数据由各端埋点上报至Kafka，通过Spark任务分钟级以Delta的形式写入HDFS，然后在Hive中自动化创建Delta表的映射表，即可通过Hive MR、Tez、Presto等查询引擎直接进行数据查询及分析...嵌套Json自定义层数解析，我们的日志数据大都为Json格式，其中难免有很多嵌套Json，此功能支持用户选择对嵌套Json的解析层数，嵌套字段也会被以单列的形式落入表中。 5....埋点数据由于类型不同，每条埋点数据的字段并不完全相同，那么在落表时，必须取所有数据的字段并集，作为Delta表的schema，这就需要我们在构建DataFrame时便能感知是否有新增字段。...解决方案：我们额外设计了一套元数据，在Spark构建DataFrame时，首先根据此元数据判断是否有新增字段，如有，就把新增字段更新至元数据，以此元数据为schema构建DataFrame，就能保证我们在应用层动态感知...（三）Spark Kafka偏移量提交机制导致的数据重复 我们在使用Spark Streaming时，会在数据处理完成后将消费者偏移量提交至Kafka，调用的是spark-streaming-kafka
PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame 的schema并创建复杂的列，如嵌套结构、数组和映射列。...使用 StructField 我们还可以添加嵌套结构模式、用于数组的 ArrayType 和用于键值对的 MapType ，我们将在后面的部分中详细讨论。...StructType对象结构 在处理 DataFrame 时，我们经常需要使用嵌套的结构列，这可以使用 StructType 来定义。...可以使用 df2.schema.json() 获取 schema 并将其存储在文件中，然后使用它从该文件创建 schema。...中是否存在列 如果要对DataFrame的元数据进行一些检查，例如，DataFrame中是否存在列或字段或列的数据类型；我们可以使用 SQL StructType 和 StructField 上的几个函数轻松地做到这一点
0、数据源（Source） 支持4种数据源：TCP Socket（最简单）、Kafka Source（最常用） - File Source：监控某个目录，当目录中有新的文件时，以流的方式读取数据...{DataFrame, Dataset, SparkSession} /** * 从Spark 2.3版本开始，StructuredStreaming结构化流中添加新流式数据处理方式：Continuous...= inputTable // 需要从JSON字符串中，提取字段的之 .select( get_json_object($"value", "$.userID").as...希望在10分钟的窗口内对单词进行计数，每5分钟更新一次，如下图所示： 基于事件时间窗口统计有两个参数索引：分组键（如单词）和窗口（事件时间字段）。 ...* TODO：每5秒钟统计最近10秒内的数据（词频：WordCount) * * EventTime即事件真正生成的时间： * 例如一个用户在10：06点击 了一个按钮，记录在系统中为10：
---- 物联网设备数据分析 在物联网时代，大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。物联网提供源源不断的数据流，使实时数据分析成为分析数据的理想工具。...，发送到Kafka Topic中，此处为了演示字段较少，实际生产项目中字段很多。 ...，提取字段信息，将DataFrame注册为临时视图，其中使用函数get_json_object提取JSON字符串中字段值,编写SQL执行分析，将最终结果打印控制台 代码如下： package cn.itcast.structedstreaming...对获取数据进行解析，封装到DeviceData中 val etlStreamDF: DataFrame = iotStreamDF // 获取value字段的值，转换为String类型...对获取数据进行解析，封装到DeviceData中 val etlStreamDF: DataFrame = iotStreamDF // 获取value字段的值，转换为String类型
半结构化数据格式的好处是，它们在表达数据时提供了最大的灵活性，因为每条记录都是自我描述的。但这些格式的主要缺点是它们会产生额外的解析开销，并且不是特别为ad-hoc(特定)查询而构建的。...: 星号（*）可用于包含嵌套结构中的所有列。...当新数据到达Kafka主题中的分区时，会为它们分配一个称为偏移的顺序ID号。 Kafka群集保留所有已发布的数据无论它们是否已被消耗。在可配置的保留期内，之后它们被标记为删除。...[kafka-topic.png] 我们有三种不同startingOffsets选项读取数据： earliest - 在流的开头开始阅读(不包括已从Kafka中删除的数据) latest - 从现在开始...] 此例子使用一个Nest摄像头，收集的数据通过Kafka发送至Spark做相应计算，下面是Nest发送的JSON数据格式： "devices": { "cameras": { "device_id
---- External DataSource 在SparkSQL模块，提供一套完成API接口，用于方便读写外部数据源的的数据（从Spark 1.4版本提供），框架本身内置外部数据源： 在Spark...json 数据 实际项目中，有时处理数据以JSON格式存储的，尤其后续结构化流式模块：StructuredStreaming，从Kafka Topic消费数据很多时间是JSON个数据，封装到DataFrame...() } } jdbc 数据 回顾在SparkCore中读取MySQL表的数据通过JdbcRDD来读取的，在SparkSQL模块中提供对应接口，提供三种方式读取数据： 方式一：...单分区模式 方式二：多分区模式，可以设置列的名称，作为分区字段及列的值范围和分区数目 方式三：高度自由分区模式，通过设置条件语句设置分区数据及各个分区数据范围 当加载读取RDBMS表的数据量不大时.../DataFrame数据保存到外部存储系统中，考虑是否存在，存在的情况下的下如何进行保存，DataFrameWriter中有一个mode方法指定模式： 通过源码发现SaveMode时枚举类，使用Java
在与Hive进行集成的同时，Spark SQL也提供了JDBC/ODBC接口，便于第三方工具如Tableau、Qlik等通过该接口接入Spark SQL。...大数据开发过程中，可能会遇到各种类型的数据源，而DataFrame与生俱来就支持各种数据类型，如下图，包括JSON文件、Parquet文件、Hive表格、本地文件系统、分布式文件系统（HDFS）以及云存储...同时，配合JDBC，它还可以读取外部关系型数据库系统如Mysql，Oracle中的数据。对于自带Schema的数据类型，如Parquet，DataFrame还能够自动解析列类型。 ?...第一种方法使用Kafka的高级API在Zookeeper中存储消耗的偏移量。这是传统上消费Kafka数据的方式。...这是因为在互联网公司的大数据应用中，大部分情况下，数据量很大并且数据字段数目比较多，但是大部分查询只是查询其中的部分行，部分列。这个时候，使用列式存储就能极大的发挥其优势。
Spark SQL支持多种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、Avro、ORC等，这些数据源可以通过DataFrame API或SQL语句进行查询和操作。...同时，Spark SQL还提供了一些高级功能，如窗口函数、聚合函数、UDF等，以满足更复杂的数据分析需求。...Spark SQL还支持将SQL查询结果写入到外部数据源，如Hive表、JSON文件、Parquet文件等。...如果需要使用其他数据源，如MySQL、Hive等，则需要添加相应的依赖。...例如，如果需要连接MySQL数据库，则需要添加以下依赖： org.apache.spark spark-sql-kafka
通过反射获取Bean的基本信息，依据Bean的信息定义Schema。当前Spark SQL版本（Spark 1.5.2）不支持嵌套的JavaBeans和复杂数据类型（如：List、Array）。...忽略只出现在Parquet schema中的字段 只在Hive metastore schema中出现的字段设为nullable字段，并加到一致化后的schema中 3.2.4.2 元数据刷新（Metadata...需要注意的是，Hive所依赖的包，没有包含在Spark assembly包中。增加Hive时，需要在Spark的build中添加 -Phive 和 -Phivethriftserver配置。...确保被访问，最方便的方式就是在spark-submit命令中通过--jars选项和--file选项指定。...使用JdbcRDD时，Spark SQL操作返回的DataFrame会很方便，也会很方便的添加其他数据源数据。
什么是DataFrame 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...DataSet是Spark 1.6中添加的一个新抽象，是DataFrame的一个扩展。...目的：Spark读写Json数据，其中数据源可以在本地也可以在HDFS文件系统注意：这个JSON文件不是一个传统的JSON文件，每一行都得是一个JSON串。...SQL可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame，通过对DataFrame一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。...目的：spark读写MySQL数据 可在启动shell时指定相关的数据库驱动路径，或者将相关的数据库驱动放到spark的类路径下。
Java API原来直接写入Kudu的，现在改成写入Kafka 2. 添加Spark Streaming读取Kafka数据并写入Hudi的部分 3....可以通过Auto Scaling 实现 开发便捷 Impala SQL开发比较简单 Spark Dataframe 需要编程基础 增量查询 无，需要使用SQL从全量数据中过滤 提供基于Instant Time...的增量查询 随机读写 可以把Kudu看作一个数据库，通过Java API查询即时写入的数据 需要借助Spark/Trino JDBC来实现随机读写 4、数据迁移 前面章节介绍了从Kudu到Hudi的相关代码的改造...这是因为从Kudu读出的数据，不包含precombine key导致的，可以在代码中添加一个字段作为precombine key, 值可以取当前的时间。 4.3.3....执行错误：To_json does not include “null” value field 由于写入Kafka的数据 (value字段是json格式) 没有包含null值的字段，所以跟Hudi表的
三者都有惰性机制，在进行创建、转换等阶段，如map、filter等方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如count、collect等时，才会真正开始运算。...DataFrame只知道字段，但无法确定字段的具体类型，所以在执行这些操作的时候是没办法在编译的时候检查类型是否匹配的，比如你可以对一个String进行减法操作，在执行的时候才会报错，而DataSet不仅仅知道字段...DataFrame？DataSet？ 1）创建RDD 第一种在集合创建RDD，RDD的数据源是程序中的集合，通过parallelize或者makeRDD将集合转化为 RDD。...（如json）生成DataFrame。...Spark Streaming启动时，会在Executor中同时启动Receiver异步线程用于从Kafka持续获取数据，获取的数据先存储在Receiver中(存储方式由StorageLevel决定)，
，那么建议参考后面的几个参数调优，通过bypass机制或优化的HashShuffleManager来避免排序操作，同时提供较好的磁盘读写性能。...二 创建DataFrame的几种方式 官网关于创建DataFrame的介绍 1. 读取json格式的文件创建DataFrame 注意： json文件中的json数据不能嵌套json格式数据。...非json格式的RDD创建DataFrame 1) 通过反射的方式将非json格式的RDD转换成DataFrame（不建议使用） 自定义类要可序列化 自定义类的访问级别是Public RDD转成DataFrame...后会根据映射将字段按Assci码排序 将DataFrame转换成RDD时获取字段两种方式,一种是df.getInt(0)下标获取（不推荐使用），另一种是df.getAs(“列名”)获取（推荐使用） java...，sqlContext是通过反射的方式创建DataFrame * 在底层通过反射的方式获得Person的所有field，结合RDD本身，就生成了DataFrame */ DataFrame df = sqlContext.createDataFrame
一，基本介绍 本文主要讲spark2.0版本以后存在的Sparksql的一些实用的函数，帮助解决复杂嵌套的json数据格式，比如，map和嵌套结构。...Spark2.1在spark 的Structured Streaming也可以使用这些功能函数。 下面几个是本文重点要讲的方法。...() 该方法从spark1.6开始就有了，从一个json 字符串中根据指定的json 路径抽取一个json 对象。...从上面的dataset中取出部分数据，然后抽取部分字段组装成新的json 对象。...在dataset的api select中使用from_json()方法，我可以从一个json 字符串中按照指定的schema格式抽取出来作为DataFrame的列。
并入库Kudu》和《如何使用StreamSets实时采集Kafka数据并写入Hive表》，本篇文章Fayson主要介绍如何使用StreamSets实时采集Kafka中嵌套的JSON数据并将采集的数据写入...2.在Pipline流程中添加Kafka Consumer作为源并配置Kafka基础信息 ? 配置Kafka相关信息，如Broker、ZK、Group、Topic及Kerberos信息 ?...配置数据格式化方式，写入Kafka的数据为JSON格式，所以这里选择JSON ? 3.添加JavaScript Evaluator模块，主要用于处理嵌套的JSON数据 ?...将嵌套的JSON数据解析为3条数据插入到ods_user表中。...5.总结 ---- 1.在使用StreamSets的Kafka Consumer模块接入Kafka嵌套的JSON数据后，无法直接将数据入库到Hive，需要将嵌套的JSON数据解析，这里可以使用Evaluator
在Spark Structured Streaming 中，主要可以从以下方式接入流数据。 1, Kafka Source。当消息生产者发送的消息到达某个topic的消息队列时，将触发计算。...这种方式通常要求文件到达路径是原子性(瞬间到达，不是慢慢写入)的，以确保读取到数据的完整性。在大部分文件系统中，可以通过move操作实现这个特性。 3, Socket Source。...在Spark Structured Streaming 中，主要可以用以下方式输出流数据计算结果。 1, Kafka Sink。将处理后的流数据输出到kafka某个或某些topic中。...流计算启动开始到目前为止接收到的全部数据的计算结果添加到sink中。 update mode 只有本次结果中和之前结果不一样的记录才会添加到sink中。...也可以像批处理中的静态的DataFrame那样，注册临时视图，然后在视图上使用SQL语法。
负载均衡，多个引擎随机执行 多session模式实现并行查询 采用spark的FAIR调度，避免资源被大任务独占 基于spark的动态资源分配，在无任务的情况下不会占用executor资源 支持Cluster...的关联 对数据源操作的权限验证 支持的数据源：hdfs、hive、hbase、kafka、mysql、es、mongo 支持的文件格式：parquet、csv、orc、json、text、xml 在Structured...rowkey,info:appname,info:age"） 无 spark.rowkey.view.name rowkey对应的dataframe创建的temp view名 ，设置了该值后只获取rowkey...临时表中作为hbase的rowkey的字段名 第一个字段 bulkload.enable 是否启动bulkload false hbase.table.name Hbase表名 无 hbase.table.family...import语法 参考 StreamingPro之MLSQL spark sql在喜马拉雅的使用之xql
1）、物流系统Logistics：数据存储数据库中，使用OGG实时增量采集，发送到Topic中（JSON） OGG 11g版本，实时性不是很高，有一定延迟性 2）、客户关系管理系统CRM：数据存储在...数据转换ETL：消费Kafka中消息都是JSON格式字符串，需要进行解析转换处理 数据终端Sink：将转换后数据存储到Kudu、ES及CK中，此时如何保存DataFrame到外部存储系统，像ES和Kudu...Kudu 在一个系统中融合了 OLTP 型随机读写能力与 OLAP 型分析能力，填补了 Hadoop存储层的缺憾，是 Hadoop 生态的一大生力军。...1）、Table表：Schema信息（字段名称和字段类型）、主键约束（PrimaryKey） 2）、Tablet：表的一个数据片段，类似HBase中Region 在Kudu中将表划分为多个Tablet...直接定义Impala表数据存储在Kudu中，内部集成 3）、方式三：通过Kudu-Spark包集成Kudu与Spark，并编写Spark应用程序来操作Kudu表 KuduContext，类似SparkContext
之上分布式数据集，并且Schema信息，Schema就是数据内部结果，包含字段名称和字段类型 RDD[Person] 与 DataFrame比较 DataFrame知道数据内部结构，在计算数据之前...中添加的新的接口，是DataFrame API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame的优点。...，在SparkSQL中，当加载读取文件数据时，如果不指定格式，默认是parquet格式数据 val df3: DataFrame = spark.read.load("datas/resources...中开发应用，集成Hive，读取表的数据进行分析，构建SparkSession时需要设置HiveMetaStore服务器地址及集成Hive选项，首先添加MAVEN依赖包： <dependency...通过Java JDBC的方式，来访问Thrift JDBC/ODBC server，调用Spark SQL，并直接查询Hive中的数据 * ii).
下面是关于如何在 PySpark 中写入和读取 Parquet 文件的简单说明，我将在后面的部分中详细解释。...https://parquet.apache.org/ 优点 在查询列式存储时，它会非常快速地跳过不相关的数据，从而加快查询执行速度。因此，与面向行的数据库相比，聚合查询消耗的时间更少。...Pyspark 将 DataFrame 写入 Parquet 文件格式 现在通过调用DataFrameWriter类的parquet()函数从PySpark DataFrame创建一个parquet文件...这与传统的数据库查询执行类似。在 PySpark 中，我们可以通过使用 PySpark partitionBy()方法对数据进行分区，以优化的方式改进查询执行。...从分区 Parquet 文件中检索 下面的示例解释了将分区 Parquet 文件读取到 gender=M 的 DataFrame 中。
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