写在前面： 博主是一名大数据的初学者，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一天的生活就是一生的缩影。
TiSpark 是 PingCAP 为解决用户复杂 OLAP 需求而推出的产品。它通过 Spark 提供的拓展机制与内置的 TiKV Client Java，在 Spark 之上直连 TiKV 进行读写，具有事务性读取、事务性写入与删除等能力。其中在事务性读取中基于 Spark Extension 实现了下推（详情可见 TiSpark 用户指南）。
如同ProtocolBuffer，Avro，Thrift一样，Parquet也是支持元数据合并的。用户可以在一开始就定义一个简单的元数据，然后随着业务需要，逐渐往元数据中添加更多的列。在这种情况下，用户可能会创建多个Parquet文件，有着多个不同的但是却互相兼容的元数据。Parquet数据源支持自动推断出这种情况，并且进行多个Parquet文件的元数据的合并。 因为元数据合并是一种相对耗时的操作，而且在大多数情况下不是一种必要的特性，从Spark 1.5.0版本开始，默认是关闭Parquet文件的自动合并元数据的特性的。可以通过以下两种方式开启Parquet数据源的自动合并元数据的特性： 1、读取Parquet文件时，将数据源的选项，mergeSchema，设置为true 2、使用SQLContext.setConf()方法，将spark.sql.parquet.mergeSchema参数设置为true
一，概述 为了实现Spark SQL，基于Scala中的函数编程结构设计了一个新的可扩展优化器Catalyst。Catalyst可扩展的设计有两个目的。 首先，希望能够轻松地向Spark SQL添加新的优化技术和功能，特别是为了解决大数据（例如，半结构化数据和高级分析）所遇到的各种问题。第二，我们希望使外部开发人员能够扩展优化器 - 例如，通过添加可将过滤或聚合推送到外部存储系统的数据源特定规则，或支持新的数据类型。Catalyst支持基于规则(rule-based)和基于成本(cost-based)的优化
上文Spark SQL 内部原理中介绍的 Optimizer 属于 RBO，实现简单有效。它属于 LogicalPlan 的优化，所有优化均基于 LogicalPlan 本身的特点，未考虑数据本身的特点，也未考虑算子本身的代价。
在上一篇文章中，我们讨论了 Hudi 表中的数据布局，并介绍了 CoW 和 MoR 两种表类型，以及它们各自的权衡。在此基础上我们现在将探讨 Hudi 中的读取操作是如何工作的。
Parquet是一种列式存储格式，很多种处理引擎都支持这种存储格式，也是sparksql的默认存储格式。Spark SQL支持灵活的读和写Parquet文件，并且对parquet文件的schema可以自动解析。当Spark SQL需要写成Parquet文件时，处于兼容的原因所有的列都被自动转化为了nullable。
Spark SQL是Spark的一个组件，用于结构化数据的计算。Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象，DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎。
场景描述：面对大量复杂的数据分析需求，提供一套稳定、高效、便捷的企业级查询分析服务具有重大意义。本次演讲介绍了字节跳动基于SparkSQL建设大数据查询统一服务TQS（Toutiao Query Service）的一些实践以及在执行计划调优、数据读取剪枝、SQL兼容性等方面对SparkSQL引擎的一些优化。
解决方案：避免数据源的数据倾斜 实现原理：通过在Hive中对倾斜的数据进行预处理，以及在进行kafka数据分发时尽量进行平均分配。这种方案从根源上解决了数据倾斜，彻底避免了在Spark中执行shuffle类算子，那么肯定就不会有数据倾斜的问题了。 方案优点：实现起来简单便捷，效果还非常好，完全规避掉了数据倾斜，Spark作业的性能会大幅度提升。 方案缺点：治标不治本，Hive或者Kafka中还是会发生数据倾斜。 适用情况：在一些Java系统与Spark结合使用的项目中，会出现Java代码频繁调用Spark作业的场景，而且对Spark作业的执行性能要求很高，就比较适合使用这种方案。将数据倾斜提前到上游的Hive ETL，每天仅执行一次，只有那一次是比较慢的，而之后每次Java调用Spark作业时，执行速度都会很快，能够提供更好的用户体验。 总结：前台的Java系统和Spark有很频繁的交互，这个时候如果Spark能够在最短的时间内处理数据，往往会给前端有非常好的体验。这个时候可以将数据倾斜的问题抛给数据源端，在数据源端进行数据倾斜的处理。但是这种方案没有真正的处理数据倾斜问题。
LogicalPlan的父类QueryPlan主要分为六个模块： – 输入输出 涉及QueryPlan内属性相关的输入输出 – 基本属性 QueryPlan内的基本属性 – 字符串 主要用于打印QueryPlan的树形结构信息 – 规范化 类似Expression中的规范化 – 表达式操作 – 约束 本质上也是数据过滤条件的一种，同样是表达式类型。通过显式的过滤条件推导约束
本文介绍了基于Spark的SQL编程的常用概念和技术。首先介绍了Spark的基本概念和架构，然后详细讲解了Spark的数据类型和SQL函数，最后列举了一些Spark在实际应用中的例子。
Apache Hudi 0.13.0引入了一系列新特性，包括Metaserver, Change Data Capture, new Record Merge API, new sources for Deltastreamer等。虽然此版本不需要表版本升级，但希望用户在使用 0.13.0 版本之前按照下面的迁移指南采取相关重大更改和行为更改的操作。
Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块。与基础的 Spark RDD API 不同，Spark SQL 提供了更多数据与要执行的计算的信息。在其实现中，会使用这些额外信息进行优化。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。这让你可以选择你熟悉的语言（现支持 Scala、Java、R、Python）以及在不同场景下选择不同的方式来进行计算。
Apache Hudi是一个基于数据库内核的流式数据湖平台，支持流式工作负载，事务，并发控制，Schema演进与约束；同时支持Spark/Presto/Trino/HIve等生态对接，在数据库内核侧支持可插拔索引的更新，删除，同时会自动管理文件大小，数据Clustering，Compaction，Cleanning等
导语：得益于调度单元是通用的SQL语句，SuperSQL能够做到与特定计算引擎解耦，也正因为此原因，SuperSQL只需专注在最优执行计划生成，并根据SQL具体类型选择最佳的计算引擎。 天穹SuperSQL是腾讯自研的跨数据源、跨数据中心、跨计算引擎的大数据SQL引擎，能够满足位于不同数据中心、不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。在腾讯整个天穹大数据图谱中，负责连接端与存储。 数据源无论是关系型数据库、NoSQL还是大数据系统；数据存储无论是跨集群还是跨数据中心；数据计算无论是报表生成、分析挖掘
先说下这个需求的来源。通常在一个流式计算的主流程里，会用到很多映射数据，譬如某某对照关系，而这些映射数据通常是通过HTTP接口暴露出来的,尤其是外部系统，你基本没有办法直接通过JDBC去读库啥的。
城市匹配 技能匹配 福利匹配 还是一家游戏公司 （典型的钱多离家近，事估计少不了了 ） 三配下来我不得不认真研究该公司的职位要求：
Apache Hudi 0.14.0 标志着一个重要的里程碑，具有一系列新功能和增强功能。其中包括引入Record Level Index、自动生成记录键 、用于增量读取的 hudi_table_changes函数等等。值得注意的是，此版本还包含对 Spark 3.4 的支持。在 Flink 方面，0.14.0 版本带来了一些令人兴奋的功能，例如一致哈希索引支持、支持Flink 1.17 以及支持更新和删除语句。此外此版本还升级了Hudi表版本，提示用户查阅下面提供的迁移指南。我们鼓励用户在采用 0.14.0 版本之前查看重大特性、重大变化和行为变更。
该参数主要用于设置该应用总共需要多少executors来执行，Driver在向集群资源管理器申请资源时需要根据此参数决定分配的Executor个数，并尽量满足所需。在不带的情况下只会分配少量Executor。这个值得设置还是要看分配的队列的资源情况，太少了无法充分利用集群资源，太多了则难以分配需要的资源。
我在实习僧App上发现一家公司非常匹配我的需求~ 城市匹配 技能匹配 福利匹配 还是一家游戏公司 （典型的钱多离家近，事估计少不了了 ） 三配下来我不得不认真研究该公司的职位要求：
大数据架构的目的是处理传统数据库系统无法处理的过大或复杂的数据的摄取、处理和分析。
今天小强给大家介绍Spark SQL，小强的平时的开发中会经常使用Spark SQL进行数据分析查询操作，Spark SQL是整个Spark生态系统中最常用的组件。这也是为什么很多大公司使用Spark SQL作为大数据分析的关键组件之一。
Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做 DataFrame，并且作为分布式 SQL 查询引擎的作用。 我们已经学习了 Hive，它是将 Hive SQL 转换成 MapReduce 然后提交到集群上执行，大大简化了编写 MapReduce 的程序的复杂性，由于 MapReduce 这种计算模型执行效率比较慢。所以 Spark SQL 的应运而生，它是将 Spark SQL 转换成 RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！
经过了用户画像，标签系统的介绍，又经过了业务数据调研与ETL处理之后，本篇博客，我们终于可以迎来【企业级用户画像】之标签开发。
在初次介绍用户画像项目的时候我们谈到过，按照实现方式，标签可以分为匹配型，统计型和挖掘型。之前已经为大家介绍了关于用户画像项目中匹配型标签的开发流程。
点击蓝字 关注我们更多咨询 天穹SuperSQL是腾讯自研、基于统一SQL语言模型、面向机器学习智能调优、提供虚拟化数据和开放式计算引擎的大数据智能融合平台。在开放融合的Data Cloud上，业务方可以消费完整的数据生命周期（采集-存储-计算-分析-洞察），还能够满足位于不同数据中心、不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。 目前，SuperSQL已经迈入智能计算时代，SuperSQL能够基于规则匹配(RBO)与代价估算(CBO)，利用不同算法智能地为不同用户SQL挑选最合适的执行引擎，极大地优化S
Presto是由 Facebook 推出的一个基于Java开发的开源分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。Presto本身并不存储数据，但是可以接入多种数据源，并且支持跨数据源的级联查询。
包括动态分区剪裁(Dynamic Partition Pruning)、自适应查询执行(Adaptive Query Execution)、加速器感知调度(Accelerator-aware Scheduling)、支持 Catalog 的数据源API（Data Source API with Catalog Supports）、SparkR 中的向量化（Vectorization in SparkR）、支持 Hadoop 3/JDK 11/Scala 2.12 等等。
Apache Hudi 0.9.0实验性地支持使用Spark SQL进行DDL/DML操作，朝着让所有用户(非工程师、分析师等)更容易访问和操作Hudi迈出了一大步。用户可以直接使用CREATE TABLE ... USING HUDI以及CREATE TABLE ... AS SELECT语法来在像Hive的catalogs中创建和管理表。用户然后可以使用INSERT，UPDATE, MERGE INTO以及DELETE sql语法来操纵数据。除此之外，INSERT OVERWRITE语句可用于覆盖表或分区中现有的批处理ETL管道中的现有数据。更多信息，点击SparkSQL选项卡查看我们的文档。请参阅RFC-25了解更多实现细节。
2020年6月18日，开发了近两年（自2018年10月份至今）的Apache Spark 3.0.0正式发布！
2020年6月18日，开发了近两年（自2018年10月份至今）的Apache SparkTM 3.0.0正式发布！
问：为什么还没有更新10月的文章？ 答：没学会呢。 问：10月PBI更新又没有特别复杂的内容。 答：非也。10月PBI更新是PBI史上里程碑。
•Q1. What are you trying to do? Articulate your objectives using absolutely no jargon.•Q2. What prob
Lambda架构由Storm 的作者 [Nathan Marz] 提出， 根据维基百科的定义，Lambda 架构的设计是为了在处理大规模数据时，同时发挥流处理和批处理的优势。通过批处理提供全面、准确的数据，通过流处理提供低延迟的数据，从而达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。为了满足下游的即席查询，批处理和流处理的结果会进行合并。
从概念上讲，Hudi物理存储一次数据到DFS上，同时在其上提供三个逻辑视图，如之前所述。 数据集同步到Hive Metastore后，它将提供由Hudi的自定义输入格式支持的Hive外部表。一旦提供了适当的Hudi捆绑包， 就可以通过Hive、Spark和Presto之类的常用查询引擎来查询数据集。
摘要：本文总结了 Dinky 社区在 Doris Summit 2022 上分享的《Dinky 在Doris实时整库同步和模式演变的探索实践》，其分享主要分为四个章节，内容包括：
A left join B 的连接的记录数与A表的记录数同
导语：SuperSQL是腾讯数据平台部自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的统一大数据SQL分析平台/中间件，支持对接适配多类外部开源SQL执行引擎，如Spark、Hive等。 背景 SuperSQL是一款自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的高性能大数据SQL中间件，满足对位于不同数据中心的不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。SuperSQL的目标是成为公司内部统一的SQL分析中间件，实现以下三点的价值： 解决业务数据孤岛，最大化数据的使用价值 执行引擎最优选择，提升业务使用数据效率 优化
导语：SuperSQL是腾讯数据平台部自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的统一大数据SQL分析平台/中间件，支持对接适配多类外部开源SQL执行引擎，如Spark、Hive等。 背景 SuperSQL是一款自研的跨数据源、跨数据中心、跨执行引擎的高性能大数据SQL中间件，满足对位于不同数据中心的不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。SuperSQL的目标是成为公司内部统一的SQL分析中间件，实现以下三点的价值： 解决业务数据孤岛，最大化数据的使用价值 执行引擎最优选择，提升业务使用数据效率
作者 | 刘平 文章来源GitChat，CSDN独家合作发布，查看交流实录：http://gitbook.cn/books/59428f6f7e850f039399fd02/index.html Influxdb是一个基于golang编写，没有额外依赖的开源时序数据库，用于记录metrics、events，进行数据分析。这篇文章谈论的influxdb版本在1.2.0以上。这篇文章只谈论influxdb在监控中的数据存储应用，不会谈论influxdb提供的整套监控方案。本文主要谈论五个方面：时序数据库选
数据科学家们早已熟悉的R和Pandas等传统数据分析框架虽然提供了直观易用的API，却局限于单机，无法覆盖分布式大数据场景。在Spark 1.3.0以Spark SQL原有的SchemaRDD为蓝本，引入了Spark DataFrame API，不仅为Scala、Python、Java三种语言环境提供了形如R和Pandas的API，而且自然而然地继承了Spark SQL的分布式处理能力。此外，Spark 1.2.0中引入的外部数据源API也得到了进一步的完善，集成了完整的数据写入支持，从而补全了Spark
dataframe与dataset统一，dataframe只是dataset[Row]的类型别名
在数据和经济时代，业务和数据的多样性需要新的计算架构，海量的数据增长也带来了更高的计算需求。那么在这个过程中，鲲鹏计算产业也正在成为更多计算场景的新一代 IP 基座。基于华为鲲鹏处理器构建的鲲鹏全栈 IT 技术实施设施行业应用以及服务，致力于为智能世界持续提供我们的先进算力支持，使得各个行业可以实现数字化转型。应用软件的迁移与优化一直是鲲鹏软件生态的难点和关键。本次鲲鹏 BoostKit 训练营为开发者介绍如何基于鲲鹏 BoostKit 使能套件实现应用性能的加速，并重点剖析性能优化技术和关键能力。
将数据从外部源如事件日志、数据库提取到Hadoop数据湖中是一个很常见的问题。在大多数Hadoop部署中，一般使用混合提取工具并以零散的方式解决该问题，尽管这些数据对组织是非常有价值的。
大数据技术的发展历程中，继数据仓库、数据湖之后，大数据平台的又一革新技术——湖仓一体近年来开始引起业内关注。市场发展催生的数据管理需求一直是数据技术革新的动力。比如数据仓库如何存储不同结构的数据？数据湖又如何避免因为缺乏治理导致的数据杂乱现象？今天的文章想跟大家具体聊聊我们的数栈如何解决这些问题。
学习本文，你将了解spark是干啥的，以及他的核心的特性是什么，然后了解这些核心特性的情况下，我们会继续学习，如何使用spark进行数据的采集/清洗/存储/和分析。
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