今天要介绍的平台叫做databricks,它是spark的创建者开发的统一分析平台。单凭spark创建者这几个字大家应该就能体会到其中的分量,其中集成了Scala、Python和R语言的环境,可以让我们在线开发调用云端的spark集群进行计算。
【前言:如果你经常使用Spark SQL进行数据的处理分析,那么对笛卡尔积的危害性一定不陌生,比如大量占用集群资源导致其他任务无法正常执行,甚至导致节点宕机。那么都有哪些情况会产生笛卡尔积,以及如何事前"预测"写的SQL会产生笛卡尔积从而避免呢?(以下不考虑业务需求确实需要笛卡尔积的场景)】
Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件,前身是shark,但是shark过多的依赖于hive如采用hive的语法解析器、查询优化器等,制约了Spark各个组件之间的相互集成,因此Spark SQL应运而生。
问题导读 1.什么是CBO,RBO? 2.什么是执行计划? 3.什么是join,filter? 4.事实表和维度表的区别? Apache Spark 2.2最近装备了高级的基于成本的优化器框架用于收集
在join操作中,我们得到一个有缺失值的dataframe,接下来将对这个带有缺失值的dataframe进行操作
Spark是目前最流行的分布式大数据批处理框架,使用Spark可以轻易地实现上百G甚至T级别数据的SQL运算,例如单行特征计算或者多表的Join拼接。
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。
Join 操作是大数据分析领域必不可少的操作,本文将从原理层面介绍 SparkSQL 支持的五大连接策略及其应用场景。
一、Apache Spark 二、Spark SQL发展历程 三、Spark SQL底层执行原理 四、Catalyst 的两大优化
SparkSQL语法及API 一、SparkSql基础语法 1、通过方法来使用 1.查询 df.select("id","name").show(); 1>带条件的查询 df.select($"id",$"name").where($"name" === "bbb").show() 2>排序查询 orderBy/sort($"列名") 升序排列 orderBy/sort($"列名".desc) 降序排列 orderBy/sort($"列1" , $"列2".desc) 按两列排序
Spark3.0已经发布半年之久,这次大版本的升级主要是集中在性能优化和文档丰富上,其中46%的优化都集中在Spark SQL上,SQL优化里最引人注意的非Adaptive Query Execution莫属了。
SparkSql是架构在Spark计算框架之上的分布式Sql引擎,使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理,提供的DSL 可以直 接使用scala语言完成Sql查询,同时也使用thriftserver提供服务化的Sql查询功能。SparkSql提供了DataSource API,用户通过这套API可以自己开发一套Connector,直接查询各类数据源,数据源包括NoSql、RDBMS、搜索引擎以及HDFS等分布式文件系统上的文件等。
笔者最近需要使用pyspark进行数据整理,于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。
至于clickhouse/druid/pinot三者的比较可以参见这篇文章:Comparison of the Open Source OLAP Systems for Big Data: ClickHouse, Druid, and Pinot,整体写的非常好而且有深度,对比表格翻译如下:
导读:ClickHouse速度快的秘诀在于——利用存储引擎的特殊设计充分减少磁盘I/O对查询速度的影响。
IDEA 全称 IntelliJ IDEA,是java语言开发的集成环境,IntelliJ在业界被公认为最好的java开发工具之一,尤其在智能代码助手、代码自动提示、重构、J2EE支持、Ant、JUnit、CVS整合、代码审查、创新的GUI设计等方面的功能可以说是超常的。IDEA是JetBrains公司的产品,这家公司总部位于捷克共和国的首都布拉格,开发人员以严谨著称的东欧程序员为主。
本文基于 Apahce Spark 3.1.1 版本,讲述 AQE 自适应查询优化的原理,以及网易有数在 AQE 实践中遇到的痛点和做出的思考。
在本期中,我们将讨论如何执行“获取/扫描”操作以及如何使用PySpark SQL。之后,我们将讨论批量操作,然后再讨论一些故障排除错误。在这里阅读第一个博客。
Apache Spark 自 2010 年面世,到现在已经发展为大数据批计算的首选引擎。而在 2020 年 6 月份发布的Spark 3.0 版本也是 Spark 有史以来最大的 Release,其中将近一半的 issue 都属于 SparkSQL。这也迎合我们现在的主要场景(90% 是 SQL),同时也是优化痛点和主要功能点。我们 Erda 的 FDP 平台(Fast Data Platform)也从 Spark 2.4 升级到 Spark 3.0 并做了一系列的相关优化,本文将主要结合 Spark 3.0 版本进行探讨研究。
Spark的瓶颈一般来自于集群(standalone, yarn, mesos, k8s)的资源紧张,CPU,网络带宽,内存。通过都会将数据序列化,降低其内存memory和网络带宽shuffle的消耗。
作者 | Gang Ma 等 译者 | Sambodhi 策划 | 闫园园 看一下 eBay 如何创建优化的 SQL 解决方案,它可以为新的基于开源的分析平台提供更高的速度、稳定性和可扩展性。 最近,eBay 完成了把超过 20PB 的数据从一个提供商的分析平台迁移到内部构建的基于开源的 Hadoop 系统。这次迁移使得 eBay 以技术为主导的重新构想与第三方服务提供商脱钩。与此同时,它也给 eBay 提供了一个机会,建立一套相互补充的开源系统来支持对用户体验的分析。 这个迁移过程中面临的
不管是做平台的,还是做应用的,都免不了跟 SQL 打交道。一句“SQL Boy”,虽然是大家的自嘲,但也能说明大数据工程师们跟 SQL 的关系之紧密。
写在前面的话:有时不理解SQL语句各个部分执行顺序,导致理解上出现偏差,或者是书写SQL语句时随心所欲,所以有必要了解一下sql语句的执行顺序。可以有时间自己写一个简单的数据库,理解会更加深入。下面就写写我的一些理解,以SQL SERVER2008为例,进行说明。
Spark SQL是spark套件中一个模板,它将数据的计算任务通过SQL的形式转换成了RDD的计算,类似于Hive通过SQL的形式将数据的计算任务转换成了MapReduce。
DMP数据管理平台是实现用户精细化运营和和全生命周期运营的的基础平台之一。贝壳找房从2018年5月开始建设自己的DMP平台,提供了用户分群、消息推送、人群洞察等能力。关于贝壳DMP架构的介绍可参考文章:DMP平台在贝壳的实践和应用。
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!
阅读本篇博文时,请先理解RDD的描述及作业调度:[《深入理解Spark 2.1 Core (一):RDD的原理与源码分析 》](http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/53894611#t16)
Join是SQL语句中的常用操作,良好的表结构能够将数据分散在不同的表中,使其符合某种范式,减少表冗余、更新容错等。而建立表和表之间关系的最佳方式就是Join操作。
Carmel是eBay内部基于Apache Spark打造的一款SQL-on-Hadoop查询引擎。通过对Apache Spark的改进,我们为用户提供了一套高可用高性能的服务,以满足eBay内部大量分析型的查询需求(如今单日查询量已超过30万)。
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了2个编程抽象:DataFrame和DataSet,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MapReduc的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有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!
Hive从2008年始于FaceBook工程师之手,经过10几年的发展至今保持强大的生命力。截止目前Hive已经更新至3.1.x版本,Hive从最开始的为人诟病的速度慢迅速发展,开始支持更多的计算引擎,计算速度大大提升。
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。
记录一下个人对sparkSql的catalyst这个函数式的可扩展的查询优化器的理解,目录如下:
我们之前已经学习过了《我们在学习Spark的时候,到底在学习什么?》,这其中有一个关于SQL的重要模块:SparkSQL。
CarbonData 拥有不错的明细查询能力,比如简单的where条件过滤,性能大概是Parquet的20倍。数据的聚合分析方面,如果有不错的where过滤,则相当一部分查询也是快于Parquet的,并且拥有更少的Tasks数,这就意味着可以让你的Spark Query Service 有更好的并发能力。
文|叶蓬 【按:此文是与我的《基于大数据分析的安全管理平台技术研究及应用》同期发表在内刊上的我的同事们的作品,转载于此。这些基础性的研究和测试对比分析,对于我们的BDSA技术路线选定大有帮助。】 引言 大数据查询分析是云计算中核心问题之一,自从Google在2006年之前的几篇论文奠定云计算领域基础,尤其是GFS、Map-Reduce、 Bigtable被称为云计算底层技术三大基石。GFS、Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生。Bigtable和Amazon D
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 Optimizer,简称为 RBO);另一种是基于代价的优化方式 (Cost-Based Optimizer,简称为 CBO)。
在上节课中我们讲解了Spark SQL的来源,Spark DataFrame创建的方式以及常用的算子。这节课继续讲解Spark SQL中的Catalyst优化器和Tungsten,以及Spark SQL的Join策略选择。
如今,越来越多的业务场景要求 OLTP 系统能及时得到业务数据计算、分析后的结果,这就需要实时的流式计算如Flink等来保障。例如,在 TB 级别数据量的数据库中,通过 SQL 语句或相关 API直接对原始数据进行大规模关联、聚合操作,是无法做到在极短的时间内通过接口反馈到前端进行展示的。若想实现大规模数据的“即席查询”,就须用实时计算框架构建实时数仓来实现。
在 MapReduce 流行这些年之后,针对大数据集的分布式批处理执行引擎已经逐渐成熟。到现在(2017年)已经有比较成熟的基础设施可以在上千台机器上处理 PB 量级的数据。因此,针对这个量级的基本数据处理问题可以认为已经被解决,大家的注意力开始转到其他问题上:
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。
SparkSql是架构在Spark计算框架之上的分布式Sql引擎,使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理,提供的DSL可以直接使用scala语言完成Sql查询,同时也使用thriftserver提供服务化的Sql查询功能。SparkSql提供了DataSource API,用户通过这套API可以自己开发一套Connector,直接查询各类数据源,数据源包括NoSql、RDBMS、搜索引擎以及HDFS等分布式文件系统上的文件等。和SparkSql类似的系统有Hive、PrestoDB以及Impala,这类系统都属于所谓的"Sql on Hadoop"系统,每个都相当火爆,毕竟在这个不搞SQL就是耍流氓的年代,没SQL确实很难找到用户使用。
有赞数据平台从 2017 年上半年开始,逐步使用 SparkSQL 替代 Hive 执行离线任务,目前 SparkSQL 每天的运行作业数量5000个,占离线作业数目的55%,消耗的 cpu 资源占集群总资源的50%左右。本文介绍由 SparkSQL 替换 Hive 过程中碰到的问题以及处理经验和优化建议,包括以下方面的内容:
在项目中,由于数据量为几百万甚至千万级别,如果一个executor装载的对象过多,会导致GC很慢。项目中,我们使一个worker节点执行app时启动多个executor,从而加大并发度,解决full GC慢的问题。同时,由于启动了多个exeucute,在内存与核数不变的情况下,需要调整分配给每个execute的内存数及核数。
大家可能不习惯SQL大写的习惯,但是真正的规范就是要大写,所以大家要慢慢习惯我用大写的方式讲解。在下面所有的讲解中,我将会以基本语法,案例,联系形式讲解,从而加强对每一个语句的使用和认识。本篇文章是笔者整理了整整一个通宵才写出,希望大家三连好评,谢谢。当然,拥有本篇文章,你将会完全掌握mysql的所有命令使用,不再用去购买或者杂乱学习。本篇内容暂时讲解数据库的筛选部分,因为数据库的最初入门如创建,备份等都有讲过,魔法传送:传送门 该传送门内容有:
MapReduce简化大数据编程难度,但对经常需大数据计算的人,如从事研究BI的数据分析师,他们通常使用SQL进行大数据分析和统计,MapReduce编程还是有门槛。且若每次统计和分析都开发相应MapReduce程序,成本确实太高。
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