪费时间和计算资源...Spark 在节点上的持久数据是容错的，这意味着如果任何分区丢失，它将使用创建它的原始转换自动重新计算 ①cache() 默认将 RDD 计算保存到存储级别MEMORY_ONLY ，这意味着它将数据作为未序列化对象存储在...，并在未使用或使用最近最少使用 (LRU) 算法时删除持久数据。...MEMORY_AND_DISK 在此存储级别，RDD 将作为反序列化对象存储在 JVM 内存中。当所需的存储空间大于可用内存时，它会将一些多余的分区存储到磁盘中，并在需要时从磁盘读取数据。... 当 PySpark 使用map()或reduce()操作执行转换时，它使用任务附带的变量在远程节点上执行转换，并且这些变量不会发送回 PySpark 驱动程序，因此无法在任务之间重用和共享变量
一些Spark初学者在刚开始开发Spark作业时，或者是有经验的工程师在开发RDD lineage极其冗长的Spark作业时，可能会忘了自己之前对于某一份数据已经创建过一个RDD了，从而导致对于同一份数据...在算子函数中使用到外部变量时，默认情况下，Spark会将该变量复制多个副本，通过网络传输到task中，此时每个task都有一个变量副本。...这样的话，可以大大减少变量副本的数量，从而减少网络传输的性能开销，并减少对Executor内存的占用开销，降低GC的频率。 广播大变量的代码示例 // 以下代码在算子函数中，使用了外部的变量。...原则八：使用Kryo优化序列化性能 在Spark中，主要有三个地方涉及到了序列化： 在算子函数中使用到外部变量时，该变量会被序列化后进行网络传输（见“原则七：广播大变量”中的讲解）。...因此笔者建议，在可能以及合适的情况下，使用占用内存较少的数据结构，但是前提是要保证代码的可维护性。 资源调优 调优概述 在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。
正常情况下, 传递给 Spark 算子(比如: map, reduce 等)的函数都是在远程的集群节点上执行, 函数中用到的所有变量都是独立的拷贝. ...这些变量被拷贝到集群上的每个节点上, 都这些变量的更改不会传递回驱动程序. 支持跨 task 之间共享变量通常是低效的, 但是 Spark 对共享变量也提供了两种支持: 累加器 广播变量 二....累加器 累加器用来对信息进行聚合，通常在向 Spark 传递函数时，比如使用 map() 函数或者用 filter() 传条件时，可以使用驱动器程序中定义的变量，但是集群中运行的每个任务都会得到这些变量的一份新的副本...广播变量 广播变量在每个节点上保存一个只读的变量的缓存, 而不用给每个 task 来传送一个 copy. 例如, 给每个节点一个比较大的输入数据集是一个比较高效的方法....任何可序列化的类型都可以这么实现。 通过value属性访问该对象的值(在Java中为value()方法)。
如图所见，第二个信号在一个单位之后到达（在这种情况下，为1帧，即40毫秒，因为每秒有25帧）。...如果接收到的数据包的校验和与期望值不匹配（在TCP数据包头中设置），则重新发送该数据包。...但是，在不兼容的情况下，播放器仍可以使用CMAF规范内的内容，并且具有HLS或DASH典型的标准延迟时间。 低延迟HLS 苹果在2019年6月发布了低延迟HLS规范。...SRT中的“握手”过程在现有的安全策略内执行，因此允许外部连接而无需在防火墙中打开永久的外部端口。...图7.实验室中的SRT广播延迟测量 在上面的示例中，实验室测量的SRT广播延迟为3帧，每秒25帧。也就是说，40 ms* 3 = 120 ms。
.* ^ @ 以下是客户端发送交易请求的示例，服务器可以通过该@MessageMapping方法处理该交易请求，之后，在执行之后，向客户端广播交易确认消息和详细信息： 发送 目的地：/队列/贸易 内容类型...此模式的常见方案是在必须加载和显示数据时应用程序初始化。...例如，股票报价服务广播股票报价可以在没有活动的“系统”连接时停止尝试发送消息。 默认情况下，STOMP代理中继始终连接，并在连接丢失时根据需要重新连接到同一主机和端口。...在多应用程序服务器方案中，用户目标可能仍未解析，因为用户连接到不同的服务器。在这种情况下，您可以配置目标以广播未解析的消息，以便其他服务器有机会尝试。...因此，有两个与发送消息相关的附加属性。那些是"sendTimeLimit" 和"sendBufferSizeLimit"。这些用于配置允许发送多长时间以及在向客户端发送消息时可以缓冲多少数据。
通过生成具有所需更改的新图形来完成对图表的值或结构的更改。请注意，原始图形的大部分（即，未受影响的结构，属性和索引）在新图表中重复使用，可降低此内在功能数据结构的成本。...这在例如尝试计算逆PageRank时是有用的。由于反向操作不会修改顶点或边缘属性或更改边缘数量，因此可以在没有数据移动或重复的情况下高效地实现。...与 Pregel 不同，消息作为边缘三元组的函数并行计算，消息计算可以访问源和目标顶点属性。在超级步骤中跳过不接收消息的顶点。 Pregel 运算符终止迭代，并在没有剩余的消息时返回最终的图。...在每个分区中，边缘属性和邻接结构分别存储，可以在更改属性值时进行最大限度的重用。...因为不是所有的分区都将包含邻近的所有顶点的边缘，我们内部维护标识在哪里执行所需的连接像操作时，广播顶点的路由表 triplets 和 aggregateMessages。
异步广播状态 在异步广播状态下的链路层将在等时物理信道上传输等时数据包。同步广播状态可以从备用状态输入。处于异步广播状态的设备被称为异步广播器。...Constant Tone Extension CRC之后是一个可选的常音扩展，它由一个不断调制的一系列未白度的1s组成。常音扩展不包含在CRC或MIC计算中。...2.5.4 IQ采样 当主机要求时，接收器在接收包含常音扩展的有效包时应该执行IQ采样，在接收包含常音扩展但不正确CRC的包时可以执行IQ采样。本节的其余部分适用于接收器对包进行智商采样。...只有在包被认为有效的情况下才应处理包，但即使CRC不正确，接收方也可以进行IQ采样。具有不正确CRC的数据包可能会导致连接事件继续发生。....4.1 帧空间 4.1.1 内帧空间 在同一信道索引上的两个连续数据包之间的时间间隔称为帧间空间。它被定义为从前一个包的最后一位结束到后续数据包的第一位开始的时间。
3.3.15.1.2 产生 设备上层在改变信道前利用该原语确保在执行改变信道时没有传输数据包。...3.7.1.9设备复位 设备的网路层将在如下3中情况下对设备进行复位，即（1）在上电后；（2）在企图连接网络前；（3）在企图同网络断开连接后。这个过程在其他任何时间都不执行。...（在任何其他情况下，单播数据帧应立刻丢弃） （3） 有目的地址的源路由数据帧，目的地址和设备的网络地址不匹配，将根据3.7.3.3.2来转发该帧。...当一个广播事务处理记录已经存在了nwkNetworkBroadcastDeliveryTime秒后，设备就可以更改这个广播事务处理记录入口的状态，如果接收到新的广播帧，那么这个入口将被更改。...当在MAC的PIB中的macRXOnWhenIdle属性设置为FALSE的ZigBee路由器接收到一个广播数据帧时，将使用与上述不相同的流程进行处理。
因此，如果只看一眼基本文件，那么存储布局看起来就像是写时复制表的副本。 定期压缩过程会从增量日志中合并这些更改，并生成基础文件的新版本，就像示例中10:05发生的情况一样。...| | |extractSQLFile| 在源表上要执行的提取数据的SQL。提取的数据将是自特定时间点以来已更改的所有行。| | |sourceTable| 源表名称。在Hive环境属性中需要设置。...], classOf[org.apache.hadoop.fs.PathFilter]); 如果您希望通过数据源在DFS上使用全局路径，则只需执行以下类似操作即可得到Spark数据帧。...该模型使Hudi可以强制执行主键约束，就像在数据库表上一样。请参阅此处的示例。...默认情况下会选择最大值的记录（由 compareTo决定）。 对于 insert或 bulk_insert操作，不执行 preCombine。因此，如果你的输入包含重复项，则数据集也将包含重复项。
最后再来讲讲Spark中两种类型的共享变量：累加器(accumulator)和广播变量(broadcast variable) 累加器 对信息进行聚合。常见的一个用法是在调试时对作业执行进行计数。...Spark闭包里的执行器代码可以使用累加器的 += 方法（在Java中是add）增加累加器的值。...驱动器程序可以调用累加器的Value属性来访问累加器的值（在Java中使用value()或setValue()) 对于之前的数据，我们可以做进一步计算： ?...广播变量通过两个方面提高数据共享效率：1，集群中每个节点（物理机器）只有一个副本，默认的闭包是每个任务一个副本；2，广播传输是通过BT下载模式实现的，也就是P2P下载，在集群多的情况下，可以极大的提高数据传输速率...示例：我们有一个在线的电台呼号数据，可以通过这个数据库查询日志中记录过的联系人呼号列表。 ? 再举个例子说明一下mapPartitions()的功能： ? 数值RDD的操作 ?
Get/Scan操作 使用目录 在此示例中，让我们加载在第1部分的“放置操作”中创建的表“ tblEmployee”。我使用相同的目录来加载该表。...", False) \ .load() df.show() 执行df.show（）将为您提供： 使用PySpark的Spark SQL 使用PySpark SQL是在Python中执行HBase...但是，要执行此操作，我们需要在从HBase加载的PySpark数据框上创建视图。让我们从上面的“ hbase.column.mappings”示例中加载的数据帧开始。...视图本质上是针对依赖HBase的最新数据的用例。 如果您执行读取操作并在不使用View的情况下显示结果，则结果不会自动更新，因此您应该再次load（）以获得最新结果。 下面是一个演示此示例。...当前，存在通过这些Java对象支持批量操作的未解决问题。
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