Spark SQL是Apache Spark最广泛使用的一个组件，它提供了非常友好的接口来分布式处理结构化数据，在很多应用领域都有成功的生产实践，但是在超大规模集群和数据集上，Spark SQL仍然遇到不少易用性和可扩展性的挑战...另外在原版Spark中，有5条SQL因为OOM等原因无法顺利运行，在自适应模式下我们也对这些问题做了优化，使得103条SQL在TPC-DS 100TB数据集上全部成功运行。...在做实验的过程中，我们在自适应执行框架的基础上，对Spark也做了其它的优化改进，来确保所有SQL在100TB数据集上可以成功运行。以下是一些典型的问题。...user列表在两个维度的整体计费。...总之，自适应执行解决了Spark SQL在大数据规模上遇到的很多挑战，并且很大程度上改善了Spark SQL的易用性和性能，提高了超大集群中多租户多并发作业情况下集群的资源利用率。
原文链接：袋鼠云数栈基于 CBO 在 Spark SQL 优化上的探索 一、Spark SQL CBO 选型背景 Spark SQL 的优化器有两种优化方式：一种是基于规则的优化方式 (Rule-Based...二、Spark SQL CBO 实现原理 Spark SQL 中实现 CBO 的步骤分为两大部分，第一部分是统计信息收集，第二部分是成本估算： 1、统计信息收集 统计信息收集分为两个部分：第一部分是原始表信息统计...原始表的信息统计相对简单，推算中间节点的统计信息相对就复杂一些，并且不同的算子会有不同的推算规则，在 Spark 中算子有很多，有兴趣的同学可以看 Spark SQL CBO 设计文档： https:/...三、数栈在 Spark SQL CBO 上的探索 了解完 Spark SQL CBO 的实现原理之后，我们来思考一下第一个问题：大数据平台想要实现支持 Spark SQL CBO 优化的话，需要做些什么...AQE 是动态 CBO 的优化方式，是在 CBO 基础上对 SQL 优化技术又一次的性能提升。
在这里，INNER JOIN（内连接,或等值连接）：取得两个表中存在连接匹配关系的记录。...table2.age1; 在这里使用inner join 来联合table1和table2 在使用INNER jion时，on和where条件的区别如下： 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件...，它不管on中的条件是否为真，都会返回左边表中的记录。...2、where条件是在临时表生成好后，再对临时表进行过滤的条件。这时已经没有left join的含义（必须返回左边表的记录）了，条件不为真的就全部过滤掉。...是否输出的结果把两表给结合起来了，你们发现，age1不同的数据并没有输出出来，其实这样的结果比较像数学中的交集呢？这个就是 INNER jion
[w356ahsfu2.png] 上个月，在Apache Spark和SPARQL中; RDF Graphs和GraphX(这篇文章中)，我描述了Apache Spark如何作为一个更有效地进行MapReduce...我还描述了Spark的GraphX库如何让您在图形数据结构上进行这种计算，以及我如何获得一些使用RDF数据的想法。我的目标是在GraphX数据上使用RDF技术，或者，以演示(他们彼此)如何互相帮助。...在将美国国会图书馆标题表的RDF(文件)读入GraphX图表并在skos上运行连接组件(Connected Components)算法之后，下面是我在输出开头发现的一些分组： "Hiding places...，但尽管我也使用Scala，但我的主要关注点是在Spark GraphX数据结构中存储RDF，特别是在Scala中。...在GraphX图中存储RDF的第一步显然是将谓词存储在边RDD，并将顶点RDD中的主体和资源对象以及文字属性作为这些RDD中的额外信息，如（名称，角色)对和Spark网站的Example Property
SQLException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } executeUpdate创建DB并使用他的前两个...accounnt …..”它将引发异常- com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLSyntaxErrorException: You have an error in your SQL...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
一时半刻我看得眼花缭乱，不禁问他：难道没有什么好的工具可以统一编辑、format、校验语法错误的事吗？他告诉我没有，至少在免费软件里没有。...从那刻起，我诞生了一个想法——撸一个和Flink SQL Helper差不多的插件，但是for Hive and Spark SQL。...语法错误提示 1.3 重构 1.4 发现文件中所有的引用处 1.5 格式化 2.使用方法 下载一个VS Code or 打开 网页版VS Code vscode.dev/ 在插件拦中搜索...3.结语 以上内容为Hive&Spark SQL Helper on VS Code v1.2.x版本的主要功能。...老规矩，如果大家有任何建议或者需求、问题反馈，可以在Github的Issue（github.com/camilesing/…）中反馈，我看到后会第一时间回复。
Spark与Iceberg整合查询操作一、DataFrame API加载Iceberg中的数据Spark操作Iceberg不仅可以使用SQL方式查询Iceberg中的数据，还可以使用DataFrame...${Iceberg表}.history”命令进行查询，操作如下：//4.查询表历史,实际上就是表快照的部分内容spark.sql( """ |select * from hadoop_prod.mydb.mytest.history...例如，表mytest 最新的json元数据文件信息如下:这里删除时间为“1640070000000”之前的所有快照信息，在删除快照时，数据data目录中过期的数据parquet文件也会被删除（例如：快照回滚后不再需要的文件...除了以上这种使用Java Api方式来删除表旧快照外，在Spark3.x版本之后，我们还可以使用SQL方式来删除快照方式，SQL删除快照语法为：删除早于某个时间的快照，但保留最近N个快照CALL ${Catalog...每次表提交后是否删除旧的元数据文件write.metadata.previous-version-max要保留旧的元数据文件数量例如，在Spark中创建表 test ,指定以上两个属性，建表语句如下：CREATE
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。...Spark 查询入门 Spark SQL是一个分布式SQL引擎，可以对大规模数据执行分析任务。典型的分析查询从用户提供的 SQL 开始，旨在从存储上的表中检索结果。...Spark SQL 接受此输入并继续执行多个阶段，如下图所示。 在分析阶段，输入被解析、解析并转换为树结构，作为 SQL 语句的抽象。查询表目录以获取表名称和列类型等信息。...在执行过程中，Spark 应用程序在称为 RDD（弹性分布式数据集）的基础数据结构上运行。RDD 是 JVM 对象的集合，这些对象是不可变的、跨节点分区的，并且由于跟踪数据沿袭信息而具有容错能力。...它的目的是从表中检索最新记录，本质上捕获查询时表的“快照”。在 MoR 表上执行时，会发生日志文件与基本文件的合并，并导致一些性能影响。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/119566.html原文链接：https://javaforall.cn
该时间戳不能在写入时由用户添加，但可以在执行读取（Scan）操作时指定，这样就可以读取到历史数据（UndoFile中的数据）。...但是特殊情况也同样存在：考虑用Kudu作为点击流数仓的情景，客户端A在某时刻写入了点击事件x，客户端B紧随其后写入事件y，并且这两个事件之间具有关联性。...要想让所有客户端都能达到外部一致性（及时取到最新数据），必须手动将写操作完成后产生的时间戳传播（propagate）到其他客户端上，这种方式在Kudu中叫client-propagated。...下面的简图示出用Impala SQL对Kudu表执行简单查询的流程。 ? 可见，在Impala端会解析SQL语句并生成查询计划，然后作为客户端去连接Kudu集群，执行增删改查操作。...数据类型、是否允许为空、压缩编码等属性在列创建后都不能更改。 无法像HBase一样手动触发Compaction过程，无法在TServer间做数据均衡，表中已有的数据无法重新分区。
将windows命令窗口(cmd)中的目录切换到数据库bin目录下， mysqldump -u 用户名 -p --database 数据库名 > D:/abc.sql (直接回车后会提示输入密码，...输入完密码后就会生成abc.sql了) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
本文转载：http://www.cnblogs.com/Ricky81317/archive/2010/01/06/1640434.html 最近这段时间在Sql Server 2005下做了很多根据复杂...XML文档导入数据表，以及根据数据表生成复杂XML文档的事情（并非 For XML Auto了事），所有的操作都是利用Sql语句，发现Sql Server 2005的XML文档处理能力真的已经很强了，自己也终于开始体会到...Sql Server 2005真正的实力了。...，包括name, taxid等内容，子表信息包含在每个basevendor节点下的basevendoraddress节点的属性中，包括addressline1, city等信息。...Sql Server 2005太强大了（各位高手请勿蔑视小生这种“没见过世面”的夸张），以下是处理方法： DECLARE @XML XML SET @XML= ' .
control），在写入数据期间提供一致性的读取，从而为构建在 HDFS 和云存储上的数据湖（data lakes）带来可靠性。...处理数据的作业和查询引擎在处理元数据操作上花费大量时间。在有流作业的情况下，这个问题更加明显。 数据湖中数据的更新非常困难。工程师需要构建复杂的管道来读取整个分区或表，修改数据并将其写回。...Schema 的能力 可伸缩的元数据处理 Delta Lake 将表或目录的元数据信息存储在事务日志中，而不是存储在元存储（metastore）中。...当用户想要读取旧版本的表或目录时，他们可以在 Apache Spark 的读取 API 中提供时间戳或版本号，Delta Lake 根据事务日志中的信息构建该时间戳或版本的完整快照。...事务日志 事务日志的相关代码主要在 org.apache.spark.sql.delta.DeltaLog 中。这个是 Delta Lake 把对数据/表的操作的记录日志。
这个事件时间很自然地用这个模型表示，设备中的每个事件（Event）都是表中的一行（Row），而事件时间（Event Time）是行中的一列值（Column Value）。...因此，这种基于事件时间窗口的聚合查询既可以在静态数据集（例如，从收集的设备事件日志中）上定义，也可以在数据流上定义，从而使用户的使用更加容易。...相比一大特性就是支持基于数据中的时间戳的数据处理。...即根据watermark机制来设置和判断消息的有效性，如可以获取消息本身的时间戳，然后根据该时间戳来判断消息的到达是否延迟（乱序）以及延迟的时间是否在容忍的范围内（延迟的数据是否处理）。 ...翻译：让Spark SQL引擎自动追踪数据中当前事件时间EventTime，依据规则清除旧的状态数据。
Index Structured Streaming模型 API的使用 创建 DataFrame 基本查询操作 基于事件时间的时间窗口操作 延迟数据与水印 结果流输出 上一篇文章里，总结了Spark 的两个常用的库...它是基于Spark SQL引擎实现的，依靠Structured Streaming，在开发者看来流数据可以像静态数据一样处理，因为引擎会自动更新计算结果。 ?...Structured Streaming模型在处理数据时按事件时间（Event Time）来操作的，比如说一个订单在10:59被创建，11:01才被处理，这里，10:59代表事件时间，11:01代表处理时间...df.sort_values([‘age’], ascending=False).head(100) // 返回 100 个年龄最大的学生 3、基于事件时间的时间窗口操作 假设一个数据流中，每一个词语有其产生的时间戳...当然数据不可能一直缓存在内存中，上一次我们学习到水印这个说法，就是系统允许一段时间内保存历史的聚合结果，当超出这个时间范围则内清除。 words = ...
它是为管理 HDFS 上大型分析数据集的存储而开发的。Hudi 的主要目的是减少流数据摄取过程中的延迟。 随着时间的推移，Hudi 已经发展到使用云存储[1]和对象存储，包括 MinIO。...时间线存储在 .hoodie 文件夹中，在我们的例子中是存储桶。事件将保留在时间线上直到它们被删除。整个表和文件组都存在时间线，通过将增量日志应用于原始基本文件，可以重建文件组。...MinIO 能够满足为实时企业数据湖提供动力所需的性能——最近的一项基准测试[12]在 GET 上实现了 325 GiB/s (349 GB/s)，在 PUT 上实现了 165 GiB/s (177 GB...Hudi 确保原子写入：以原子方式向时间线提交提交，并给出一个时间戳，该时间戳表示该操作被视为发生的时间。Hudi 隔离了写入器、表 和 读取器进程之间的快照，因此每个进程都对表的一致快照进行操作。...每次写入 Hudi 表都会创建新的快照。将快照视为可用于时间旅行查询的表版本。尝试一些时间旅行查询（您必须更改时间戳以与您相关）。
我们取了两个在 SQL Server 上跑的比较慢的重要脚本做了迁移，相比于 SQL Server／MySQL 迁移至 Hadoop，从 SQL Server 迁移至 TiDB 的改动非常小，SQL Server...因此，我们决定将一些复杂的 ETL 脚本用 TiSpark 来实现，对上述的复杂脚本进行分析后，我们发现，大多数脚本中间表很多，在 SQL Server 中是通过 SQL Server 内存表实现，而迁移至...into 一张新表的方式来解决；另外一部分，我们引入了 Spark 中的 Snappydata 作为一部分内存表存储，在 Snappydata 中进行 update 和 delete，以达到想要的目的。...因为都是 Spark 的项目，因此在融合两个项目的时候还是比较轻松的。...在未来，我们打算采用 Spark Streaming 作为调度工具，每次执行完成之后记录时间戳，Spark Streaming 只需监控时间戳变化即可，能够避免多次初始化的耗时，通过 Spark 监控，
Spark SQL在汲取了shark诸多优势如内存列存储、兼容hive等基础上，做了重新的构造，因此也摆脱了对hive的依赖，但同时兼容hive。...hive-jdbc驱动包来访问spark-sql的thrift服务 在项目pom文件中引入相关驱动包，跟访问mysql等jdbc数据源类似。...Hint 应用到Spark SQL 需要注意这种方式对Spark的版本有要求，建议在Spark2.4.X及以上版本使用，示例： 3.小文件定期合并可以定时通过异步的方式针对Hive分区表的每一个分区中的小文件进行合并操作...），Spark SQL在处理Parquet表时，同样为了更好的性能，会缓存Parquet的元数据信息。...它的工作方式是循环从一张表（outer table）中读取数据，然后访问另一张表（inner table，通常有索引），将outer表中的每一条数据与inner表中的数据进行join，类似一个嵌套的循环并且在循环的过程中进行数据的比对校验是否满足一定条件
ApacheHive更改了CAST的行为以符合SQL标准，该标准不将时区与TIMESTAMP类型相关联。 升级到CDP之前 将数字类型值强制转换为时间戳可用于生成反映集群时区的结果。...检查ALTER TABLE语句，并更改由于不兼容的列类型而失败的语句。 ? 创建表 为了提高可用性和功能，Hive 3在建表上做了重大变更。...如果您具有在Hive中创建表的ETL管道，则这些表将被创建为ACID。Hive现在严格控制访问并定期在表上执行压缩。从Spark和其他客户端访问托管Hive表的方式发生了变化。...更正查询中的`db.table` 为了符合ANSI SQL，Hive 3.x拒绝SQL查询中的`db.table` 。表名中不允许使用点（.）。...向表引用添加反引号 CDP包含Hive-16907错误修复程序，该错误修复程序拒绝SQL查询中的`db.table` 。表名中不允许使用点（.）。
时间线存储在 .hoodie 文件夹中，在我们的例子中是存储桶。事件将保留在时间线上直到它们被删除。整个表和文件组都存在时间线，通过将增量日志应用于原始基本文件，可以重建文件组。...MinIO 能够满足为实时企业数据湖提供动力所需的性能——最近的一项基准测试[12]在 GET 上实现了 325 GiB/s (349 GB/s)，在 PUT 上实现了 165 GiB/s (177 GB...Hudi 确保原子写入：以原子方式向时间线提交提交，并给出一个时间戳，该时间戳表示该操作被视为发生的时间。Hudi 隔离了写入器、表 和 读取器进程之间的快照，因此每个进程都对表的一致快照进行操作。...' 然后在 Spark 中初始化 Hudi。...每次写入 Hudi 表都会创建新的快照。将快照视为可用于时间旅行查询的表版本。尝试一些时间旅行查询（您必须更改时间戳以与您相关）。
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