本文介绍了详细了HBaseSQL,Phoinix和Spark的架构,适用性以及优缺点,并在最后规划出未来将要设计的一款更符合用户需求的产品。
2. 「Hudi系列」Apache Hudi入门指南 | SparkSQL+Hive+Presto集成
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。为了应对这些挑战,英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上,改进并实现了自适应执行引擎。本文首先讨论Spark SQL在大规模数据集上遇到的挑战,然后介绍自适应执行的背景和基本架构,以及自适应执行如何应对Spark SQL这些问题,最后我们将比
传统数仓的组织架构是针对离线数据的OLAP(联机事务分析)需求设计的,常用的导入数据方式为采用sqoop或spark定时作业逐批将业务库数据导入数仓。随着数据分析对实时性要求的不断提高,按小时、甚至分钟级的数据同步越来越普遍。由此展开了基于spark/flink流处理机制的(准)实时同步系统的开发。
Spark 支持以下六个核心数据源,同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式,能够满足绝大部分使用场景。
1. 背景 1.1 整体架构 腾讯广告系统中的日志数据流,按照时效性可划分为实时和离线,实时日志通过消息队列供下游消费使用,离线日志需要保存下来,供下游准实时(分钟级)计算任务,离线(小时级/天级/Adhoc)分析处理和问题排查等基于日志的业务场景。因此,我们开发了一系列的日志落地处理模块,包括消息队列订阅 Subscriber,日志合并,自研 dragon 格式日志等,如下图所示: Subscriber:Spark Streaming 任务,消费实时数据,落地到 HDFS,每分钟一个目录,供下游准实时
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如果你希望将数据快速提取到HDFS或云存储中,Hudi可以提供帮助。另外,如果你的ETL /hive/spark作业很慢或占用大量资源,那么Hudi可以通过提供一种增量式读取和写入数据的方法来提供帮助。
DataFrame 将数据写入hive中时,默认的是hive默认数据库,insert into没有指定数据库的参数,数据写入hive表或者hive表分区中:
Apache Hudi将核心仓库和数据库功能直接带到数据湖中。Hudi提供了表、事务、高效upserts/删除、高级索引、流式摄取服务、数据群集/压缩优化以及并发,同时保持数据以开源文件格式保留。
面试题总结是一个长期工作,面试不停,这份面试题总结就不会停。以后会慢慢把Java相关的面试题、计算机网络等都加进来,其实这不仅仅是一份面试题,更是一份面试参考,让你熟悉面试题各种提问情况,当然,项目部分,就只能看自己了,毕竟每个人简历、实习、项目等都不一样。
前面《Spark SQL / Catalyst 内部原理 与 RBO》与《Spark SQL 性能优化再进一步 CBO 基于代价的优化》介绍的优化,从查询本身与目标数据的特点的角度尽可能保证了最终生成的执行计划的高效性。但是
Hudi Cleaner(清理程序)通常在 commit和 deltacommit之后立即运行,删除不再需要的旧文件。如果在使用增量拉取功能,请确保配置了清理项来保留足够数量的commit(提交),以便可以回退,另一个考虑因素是为长时间运行的作业提供足够的时间来完成运行。否则,Cleaner可能会删除该作业正在读取或可能被其读取的文件,并使该作业失败。通常,默认配置为10会允许每30分钟运行一次提取,以保留长达5(10 * 0.5)个小时的数据。如果以繁进行摄取,或者为查询提供更多运行时间,可增加 hoodie.cleaner.commits.retained配置项的值。
数据格式层:定义了存储层文件内部的组织格式,计算引擎通过格式层的支持来读写文件;从分层视角下的数据形态来看
作者 | 汪婷编辑 | Vincent导语:本文介绍的项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询。原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重。该项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求。 背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表
一篇由三位Hudi PMC在2018年做的关于Hudi的分享,介绍了Hudi产生的背景及设计,现在看来也很有意义。
这个是扯不断,理还乱。建议能加内存就加内存,没事调啥JVM,你都不了解JVM和你的任务数据。默认的参数已经很好了,对于GC算法,spark sql可以尝试一些 G1。
随着技术的不断的发展,大数据领域对于海量数据的存储和处理的技术框架越来越多。在离线数据处理生态系统最具代表性的分布式处理引擎当属Hive和Spark,它们在分区策略方面有着一些相似之处,但也存在一些不同之处。
在其核心,Hudi维护了在不同时刻对表执行的所有操作的时间轴,这有助于提供表的瞬时视图,与此同时也有效地支持按到达顺序的数据检索。Hudi的瞬时特性包括以下部分:
Apache Spark是一个优秀的计算引擎,广泛应用于数据工程、机器学习等领域。向量化执行技术在不升级硬件的情况下,既可获得资源节省,又能加速作业执行。Gluten+Velox解决方案为Spark换上了向量化执行引擎,本文将阐述美团在这一方向的实践和思考。
您配置 Hive 仓库连接器 (HWC) 的方式会影响查询授权过程和您的安全性。有多种方法可以通过 HWC 访问 Hive,并不是所有操作都通过 HiveServer (HS2)。一些操作,例如 Spark Direct Reader 和 Hive Streaming,通过 HMS 直接进入 Hive,其中通常适用基于存储的权限。
作者介绍: 李文杰,网易互娱高级数据库工程师,TUG 2019 年度和 2020 年度 MVA。主要负责大数据研发和数据分析工作,为产品提供精细化运营指导;同时在部门内推广使用 TiDB,为业务上云及数据库分布式化积累经验和探索最优方案,目前是 TiDB 管理小组负责人。
在 0.11.0 中,默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing,以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件listing的性能。在reader方面,用户需要将其设置为 true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此,使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果此功能与您无关,您可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable=false 像以前一样使用 Hudi。
1、一张表,里面有ID自增主键,当insert了17条记录之后,删除了第15,16,17条记录,再把Mysql重启,再insert一条记录,这条记录的ID是18还是15 ? 2、MySQL的技术特
Apache Hudi(简称:Hudi)允许您在现有的hadoop兼容存储之上存储大量数据,同时提供两种原语,使得除了经典的批处理之外,还可以在数据湖上进行流处理。
一,准备阶段 MongoDB Connector for spark是的spark操作mongodb数据很简单,这样方便使用spark去分析mongodb数据,sql分析,流式处理,机器学习,图计算。 要求: 1),要有mongodb和spark的基础 2),mongodb要求是2.6以上 3),Spark 1.6.x 4),Scala 2.10.x 使用mongo-spark-connector_2.10 5),Scala 2.11.x 使用mongo-spark-connector_2.11 <depe
本文阅读价值不错建议大家仔细阅读,感谢作者疯狂哈秋,转自:https://blog.csdn.net/u013332124/article/details/90677676
不是说snappy压缩不支持split嘛,为什么我改小mapred.max.split.size一倍之后,mapper数翻倍?
大部分做Spark开发的同学或多或少都做过很多的优化,事实上优化的策略是很多的,还有很多的默认策略做了其实是无感知,当时当某些场景数据规模比较庞大的时候就需要用户自己去控制优化策略了,我们希望对优化策略有个整体认识,然后我们做优化的时候才能够从多方面去切入。
摘要 1、饿了么大数据为什么选择cassandra 2、 Cassandra的基本原理 3、饿了么cassandra实践 4、 Cassandra和大数据离线平台的结合 Cassandra历史 Goo
简介: 阿里巴巴高级技术专家李呈祥带来了《Apache Spark 最新技术发展和3.0+ 展望》的全面解析,为大家介绍了Spark在整体IT基础设施上云背景下的新挑战和最新技术进展,同时预测了Spark 3.0即将重磅发布的新功能。
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
HDFS(Hadoop Distributed File System)的读写流程如下:
Spark SQL中对Json支持的详细介绍 在这篇文章中,我将介绍一下Spark SQL对Json的支持,这个特性是Databricks的开发者们的努力结果,它的目的就是在Spark中使得查询和创建JSON数据变得非常地简单。随着WEB和手机应用的流行,JSON格式的数据已经是WEB Service API之间通信以及数据的长期保存的事实上的标准格式了。但是使用现有的工具,用户常常需要开发出复杂的程序来读写分析系统中的JSON数据集。而Spark SQL中对JSON数据的支持极大地简化了使用JSON数据的
Adaptive Execution 将可以根据执行过程中的中间数据优化后续执行,从而提高整体执行效率。核心在于两点
在Apache Spark文章系列的前一篇文章中,我们学习了什么是Apache Spark框架,以及如何用该框架帮助组织处理大数据处理分析的需求。 Spark SQL,作为Apache Spark大数据框架的一部分,主要用于结构化数据处理和对Spark数据执行类SQL的查询。通过Spark SQL,可以针对不同格式的数据执行ETL操作(如JSON,Parquet,数据库)然后完成特定的查询操作。 在这一文章系列的第二篇中,我们将讨论Spark SQL库,如何使用Spark SQL库对存储在批处理文件、JSO
在大数据处理过程中常常出现数据倾斜(Data Skew)。那么,数据倾斜会造成什么问题呢?为什么要处理数据倾斜?
最近很多球友都说在准备面试,不知道准备点啥,尤其是spark,实际上星球里浪尖分享的内容真的都掌握了,应对一般面试绝对没问题,但是遗憾的事情是很多人都是处于不会主动搜集资料,主动梳理知识,主动记忆整理知识,而是伸手要粮的境地。浪尖觉得这个是阻止你成长的罪魁祸手。前天跟朋友聚餐就说道这种情况,不努力,不加班给自己喂粮的,没有足够量和时间积累的人很难在一个领域里有所建树。
数据湖作为新一代大数据基础设施,近年来持续火热,许多前线的同学都在讨论数据湖应该怎么建,许多企业也都在构建或者计划构建自己的数据湖。基于此,自然引发了许多关于数据湖选型的讨论和探究。但是经过搜索之后我们发现,网上现存的很多内容都是基于较早之前的开源信息做出的结论,在企业调研初期容易造成不准确的印象和理解。
Apache Hudi依赖 HDFS 做底层的存储,所以可以支撑非常大规模的数据存储。同时基于下面两个原语,Hudi可以解决流批一体的存储问题。
微信交流群里有人问浪尖hive on spark如何调优,当时浪尖时间忙没时间回答,这里就给出一篇文章详细聊聊。强调一下资源设置调优,这个强经验性质的,这里给出的数值比例仅供参考。
HBase集群一旦部署使用,再想对其作出调整需要付出惨痛代价,所以如何部署HBase集群是使用的第一个关键步骤。
在 0.11.0 中,我们默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing,以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件 listing 的性能。在reader方面,用户需要将其设置为 hoodie.metadata.enable = true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此,使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果无需使用此功能,可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable = false 像以前一样使用 Hudi。
Hadoop生态系统发展到现在,存储层主要由HDFS和HBase两个系统把持着,一直没有太大突破。在追求高吞吐的批处理场景下,我们选用HDFS,在追求低延迟,有随机读写需求的场景下,我们选用HBase,那么是否存在一种系统,能结合两个系统优点,同时支持高吞吐率和低延迟呢?
我们在写数据时,可以配置同步Hive参数,生成对应的Hive表,用来查询Hudi表,具体来说,在写入过程中传递了两个由table name命名的Hive表。例如,如果table name = hudi_tbl,我们得到
Spark Shuffle 1、概述 Shuffle,翻译成中文就是洗牌。之所以需要Shuffle,还是因为具有某种共同特征的一类数据需要最终汇聚(aggregate)到一个计算节点上进行计算
数据管理比以往更加复杂,到处都是大数据,包括每个人的想法以及不同的形式:广告 , 社交图谱,信息流 ,推荐 ,市场, 健康, 安全, 政府等等。 过去的三年里,成千上万的技术必须处理汇合在一起的大数据获取,管理和分析; 技术选型对IT部门来说是一件艰巨的任务,因为在大多数时间里没有一个综合的方法来用于选型.
星球里经常有人问,如何保存sparkstreaming状态,回答的时候也会说道Alluxio。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。
年底啦~2022 年即将走到尾声,不过袋鼠云对产品品质的坚持始终如一,这段时间我们对产品本身以及客户反馈的一些问题进行了持续的更新和优化,例如新增任务告警,进行了 Connector 相关功能优化,以及支持跨时间分区圈群等。
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