读时合并存储 读时合并存储是写时复制的升级版，从某种意义上说，它仍然可以通过读优化表提供数据集的读取优化视图（写时复制的功能）。...在运行启发式方法以确定如何最好地将这些记录放到存储上，如优化文件大小之类后，这些记录最终会被写入。对于诸如数据库更改捕获之类的用例，建议该操作，因为输入几乎肯定包含更新。...INSERT（插入） ：就使用启发式方法确定文件大小而言，此操作与插入更新（UPSERT）非常相似，但此操作完全跳过了索引查找步骤。...读时合并（Merge On Read）：此存储类型使客户端可以快速将数据摄取为基于行（如avro）的数据格式。...对于读时合并，几乎没有其他配置。可以配置最大日志大小和一个因子，该因子表示当数据从avro转化到parquet文件时大小减小量。 HUDI-26将较小的文件组合并成较大的文件组，从而提升提升性能。
导入大文件到HDFS时如何自定义分片?HDFS的mapper和reducer的个数如何确定?reducer的个数依据是什么?...NameNode存数据吗?使用NameNode的好处HDFS中DataNode怎么存储数据的直接将数据文件上传到HDFS的表目录中，如何在表中查询到该数据?...跟数据仓库区别?Hive架构Hive内部表和外部表的区别?为什么内部表的删除，就会将数据全部删除，而外部表只删除表结构?为什么用外部表更好?Hive建表语句?创建表时使用什么分隔符?...维度建模的步骤，如何确定这些维度的维度建模和范式建模区别维度表和事实表的区别?什么是ER模型?...OLAP、OLTP解释(区别)三范式是什么，举些例子维度设计过程，事实设计过程维度设计中有整合和拆分，有哪些方法，并详细说明事实表设计分几种，每一种都是如何在业务中使用单事务事实表、多事务事实表区别与作用说下一致性维度
这样设计主要是为了优化顺序读场景，通过预读来加快后续访问，然而针对随机读场景（小数据量下比较普遍），该方式却适得其反，因为预读出的数据很难被后续使用，增加了读放大行为。...为此我们对客户端的读请求链路做了重新的设计与调整，实时监测每个DN的负载情况，基于P99.9分位请求时延判定慢节点，并将读请求路由到负载较低的DN上面。...这样配置既会导致内存利用率不高（原生Spark的内存使用率58%，向量化版作业内存使用率 38%），也会使一部分作业on-heap内存配置偏低，在算子回退时导致任务OOM。...Spark在生成读ORC表的执行计划时，通过访问HiveMetaStore得到表的Schema信息，并在物理算子FileSourceScanExec中保存了表的Schema信息。...向量化计算除了能提高计算效率，也能提高读写数据的效率，如某个作业的Input数据有30TB，过去需要执行7小时，绝大部份时间花在了读数据和解压缩上面。
手动过滤倾斜key,加入前缀，join表也对key膨胀处理，再join spark 能否运行时自动处理join中的数据倾斜 自适应执行架构 基础流程 sql -> 解析 -> 逻辑计划 -> 物理计划...shuffle output文件，shuffle读变成了本地读取，没有数据通过网络传输；数据量一般比较均匀，也就避免了倾斜； 动态处理数据倾斜 在运行时很容易地检测出有数据倾斜的partition，当执行某个...stage时，我们收集该stage每个mapper 的shuffle数据大小和记录条数 如果某一个partition的数据量或者记录条数超过中位数的N倍，并且大于某个预先配置的阈值，我们就认为这是一个数据倾斜的...如设置 64MB，则 reduce 阶段每个 task 最少处理 64MB 的数据。默认值为 64MB。...如设置 20000000，则 reduce 阶段每个 task 最少处理 20000000 条的数据。默认值为 20000000。
下游各个使用方基于数据湖表，可以方便的通过 SQL/Spark 来读取数据，无需关心数据的存储位置和格式，大大简化日志的使用。...，供下游体验使用； B、广告日志数据量大，实时写入数据湖的方案难度和风险比较大，实时写入的性能和稳定性都是未知的，如何保证数据不重不漏，如何在任务重启（任务异常，发布重启）时保证数据不重不漏，如何变更...HDFS读取数据写入到数据湖，Spark读取source数据切分成Task，每个Task的输入数据大小约等于HDFS Block Size。...一个HDFS Block Size大小的文件会切分成了多个小文件，不仅影响了读的性能，也因为HDFS文件个数的激增增加了HDFS NameNode压力。...Micro Benchmark结果如下： 3.3 对PB级表的自动优化服务改进 数据湖优化服务提供了一些通过异步任务实现的优化服务，如小文件合并，表级别TTL，优化文件组织结构和删除垃圾文件等。
写时复制（COW）与读时合并（MOR）存储类型之间有什么区别 写时复制（Copy On Write）：此存储类型使客户端能够以列式文件格式（当前为parquet）摄取数据。...读时合并（Merge On Read）：此存储类型使客户端可以快速将数据摄取为基于行（如avro）的数据格式。...使用MOR存储类型时，任何写入Hudi数据集的新数据都将写入新的日志/增量文件，这些文件在内部将数据以avro进行编码。...如果满足以下条件，则选择读时合并（MOR）存储： 希望数据尽快被摄取并尽可能快地可被查询。...当查询/读取数据时，Hudi只是将自己显示为一个类似于json的层次表，每个人都习惯于使用Hive/Spark/Presto 来对Parquet/Json/Avro进行查询。 8.
下游各个使用方基于数据湖表，可以方便的通过 SQL/Spark 来读取数据，无需关心数据的存储位置和格式，大大简化日志的使用。...，供下游体验使用； B、广告日志数据量大，实时写入数据湖的方案难度和风险比较大，实时写入的性能和稳定性都是未知的，如何保证数据不重不漏，如何在任务重启（任务异常，发布重启）时保证数据不重不漏，如何变更...2.3 湖仓一体方案的优势 原子性保证 之前采用Spark批量写入数据，如果需要修改数据(如补录数据)原子性是无法保证的，也就是说如果有多个Job同时Overwrite一个分区，我们是无法保证最终结果的正确性...HDFS读取数据写入到数据湖，Spark读取source数据切分成Task，每个Task的输入数据大小约等于HDFS Block Size。...一个HDFS Block Size大小的文件会切分成了多个小文件，不仅影响了读的性能，也因为HDFS文件个数的激增增加了HDFS NameNode压力。
bucket里数据量会很小，在作业并发数很大时，reduce任务shuffle拉取数据会造成一定程度的随机小数据读操作，当使用机械硬盘作为shuffle数据临时存取的时候性能下降会更加明显。...BroadcastHashJoin属于map side join，其原理是当其中一张表存储空间大小小于broadcast阈值时，Spark选择将这张小表广播到每一个Executor上，然后在map阶段，...然而对于复杂的SQL查询，它可能使用中间结果来作为join的输入，在计划阶段，Spark并不能精确地知道join中两表的大小或者会错误地估计它们的大小，以致于错失了使用BroadcastHashJoin...当我们调度这2个reducer任务时，可以优先将其调度在运行mapper的Executor上，因此整个shuffle读变成了本地读取，没有数据通过网络传输。...并且读取一个文件这样的顺序读，相比原先shuffle时随机的小文件读，效率也更胜一筹。另外，SortMergeJoin过程中往往会出现不同程度的数据倾斜问题，拖慢整体的运行时间。
2.2 原有 Shuffle 的问题 使用 Spark SQL 时，可通过 spark.sql.shuffle.partitions 指定 Shuffle 时 Partition 个数，也即 Reducer...Partition 原理 如 Spark Shuffle 原理 一节图中所示，Stage 1 的 5 个 Partition 数据量分别为 60MB，40MB，1MB，2MB，50MB。...为了解决这个问题，Spark 新增接口，一次 Shuffle Read 可以读多个 Partition 的数据。...另外，如果小 RDD 过大，无法存于 Executor 内存中，则无法使用 BroadcastJoin 对于基础表的 Join，可在生成执行计划前，直接通过 HDFS 获取各表的大小，从而判断是否适合使用...但对于中间表的 Join，无法提前准确判断中间表大小从而精确判断是否适合使用 BroadcastJoin 《Spark SQL 性能优化再进一步 CBO 基于代价的优化》一文介绍的 CBO 可通过表的统计信息与各操作对数据统计信息的影响
在时间轴的帮助下，尝试获取从10:00小时以来成功提交的所有新数据的增量查询，能够非常有效地只使用更改的文件，而不必扫描所有时间桶> 07:00的数据。...Table Types & Queries Hudi表类型定义了如何在DFS上索引和布局数据，以及如何在这样的组织上实现上述基本单元和时间轴活动(即数据是如何写入的)。...Merge on read：使用基于列(如parquet)+基于行(如avro)的文件格式的组合存储数据。 更新被记录到增量文件中（基于行），然后被压缩以同步或异步地生成新版本的列式文件。...这有效地提供了更改流来支持增量数据管道。 读优化查询：查询给定提交/压缩操作时的表的最新快照。 仅公开最新文件片中的基/列文件，并保证与非hudi列表相比具有相同的列查询性能。...upsert：是默认的写操作，通过查找索引，输入记录首先被标记为插入或者更新，并最终在运行启发式操作后写入记录，以确定如何最好地将他们打包到存储上，以优化诸如文件大小之类的事情。
而数据在Uber中可分为摄取和查询，而摄取包括从kafka、hdfs上消费数据；查询则包括使用spark notebook的数据科学家，使用Hive/Presto进行ad hoc查询和dashboard...展示，使用Spark/Hive构建数据管道或ETL任务等。...这是典型的流、批分析架构，可以看到，流、批处理会共同消费消息中间件（如kafka）的数据，流处理提供小于1min延迟的结果，批处理提供大约1小时延迟的结果，而批处理结果可修正流处理结果，这是一种典型的Lambda...对于数据的处理更为得当，如检查文件大小，这对HDFS这类存储非常重要，无需重写整个分区的处理；4. 维护成本更低，如不需要复制数据，也不需要维护多套系统。 ?...使用COW模式可以解决很多问题，但其也存在一些问题，如写方法，即更新的时延会比较大（由于复制整个文件导致）。 ?
RowKey 设计 Step1：确定预分区数目，创建 HBase Table 不同的业务场景及数据特点确定数目的方式不一样，我个人认为应该综合考虑数据量大小和集群大小等因素。...比如 check 表大小约为 11G，测试集群大小为 10 台机器，hbase.hregion.max.filesize=3G（当 region 的大小超过这个数时，将拆分为 2 个），所以初始化时尽量使得一个...综上，check 表的 RowKey 设计如下：（check_id=A208849559） 为增强可读性，中间还可以加上自定义的分割符，如’+’,’|’等。...做这样转换是因为 HBase 的基本原理是基于 RowKey 排序的，并且当采用 bulk load 方式将数据写入多个预分区（region）时，要求 Spark 各 partition 的数据是有序的...process query Step1: 根据查询条件，确定 RowKey 前缀 根据 3.3 RowKey 设计介绍，HBase 的写和读都遵循该设计规则。
本节中，将看到怎样的征兆意味着一个团队需要开始一个大数据项目了。 数据大小哪些事 使人们开始考虑大数据的两个主要领域是何时出现了与数据大小和容量有关的问题。...如何在传统数据存储中管理不断增加的各种各样的数据类型, 如SQL数据库, 还期望象建表那样的结构化么? 不增加灵活性是不可行的，当出现新的数据结构是需要技术层面的无缝处理。...Spark Streaming 是Spark的一个扩展, 它充分利用了分布式数据处理架构，把流式计算作为 一系列不确定的小时间间隔的微型批处理计算。详情参见 spark.apache.org....Spark Streaming 可以从各种源获得数据，通过与如Apache Kafka这样工具的结合, Spark Streaming 成为强容错和高性能系统的基础。...机器学习 当我们以无限收敛模型处理小数据采样时，在架构中讨论机器学习还为时尚早。我们是充分利用现有的分层或特殊语言来使用机器学习，例如 Spark中的 Spark MLlib。
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。...如概念部分所述，增量处理所需要的 一个关键原语是增量拉取（以从数据集中获取更改流/日志）。您可以增量提取Hudi数据集，这意味着自指定的即时时间起， 您可以只获得全部更新和新行。...这与插入更新一起使用，对于构建某些数据管道尤其有用，包括将1个或多个源Hudi表（数据流/事实）以增量方式拉出（流/事实） 并与其他表（数据集/维度）结合以写出增量到目标Hudi数据集。...如果目标数据集是Hudi数据集，则该实用程序可以确定目标数据集是否没有提交或延迟超过24小时（这是可配置的）， 它将自动使用Backfill配置，因为增量应用最近24小时的更改会比Backfill花费更多的时间...读优化表 {#spark-ro-view} 要使用SparkSQL将RO表读取为Hive表，只需按如下所示将路径过滤器推入sparkContext。
表类型 支持的查询类型 Copy On Write写时复制 快照查询 + 增量查询 Merge On Read读时合并 快照查询 + 增量查询 + 读取优化 2.4.1 表类型 Copy On Write...由此有效的提供了变更流，从而实现了增量数据管道。 读优化查询：查询会看到给定提交/合并操作之后表的最新快照。...，这里因为只是测试使用，直接读取kafka消息而不做其他处理，是spark结构化流会自动生成每一套消息对应的kafka元数据，如消息所在主题，分区，消息对应offset等。...2 最小可支持的单日写入数据条数 数据写入效率，对于cow及mor表，不存在更新操作时，写入速率接近。这本次测试中，spark每秒处理约170条记录。单日可处理1500万条记录。...3 cow和mor表文件大小对比 每十分钟读取两种表同一分区小文件大小，单位M。结果如下图，mor表文件大小增加较大，占用磁盘资源较多。不存在更新操作时，尽可能使用cow表。 ?
可能很多公司并没有去做Alluxio相关的使用。希望通过本文，大家对Alluxio的使用场景更详细了解，后面结合spark streaming浪尖会制作一个demo。...这种能力对于计算应用程序在云部署以及计算分离的对象存储场景中发生数据移动时负载优化尤为重要。缓存使用读/写缓冲保持持久存储的连续性以实现对用户的透明性。...部分热点数据经常被访问并且是读密集的，另外在必要时容易恢复。...但是，一旦缓存数据量超过了JVM的内存，Spark就不能保持相应的性能效果了，而因为Alluxio使用的堆外内存技术所以不受相应限制。...陌陌的部署方式 对于Spark的thrift server，我们开发了白名单特性，允许Alluxio加载指定表数据。
如果文件大小小于数据块的大小，也会将其存储在一个单独的数据块中，造成存储空间浪费，降低了存储空间的利用率。...数据管理：内部表是由 Hive 管理的，当删除内部表时，表的元数据和数据都会被删除。而外部表是由用户管理的，当删除外部表时，只会删除元数据，而不会删除数据。...如果数据需要在多个应用程序或工具之间共享，并且需要由用户自行管理，则应该使用外部表。 5、Flink 相比 Spark Streaming 有什么区别？...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。...Spark Streaming 适用于对实时数据处理要求较低，但需要大规模批量处理的场景，如离线批量分析等。
执行插入更新/插入操作时，Hudi可以配置文件大小。（注意：bulk_insert操作不提供此功能，其设计为用来替代 spark.write.parquet。）...对于读时合并，几乎没有其他配置。可以配置最大日志大小和一个因子，该因子表示当数据从avro转化到parquet文件时大小减小量。 HUDI-26将较小的文件组合并成较大的文件组，从而提升提升性能。...如何使用DeltaStreamer或Spark DataSource API写入未分区的Hudi数据集 Hudi支持写入未分区数据集。...当使用 UseFileSplitsFromInputFormat注解时，Presto会使用输入格式来获取分片，然后继续使用自己的优化/矢量化parquet读取器来查询写时复制表。...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。
在较高的层次上，用于写Hudi表的组件使用了一种受支持的方式嵌入到Apache Spark作业中，它会在支持DFS的存储上生成代表Hudi表的一组文件。...Savepoint； 4）使用mvcc风格设计的读和写快照隔离； 5）使用统计信息管理文件大小； 6）已有记录update/delta的自管理压缩； 7）审核数据修改的时间轴元数据； 8）满足GDPR(...4.2 读时合并（MergeOnRead）表 MOR表写数据时，记录首先会被快速的写进日志文件，稍后会使用时间轴上的压缩操作将其与基础文件合并。...Hudi允许客户端控制日志文件大小。对于写时复制（COW）和读时合并（MOR）writer来说，Hudi的WriteClient是相同的。几轮数据的写入将会累积一个或多个日志文件。...2）insert操作：与upsert相比，insert操作也会运行试探法确定打包方式，优化文件大小，但会完全跳过索引查询。
堆内内存 堆内内存的大小，由Spark应用程序启动时spark.executor.memory参数配置。...堆外内存 为了进一步优化内存的使用以及提高Shuffle时排序的效率，Spark引入了堆外（Off-heap）内存，使之可以直接在工作节点的系统内存中开辟空间，存储经过序列化的二进制数据。...如MEMORY_ONLY是非序列化方式存储，OFF_HEAP是序列化方式存储。 副本数量：大于1时需要远程冗余备份到其他节点。如DISK_ONLY_2需要远程备份1个副本。 2....在ExternalSorter和Aggreator中，Spark会使用一种叫AppendOnlyMap的哈希表在堆内执行内存中存储数据，但在Shuffle过程中所有数据并不能都保存该Hash表中，当这个...Hash表占用的内存会进行周期性采样，当其大到一定程度，无法再从MemoryManager申请到新的执行内存时，Spark就会将其全部内容存储到磁盘文件中，这个过程被称为溢存（Spill），溢存到磁盘的文件最后被归并
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