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基于Apache Parquet™的更细粒度的加密方法

通过控制每个键的权限，可以实现列级更细粒度的访问控制。当 Parquet 读取器解析文件页脚时，格式中定义的加密元数据将指示在读取数据之前首先从哪个 Parquet 库中获取密钥。...元数据中的标记流程控制更细粒度的加密如下： 数据集在字段级别被标记以指示该字段是否将被加密，以及如果加密将使用哪个密钥。标记信息存储在摄取元存储中。...我们的性能评估是在最终用户查询上执行的。 我们开发了对表中 60% 的列进行加密的 Spark 作业，这通常超过了需要加密的列的百分比。 在解密方面，Spark 作业读取与计数一起返回的表。...开销被评估为“增加的时间”与 Spark 作业的总持续时间，我们认为这是更接近真实用户场景的评估。 基准测试工作的一个挑战是读取或写入文件的存储延迟不固定。...在我们的评估中，那些昂贵的任务不包括在工作中。 考虑到这两个因素，可以进一步降低读写的开销。 在真实场景中，我们不会将加密或解密开销视为问题。

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Spark Core快速入门系列(11) | 文件中数据的读取和保存

Spark 的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。   ...读取 Json 文件   如果 JSON 文件中每一行就是一个 JSON 记录，那么可以通过将 JSON 文件当做文本文件来读取，然后利用相关的 JSON 库对每一条数据进行 JSON 解析。   ...Spark 有专门用来读取 SequenceFile 的接口。在 SparkContext 中，可以调用 sequenceFile keyClass, valueClass。   ...在Hadoop中以压缩形式存储的数据,不需要指定解压方式就能够进行读取,因为Hadoop本身有一个解压器会根据压缩文件的后缀推断解压算法进行解压....如果用Spark从Hadoop中读取某种类型的数据不知道怎么读取的时候,上网查找一个使用map-reduce的时候是怎么读取这种这种数据的,然后再将对应的读取方式改写成上面的hadoopRDD和newAPIHadoopRDD

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大数据平台：资源管理及存储优化技术

客户端在查询时需要无感知查询数据，而无需关注各Namespace的数据组合。...重启耗时长：若重启NameNode，需要触发元数据重新加载到内存中，导致恢复启动时间较长 大量随机IO：一次大文件的顺序读取性能往往优于大量的小文件随机读取的性能 现有的小文件合并方法主要包括： Hadoop...Archive Files：将许多小文件打包归档到更大的HAR文件中来缓解NameNode内存问题； CombineFileInputFormat：是Hadoop提供的抽象类，在MapReduce读取时合并小文件...解析后的FsImage镜像文件可以上传HDFS便于后续Spark离线任务并发读取镜像文件。...，根据文件头类型判断文件类型，如果文件头类型无法匹配，则读取整个文件，判断MimeType是否为文本类型； 基于识别出的文件类型，随机读取待合并文件，获取文件的压缩方式； 文件头(MimeType)与文件类型对应表

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【大数据哔哔集20210111】HDFS中的常用压缩算法及区别

主要考虑到： 文件和压缩算法的组合是否支持可分片, MapReduce在读取数据的时候需要并行, 这就要求压缩后的文件可以分片读取。...可以把SequenceFile当做是一个容器，把所有的文件打包到SequenceFile类中可以高效的对小文件进行存储和处理。...SequenceFile中的Key和Value可以是任意类型Writable或者是自定义Writable。...Avro将模式存储在文件头中，所以每个文件都是自描述的，而且Avro还支持模式演进(schema evolution)，也就是说，读取文件的模式不需要与写入文件的模式严格匹配，当有新需求时，可以在模式中加入新的字段...ORC文件是自描述的，它的元数据使用Protocol Buffers序列化，并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消耗，目前也被Spark SQL、Presto等查询引擎支持。

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Spark之【数据读取与保存】详细说明

本篇博客，博主为大家介绍的是Spark的数据读取与保存。 ? ---- 数据读取与保存 Spark的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。...1.2 Json文件 如果JSON文件中每一行就是一个JSON记录，那么可以通过将JSON文件当做文本文件来读取，然后利用相关的JSON库对每一条数据进行JSON解析。...Spark 有专门用来读取 SequenceFile 的接口。在 SparkContext 中，可以调用 sequenceFile[ keyClass, valueClass](path)。...1.在Hadoop中以压缩形式存储的数据,不需要指定解压方式就能够进行读取,因为Hadoop本身有一个解压器会根据压缩文件的后缀推断解压算法进行解压。...2.如果用Spark从Hadoop中读取某种类型的数据不知道怎么读取的时候,上网查找一个使用map-reduce的时候是怎么读取这种这种数据的,然后再将对应的读取方式改写成上面的hadoopRDD和newAPIHadoopRDD

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一文读懂Hive底层数据存储格式（好文收藏）

基于多个列做压缩时，由于不同的列数据类型和取值范围不同，压缩比不会太高。 垂直的列存储结构： 列存储是将每列单独存储或者将某几个列作为列组存在一起。列存储在执行查询时可以避免读取不必要的列。...SequenceFIle 的内部格式取决于是否启用压缩，如果是压缩，则又可以分为记录压缩和块压缩。...行组级别：在 stripe 中，每 10000 行构成一个行组，该级别的索引信息 就是记录这个行组中存储的数据的统计信息。 程序可以借助 ORC 提供的索引加快数据查找和读取效率。...注：在 Hive 中使用布隆(bloom)过滤器，可以用较少的文件空间快速判定数据是否存在于表中，但是也存在将不属于这个表的数据判定为属于这个这表的情况，这个情况称之为假正概率，可以手动调整该概率，但概率越低...程序可以借助 Parquet 的这些元数据，在读取数据时过滤掉不需要读取的大部分文件数据，加快程序的运行速度。

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6道经典大数据面试题（ChatGPT回答版）

合并小文件存储到 SequenceFile 中：SequenceFile 是 Hadoop 提供的一种二进制文件格式，它可以将多个小文件合并为一个 SequenceFile 文件，进而减少 HDFS 中小文件数量...在 Hive 中，数据可以被存储在内部表或外部表中，它们的区别如下： 存储位置：内部表的数据存储在 Hive 管理的 HDFS 目录下，而外部表的数据存储在用户指定的路径中，可以是 HDFS 或本地文件系统等...它们之间的区别如下： 数据处理模型：Flink 和 Spark Streaming 采用不同的数据处理模型。Flink 采用基于事件驱动的模型，它将数据流看作事件序列，并在事件到达时立即处理。...状态管理：Flink 的状态管理机制非常灵活，可以在内存和磁盘之间进行平衡，从而支持更复杂的应用场景。Spark Streaming 的状态管理机制比较简单，仅支持将状态存储在内存中。...任务调度：Flink 采用基于优先级的任务调度策略，它可以在集群中自动调整资源分配。

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Spark2.x学习笔记：7、Spark应用程序设计

可以冲Scala集合或者Hadoop数据集上创建 3.在RDD之上进行转换和Action MapReduce只提供了map和reduce两种操作，而Spark提供了多种转换和action函数 4.返回结果...可以在提交Spark作业时，通过spark-submit –conf设置。...2）join相当于SQL中的内关联join，只返回两个RDD根据K可以关联上的结果，join只能用于两个RDD之间的关联，如果要多个RDD关联，多关联几次即可。...7.7 cache （1）Spark RDD Cache允许将RDD缓存到内存中，以便重用 （2）Spark提供了多种缓存级别，以便用户根据实际需求进行调整 rdd.chache()等价于rdd.persist...上面代码使用cache后，从HDFS（磁盘）读取1次，之后从内存中读取3次 如果不使用chache，则上面代码从HDFS读取3次。 ?

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ApacheHudi使用问题汇总（二）

还可异步运行压缩，这可以通过单独压缩任务来完成。如果使用的是 DeltaStreamer，则可以在连续模式下运行压缩，在该模式下，会在单个spark任务内同时进行摄取和压缩。 4....即便是UUID密钥，也可以按照以下技巧来获得有序的密钥另请参阅调优指南以获取有关JVM和其他配置的更多提示。 5....例如，如果在最后一个小时中，在1000个文件的分区中仅更改了100个文件，那么与完全扫描该分区以查找新数据相比，使用Hudi中的增量拉取可以将速度提高10倍。...对于写时复制，可以配置基本/parquet文件的最大大小和软限制，小于限制的为小文件。Hudi将在写入时会尝试将足够的记录添加到一个小文件中，以使其达到配置的最大限制。...已有数据集，如何使用部分数据来评估Hudi 可以将该数据的一部分批量导入到新的hudi表中。

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Spark Shell笔记

学习感悟 (1)学习一定要敲，感觉很简单，但是也要敲一敲，不要眼高手低 (2)一定要懂函数式编程，一定，一定 (3)shell中的方法在scala写的项目中也会有对应的方法 (4)sc和spark是程序的入口...glom:将每一个分区形成一个数组，形成新的 RDD 类型时 RDD[Array[T]] subtract:计算差的一种函数去除两个 RDD 中相同的 元素，不同的 RDD 将保留下来 mapValues...将会调用 toString 方法，将它装换为文件中的文 本 saveAsSequenceFile(path)：将数据集中的元素以 Hadoop sequencefile 的格式保存到指定的目录 下，可以使...RDD中 SequenceFile 文件输入输出(Shell) SequenceFile 文件是 Hadoop 用来存储二进制形式的 key-value 对而设计的 一种平面文件(Flat File)。.../bin/spark-shell 读取数据，创建DataFrame 我的hdfs上/cbeann/person.json { "name": "王小二", "age": 15} { "name"

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键值对操作

在Spark中有多种方式创建Pair RDD，其中有两种比较常见： 很多存储键值对的数据格式会在读取时直接返回由其键值对数据组成的 pair RDD。...在执行聚合或分组操作时,可以要求 Spark 使用给定的分区数。聚合分组操作中，大多数操作符都能接收第二个参数,这个参数用来指定分组结果或聚合结果的RDD 的分区数。...我们的应用如下例所示： // 初始化代码;从HDFS上的一个Hadoop SequenceFile中读取用户信息 // userData中的元素会根据它们被读取时的来源,即HDFS块所在的节点来分布 /...可以使用自定义的分区器来实现仅根据域名而不是整个 URL 来分区。...这个方法的实现非常重要,Spark 需要用这个方法来检查你的分区器对象是否和其他分区器实例相同,这样 Spark 才可以判断两个RDD 的分区方式是否相同。

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自学Apache Spark博客(节选)

,s / w配置和实例数量 选择使用以下步骤创建的EC2密钥对 点击创建集群 在服务选择EC2 EC2 Dashboard下你将看到所有实例的明细 你可以得到主节点实例的访问路径将它粘贴在putty中...从导航栏,选择密钥对的区域。 你可以选择任何可用的区域,不用管你的所在位置。 这个选择是很重要的,因为一些Amazon EC2资源可以在区域之间共享,但密钥对不能。...例如,如果您在美国西部(俄勒冈州)地区创建一个密钥对,你不能在另一个区域看到或使用密钥对。 在导航窗格中,在NETWORK & SECURITY下,选择密钥对。 选择创建密钥对。...RDD是分配在集群中多个节点的可以并行操作的元素集合。RDD即是弹性分布式数据集。RDD是在构建时考虑到了失败，所以如果一个失败，其他的将会计算给出结果。...在基本的RDD(弹性分布式数据集)，如果内存中的数据丢失,可以重新创建,跨越Spark集群存储在内存中,初始数据来自文件或通过编程方式创建。

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Spark学习之数据读取与保存（4）

Spark学习之数据读取与保存（4） 1. 文件格式 Spark对很多种文件格式的读取和保存方式都很简单。 如文本文件的非结构化的文件，如JSON的半结构化文件，如SequenceFile结构化文件。...读取/保存文本文件 Python中读取一个文本文件 input = sc.textfile("file:///home/holen/repos/spark/README.md") Scala...中读取一个文本文件 val input = sc.textFile("file:///home/holen/repos/spark/README.md") Java中读取一个文本文件...Spark SQL中的结构化数据 结构化数据指的是有结构信息的数据————也就是所有的数据记录都有具有一致字段结构的集合。...在各种情况下，我们把一条SQL查询给Spark SQL，让它对一个数据源执行查询，然后得到由Row对象组成的RDD，每个Row对象表示一条记录。

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Spark性能测试报告与调优参数

2、parquet存储的文件格式查询会比sequenceFile快两倍以上，当然这是在select * from的情况下，但其实100+列的情况下，我们做数据分析很少用到select * ,那么parquet...列式存储会更加高效，因为读取一个Parquet文件时，需要完全读取Footer的meatadata，Parquet格式文件不需要读取sync markers这样的标记分割查找。...3、spark.rdd.compress 参数，个参数决定了RDD Cache的过程中，RDD数据在序列化之后是否进一步进行压缩再储存到内存或磁盘上。...是否可以按照table_name_20161108这种方式，按日生成，那么select * from tablename 也不会造成Spark卡死，其他任务等待。...但是在spark1.3版本的时候，有中间tmp文件缺失的情况，会报找不到hdfs路径下的文件。所以，推测执行这个参数不知道在spark1.6是否修复，后续进行测试。

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大数据全体系年终总结

（2）主备切换，当Active的ResourceManager节点出现异常或挂掉时，在zookeeper上创建的临时节点也会被删除，standy的ResourceManager节点检测到该节点发生变化时...（具体参考博客Hadoop on Yarn各组件详细原理），那么权限与资源控制主要依赖于Yarn的标签机制，可以控制比如Spark作业在Spark的资源队列，Hadoop作业在Hadoop的资源队列。...8、Ambari组件：各个组件都可以集成于它，属于一个统一的监控软件，包括安装部署，参数调整都可以在Ambari界面完成。...并且Spark SQL提供比较流行的Parquet列式存储格式以及从Hive表中直接读取数据的支持。 　　之后，Spark SQL还增加了对JSON等其他格式的支持。...在Spark后台批处理代码中，或SparkStreaming中都可以集成，用于更多的数据分析。

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【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性

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。常见得一个用法是在调试时对作业执行进行计数。...因为RDD本身提供的同步机制粒度太粗，尤其在transformation操作中变量状态不能同步，而累加器可以对那些与RDD本身的范围和粒度不一样的值进行聚合，不过它是一个write-only的变量，无法读取这个值...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。...举个例子，假设我们通过呼号的前缀查询国家，用Spark直接实现如下： 1 #在Python中查询国家 2 #查询RDD contactCounts中的呼号的对应位置，将呼号前缀读取为国家前缀来进行查询...如果把signPrefixes变为广播变量，就可以解决这个问题： 1 #在Python中使用广播变量来查询国家 2 #查询RDD contactCounts中的呼号的对应位置，将呼号前缀读取为国家前缀来进行查询

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