Part1 实时数据使用Structured Streaming的ETL操作 1.1 Introduction 在大数据时代中我们迫切需要实时应用解决源源不断涌入的数据，然而建立这么一个应用需要解决多个问题...在许多情况下这种延迟是不可接受的。 幸运的是，Structured Streaming 可轻松将这些定期批处理任务转换为实时数据。.../ cloudtrail.checkpoint /”） 当查询处于活动状态时，Spark会不断将已处理数据的元数据写入检查点目录。...即使整个群集出现故障，也可以使用相同的检查点目录在新群集上重新启动查询，并进行恢复。更具体地说，在新集群上，Spark使用元数据来启动新查询，从而确保端到端一次性和数据一致性。...半结构化数据格式的好处是，它们在表达数据时提供了最大的灵活性，因为每条记录都是自我描述的。但这些格式的主要缺点是它们会产生额外的解析开销，并且不是特别为ad-hoc(特定)查询而构建的。
图片在处理大规模数据时，Redis字典可能会出现以下性能问题：1. 内存消耗过高：随着数据量的增长，Redis字典可能会消耗大量的内存，导致系统抖动甚至出现宕机。...优化和解决方法：使用合适的数据结构：可以考虑使用Redis的Hash结构代替字典。分片存储：可以将数据进行分片存储，将不同的数据存储在不同的Redis实例中，从而减少单个实例的内存消耗。...设置合理的过期时间：对于不频繁访问的数据，可以设置合理的过期时间，减少查询的数据量。3. 频繁的数据迁移：在处理大规模数据时，可能需要频繁地进行数据迁移，导致性能下降。...并发写入冲突：在高并发写入场景下，多个客户端同时对Redis字典进行写入操作可能会导致冲突和性能下降。优化和解决方法：使用分布式锁：可以使用分布式锁来保持数据的一致性，避免并发写入冲突。...在处理大规模数据时，要合理选择数据结构、设置合理的过期时间、使用索引和分布式锁等优化手段，以提高Redis字典的性能和可靠性。当Redis的内存不足时，它使用以下策略或机制来管理和优化内存使用：1.
bug如下图： 困扰了我好长时间，在老师和同学的帮助下，终于解决了。原因是字段名没有对应 改成和数据库字段名一样即可，并将实体类的相关方法重新编写即可
直接线程池中获取主线程或非线程池中的ThreadLocal设置的变量的值 例如 private static final ThreadPoolExecutor syncAccessPool =...null 解决办法：真实使用中相信大家不会这么使用的，但是我出错主要是因为使用了封装的方法，封装的方法中使用了ThreadLocal，这种情况下要先从ThreadLocal中获取到方法中，再设置到线程池...线程池中使用了ThreadLocal设置了值但是使用完后并未移除造成内存飙升或OOM public class ThreadLocalOOM { static class LocalVariable...jconsole程序观察到的内存变化为 在使用完之后remove之后的内存变化 public static void main(String[] args) throws InterruptedException...这个原因就是没有remove,线程池中所有存在的线程都会持有这个本地变量，导致内存暴涨。
Spark2.0提供新型的流式计算框架，以结构化方式处理流式数据，将流式数据封装到Dataset/DataFrame中 思想： 将流式数据当做一个无界表，流式数据源源不断追加到表中，当表中有数据时...（Storm、SparkStreaming、StructuredStreaming和Flink等）处理数据时，都要考虑语义，任意流式系统处理流式数据三个步骤： 容错语言，表示的是，当流式应用重启执行时...，数据是否会被处理多次或少处理，以及处理多次时对最终结果是否有影响 容错语义：流式应用重启以后，最好数据处理一次，如果处理多次，对最终结果没有影响 在处理数据时，往往需要保证数据处理一致性语义...内处理的offset的范围； 3、sink被设计成可以支持在多次计算处理时保持幂等性，就是说，用同样的一批数据，无论多少次去更新sink，都会保持一致和相同的状态。...13-[掌握]-集成Kafka之实时增量ETL 在实际实时流式项目中，无论使用Storm、SparkStreaming、Flink及Structured Streaming处理流式数据时，往往先从
通过SQL语句处理数据的前提是需要创建一张表，在Spark SQL中表被定义DataFrame，它由两部分组成：表结构的Schema和数据集合RDD，下图说明了DataFrame的组成。 ...一、使用case class定义DataFrame表结构 Scala中提供了一种特殊的类，用case class进行声明，中文也可以称作“样本类”。样本类是一种特殊的类，经过优化以用于模式匹配。...样本类类似于常规类，带有一个case 修饰符的类，在构建不可变类时，样本类非常有用，特别是在并发性和数据传输对象的上下文中。在Spark SQL中也可以使用样本类来创建DataFrame的表结构。...scala> df.show二、使用StructType定义DataFrame表结构 Spark 提供了StructType用于定义结构化的数据类型，类似于关系型数据库中的表结构。...通过定义StructType，可以指定数据中每个字段的名称和数据类型，从而更好地组织和处理数据。
Structured Streaming是一个基于Spark SQL引擎的可扩展、容错的流处理引擎。统一了流、批的编程模型，可以使用静态数据批处理一样的方式来编写流式计算操作。...可以使用Scala、Java、Python或R中的DataSet／DataFrame API来表示流聚合、事件时间窗口、流到批连接等。...默认情况下，结构化流式查询使用微批处理引擎进行处理，该引擎将数据流作为一系列小批处理作业进行处理，从而实现端到端的延迟，最短可达100毫秒，并且完全可以保证一次容错。...实际开发可以根据应用程序要求选择处理模式，但是连续处理在使用的时候仍然有很多限制，目前大部分情况还是应该采用小批量模式。...将数据源映射为类似于关系数据库中的表，然后将经过计算得到的结果映射为另一张表，完全以结构化的方式去操作流式数据，这种编程模型非常有利于处理分析结构化的实时数据； WordCount图解 ?
最近在用Spark MLlib进行特征处理时，对于StringIndexer和IndexToString遇到了点问题，查阅官方文档也没有解决疑惑。...更多内容参考我的大数据学习之路 文档说明 StringIndexer 字符串转索引 StringIndexer可以把字符串的列按照出现频率进行排序，出现次数最高的对应的Index为0。...针对训练集中没有出现的字符串值，spark提供了几种处理的方法： error，直接抛出异常 skip，跳过该样本数据 keep，使用一个新的最大索引，来表示所有未出现的值 下面是基于Spark MLlib...0.0| a| | 5| 1.0| c| +---+-------------+----------------+ 使用问题...// 并设置字段的StructField中的Metadata！！！！ // 并设置字段的StructField中的Metadata！！！！
SparkSession 在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的SQL查询；一个叫HiveContext，用于连接Hive...上同样是可以使用的。...DataFrame 2.1 创建 在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式：通过Spark的数据源进行创建；从一个存在的...如果想应用范围内仍有效，可以使用全局表。注意使用全局表时需要全路径访问,如：global_temp：people。...全局的临时视图存在于系统数据库 global_temp中，我们必须加上库名去引用它 5）对于DataFrame创建一个全局表 scala> df.createGlobalTempView("people
- 对流式数据进行去重 批处理分析时：UV，唯一访客数 2、案例：物联网数据实时分析 模拟产生监控数据 DSL和SQL进行实时流式数据分析 熟悉SparkSQL中数据分析API或函数使用...对流式数据进行提取字段 val schema: StructType = new StructType() .add("device", StringType, nullable = true...流式数据处理中，按照时间处理数据，其中时间有三种概念： 1）、事件时间EventTime，表示数据本身产生的时间，该字段在数据本身中 2）、注入时间IngestionTime，表示数据到达流式系统时间...重新运行上面的流式计算程序，当数据延迟达到以后，发现数据会被继续处理。 此时发现应用程序逻辑处理，不合理，存在如下2个问题： - 问题一： 延迟的数据，真的有必要在处理吗？？？？...不需要的，窗口分析：统计的最近数据的状态，以前的状态几乎没有任何作用 如果流式应用程序运行很久，此时内存被严重消费，性能低下 StructuredStreaming中为了解决上述问题，提供一种机制：
什么是DataFrame 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...又需要针对各个字段处理时极为方便。...在使用一些特殊的操作时，一定要加上import spark.implicits._不然toDF、toDS无法使用。 RDD、DataFrame、DataSet ?...目的：spark读写MySQL数据 可在启动shell时指定相关的数据库驱动路径，或者将相关的数据库驱动放到spark的类路径下。...和hdfs-site.xml 加入到Spark conf目录，否则只会创建master节点上的warehouse目录，查询时会出现文件找不到的问题，这是需要使用HDFS，则需要将metastore删除，
，而且 Spark 使用 SQL 组件的一些优化引擎对数据源的读取进行优化，比如列裁剪、过滤下推等等。...这个版本的 Data Source API 有以下几个优点：接口实现非常简单能够满足大部分的使用场景同时存在一些问题：扩展能力有限，难以下推其他算子缺乏对列式存储读取的支持写操作不支持事务缺乏分区和排序信息不支持流处理...方法赋值实现方法：自定义ClickHouseDataSourceReader类继承自DataSourceReader接口/** * 基于批处理的方式对ClickHouse数据库中的数据进行读取 */class...schama对象）planInputPartitions()（针对每个分区的数据读取逻辑的实现）/** * 基于批处理的方式对ClickHouse数据库中的数据进行读取 */class ClickHouseDataSourceReader...，拼接SQL语句时使用全量字段拼接 // if (data.numFields == fields.length) { // } else { // 表示DataFrame中的字段与数据库中的字段不同
Time/String Handling, Time Intervals, and UDAFs》介绍了在1.5中为DataFrame提供了丰富的处理日期、时间和字符串的函数；以及在Spark SQL 1.4...尤其采用SQL语句去执行数据分析时，UDF帮助我们在SQL函数与Scala函数之间左右逢源，还可以在一定程度上化解不同数据源具有歧异函数的尴尬。想想不同关系数据库处理日期或时间的函数名称吧！...当然，我们也可以在使用UDF时，传入常量而非表的列名。...此时，UDF的定义也不相同，不能直接定义Scala函数，而是要用定义在org.apache.spark.sql.functions中的udf方法来接收一个函数。...例如年同比函数需要对某个可以运算的指标与时间维度进行处理，就需要在inputSchema中定义它们。
在使用 System.Text.Json 进行 JSON 序列化和反序列化操作时，我们会遇到一个问题：如何处理字典中的 Key 为自定义类型的问题。...同样的，在反序列化 JSON 字符串时，JSON 对象中的 Key 会被反序列化为一个 CustomType 类型的对象，而不是我们想要的字符串。...这时，我们就需要使用一个自定义的 JSON 转换器来解决这个问题。...使用建议 在使用 System.Text.Json 进行序列化和反序列化操作时，如果要处理字典中 Key 为自定义类型的问题，可以通过定义一个自定义的 JSON 转换器来解决。...总结 本文通过一个实例，介绍了如何使用 System.Text.Json 进行序列化和反序列化操作时，处理字典中 Key 为自定义类型的问题。
中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...中Schema是什么，执行如下命令： scala> empDF.schema 可以发现Schema封装类：StructType，结构化类型，里面存储的每个字段封装的类型：StructField... 在SparkSQL模块中，将结构化数据封装到DataFrame或Dataset集合中后，提供两种方式分析处理数据，正如前面案例【词频统计WordCount】两种方式： 第一种：DSL（domain-specific...原因：在SparkSQL中当Job中产生Shuffle时，默认的分区数（spark.sql.shuffle.partitions ）为200，在实际项目中要合理的设置。...在构建SparkSession实例对象时，设置参数的值 好消息：在Spark3.0开始，不用关心参数值，程序自动依据Shuffle时数据量，合理设置分区数目。
在 PySpark 中访问在 Java 或 Scala 中实现的 UDF 的方法。正如上面的 Scala UDAF 实例。...如果我们只使用 Spark 进行大数据计算，不使用其他的计算框架（如MapReduce或者Storm）时，就采用 Standalone 模式就够了，尤其是单用户的情况下。...在 Spark 中，计算将会分成许多小的任务，保证能在任何节点运行后能够正确合并，因此，就算某个节点出现故障，这个节点的任务将均匀地分散到集群中的节点进行计算，相对于传递故障恢复机制能够更快地恢复。...关于流式计算的做法，如果按照传统工具的做法把数据存储到数据库中再进行计算，这样是无法做到实时的，而完全把数据放到内存中计算，万一宕机、断电了，数据也就丢失了。...一句话说说 Spark Streaming 是如何收集和处理数据的 在 Spark Streaming 中，数据采集是逐条进行的，而数据处理是按批 mini batch进行的，因此 Spark Streaming
中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...是什么，执行如下命令： scala> empDF.schema 可以发现Schema封装类：StructType，结构化类型，里面存储的每个字段封装的类型：StructField，结构化字段...将分析结果，分别保存到MySQL数据库表中及CSV文本文件中。...原因：在SparkSQL中当Job中产生Shuffle时，默认的分区数（spark.sql.shuffle.partitions ）为200，在实际项目中要合理的设置。...在构建SparkSession实例对象时，设置参数的值 好消息：在Spark3.0开始，不用关心参数值，程序自动依据Shuffle时数据量，合理设置分区数目。
前言 今天在学习串口通信的时候，使用到了XCOM串口工具，波特率等等各方面都没有问题，官方的例子也能跑，不会乱码，但是自己写的程序反而乱码了，于是一直在寻找解决方案，不过一直没有找到，...就开始自己摸索一下，在反复尝试之后，总算是解决了，于是在此分享一下我的方法，希望对遇到相同问题的同学有所帮助。...解决方案 首先检查波特率是不是一样的，波特率不一样的话，也会出现乱码的问题。再重复一遍：波特率 ！！！ ...（我是直接在正点原子提供的代码上进行修改，自己写的代码修改编码方式失败了，正点原子原来的代码无法修改，我也不理解，应该也是编码的原因。） ...然后进行调试，可以修改代码以及发送数据了，也没有乱码的情况！ 希望对大家有所帮助。
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