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0856-7.1.4-如何使用spark-shell操作Kudu表

/artifactory/cloudera-repos/ 如果将 Spark 2 与 Scala 2.11 一起使用，请使用 kudu-spark2_2.11 依赖包(当前CDP版本中可用)。...2.3 进入spark-shell操作kudu 作为 CML 中现有引擎的替代品，ML Runtimes 比当前的单体引 spark-shell --packages org.apache.kudu:kudu-spark2...可看到没有任何数据 然后将从test002表生成的df插入到表like_test002，执行下面代码 kuduContext.insertRows(df, "like_test002") ?...也可以看到新增的一条数据插入成功 3.在spark-shell中执行下面代码 kuduContext.upsertRows(df, "like_test002") ?...通常，Spark作业用最少的调整和配置运行。可以使用Spark 的配置选项调整执行程序和资源的数量，以提高并行度和性能。如果表非常宽并且默认内存分配相当低，可能导致作业失败。

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    数据湖（十五）：Spark与Iceberg整合写操作

    表与b表id匹配不上，那么将b表中的数据插入到a表中，具体操作如下：//将表b 中与表a中相同id的数据更新到表a,表a中没有表b中有的id对应数据写入增加到表aspark.sql( """ |...动态分区覆盖：动态覆盖会全量将原有数据覆盖，并将新插入的数据根据Iceberg表分区规则自动分区，类似Hive中的动态分区。..._val df: DataFrame = spark.read.json(nameJsonList.toDS)//创建普通表df_tbl1,并将数据写入到Iceberg表，其中DF中的列就是Iceberg...表中的列df.writeTo("hadoop_prod.default.df_tbl1").create()//查询表 hadoop_prod.default.df_tbl1 中的数据，并查看数据存储结构.../创建分区表df_tbl2,并将数据写入到Iceberg表，其中DF中的列就是Iceberg表中的列df.sortWithinPartitions($"loc")//写入分区表，必须按照分区列进行排序

    1.7K61

    基于Apache Hudi + MinIO 构建流式数据湖

    Hudi 在这个用例中的关键在于它提供了一个增量数据处理栈，可以对列数据进行低延迟处理。...为了优化频繁的写入/提交，Hudi 的设计使元数据相对于整个表的大小保持较小。时间线上的新事件被保存到内部元数据表中，并作为一系列读取时合并的表实现，从而提供低写入放大。...此外元数据表使用 HFile 基本文件格式，通过一组索引键查找进一步优化性能，避免读取整个元数据表。作为表一部分的所有物理文件路径都包含在元数据中，以避免昂贵且耗时的云文件列表。...，向MinIO写表 下面将生成新的行程数据，将它们加载到 DataFrame 中，并将我们刚刚创建的 DataFrame 作为 Hudi 表写入 MinIO。...为了展示 Hudi 更新数据的能力，我们将对现有行程记录生成更新，将它们加载到 DataFrame 中，然后将 DataFrame 写入已经保存在 MinIO 中的 Hudi 表中。

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    Dive into Delta Lake | Delta Lake 尝鲜

    表中存在但 DataFrame 中不存在的列会被设置为 null 如果 DataFrame 中有额外的列在表中不存在，那么该操作将抛出异常 Delta Lake 具有可以显式添加新列的 DDL 和自动更新...这使得数据工程师可以轻松地在数据湖中插入/更新和删除记录。由于 Delta Lake 以文件级粒度跟踪和修改数据，因此它比读取和覆盖整个分区或表更有效。...兼容 Apache Spark API 开发人员可以将 Delta Lake 与他们现有的数据管道一起使用，仅需要做一些细微的修改。...// 分区表 df.write.format("delta").partitionBy("date").save("/delta/events") Read table val df = spark.read.format...附加新列时将保留大小写。 NullType 列 写入 Delta 时，会从 DataFrame 中删除 NullType 列（因为 Parquet 不支持 NullType）。

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    基于Apache Hudi + MinIO 构建流式数据湖

    Hudi 在这个用例中的关键在于它提供了一个增量数据处理栈，可以对列数据进行低延迟处理。...为了优化频繁的写入/提交，Hudi 的设计使元数据相对于整个表的大小保持较小。时间线上的新事件被保存到内部元数据表中，并作为一系列读取时合并的表实现，从而提供低写入放大。...此外元数据表使用 HFile 基本文件格式，通过一组索引键查找进一步优化性能，避免读取整个元数据表。作为表一部分的所有物理文件路径都包含在元数据中，以避免昂贵且耗时的云文件列表。...，向MinIO写表 下面将生成新的行程数据，将它们加载到 DataFrame 中，并将我们刚刚创建的 DataFrame 作为 Hudi 表写入 MinIO。...为了展示 Hudi 更新数据的能力，我们将对现有行程记录生成更新，将它们加载到 DataFrame 中，然后将 DataFrame 写入已经保存在 MinIO 中的 Hudi 表中。

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    Apache Spark中使用DataFrame的统计和数学函数

    在这篇博文中, 我们将介绍一些重要的功能, 其中包括： 随机数据生成功能 摘要和描述性统计功能 样本协方差和相关性功能 交叉表(又名列联表) 频繁项目(注: 即多次出现的项目) 数学函数 我们在例子中使用...Out[6]: 1.0 在上面的例子中, id列与自身完全相关, 而两个随机生成的列则具有较低的相关值.. 4.交叉表(列联表) 交叉表提供了一组变量的频率分布表....列联表是统计学中的一个强大的工具, 用于观察变量的统计显着性(或独立性). 在Spark 1.4中, 用户将能够将DataFrame的两列进行交叉以获得在这些列中观察到的不同对的计数....请注意, " a = 11和b = 22" 的结果是误报(它们并不常出现在上面的数据集中) 6.数学函数 在Spark 1.4中还新增了一套数学函数. 用户可以轻松地将这些数学函数应用到列上面....对于采用两个参数作为输入的函数, 例如pow(x, y)(计算x的y次幂), hypot(x, y)(计算直角三角形的斜边长), 两个独立的列或者列的组合都可以作为输入参数.

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    客快物流大数据项目（八十三）：Kudu的优化

    2、Cells在编码或压缩之前，任何单个单元都不得大于 64KB。 在 Kudu 完成内部复合键编码之后，组成复合键的单元格总共限制为 16KB。如果插入不符合这些限制的行时会报错误并返回给客户端。...现有列的类型和是否允许为空，一旦设置后，是不可修改的。Decimal 类型的精度不可修改。也不允许通过更改表来更改 Decimal 列的精度和小数位数删除列不会立即回收空间。首先必须运行压缩。...4、表表中的副本数必须为奇数，最多为 7复制因子（在表创建时设置）不能更改无法手动运行压缩，但是删除表将立即回收空间5、其他限制不支持二级索引。不支持多行事务。不支持外键。...鼓励用户根据需要使用 Spark 或 Impala之类的工具导出或导入表。11、Impala集成限制创建 Kudu 表时，建表语句中的主键字段必须在最前面。Impala 无法更新主键列中的值。...12、​​​​​​​​​​​​​​Spark集成限制必须使用 JDK8，自 Kudu-1.5.0 起，Spark 2.2 是默认的依赖项版本。Kudu 表只能在 Spark SQL 中注册为临时表。

    1.3K41

    Spark SQL 外部数据源

    lz4, or snappyNone压缩文件格式ReadmergeSchematrue, false取决于配置项 spark.sql.parquet.mergeSchema当为真时，Parquet 数据源将所有数据文件收集的...8.3 分区写入 分区和分桶这两个概念和 Hive 中分区表和分桶表是一致的。都是将数据按照一定规则进行拆分存储。...8.3 分桶写入 分桶写入就是将数据按照指定的列和桶数进行散列，目前分桶写入只支持保存为表，实际上这就是 Hive 的分桶表。...// Spark 将确保文件最多包含 5000 条记录 df.write.option(“maxRecordsPerFile”, 5000) 九、可选配置附录 9.1 CSV读写可选配置 读\写操作配置项可选值默认值描述...createTableOptions写入数据时自定义创建表的相关配置createTableColumnTypes写入数据时自定义创建列的列类型 数据库读写更多配置可以参阅官方文档：https://spark.apache.org

    2.4K30

    SparkSQL

    Spark on Hive：Hive只作为存储元数据，Spark负责SQL解析优化，语法是Spark SQL语法，Spark底层采用优化后的df或者ds执行。...DataFrame与RDD的主要区别在于，DataFrame带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。 Spark SQL性能上比RDD要高。...如果从内存中获取数据，Spark可以知道数据类型具体是什么，如果是数字，默认作为Int处理；但是从文件中读取的数字，不能确定是什么类型，所以用BigInt接收，可以和Long类型转换，但是和Int不能进行转换...视图：对特定表的数据的查询结果重复使用。View只能查询，不能修改和插入。...spark.sql("create table user(id int, name string)") 查看数据库 spark.sql("show tables").show 向表中插入数据 spark.sql

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    客快物流大数据项目（一百）：ClickHouse的使用

    );3.2、​​​​​​​​​​​​​​插入数据实现步骤：打开ClickHouseUtils工具类创建方法：生成插入表数据的sql字符串创建方法：根据字段类型为字段赋值默认值创建方法：将数据插入到clickhouse...中在ClickHouseJDBCDemo单例对象中调用插入数据实现方法：创建方法：生成插入表数据的sql字符串/** * 生成插入表数据的sql字符串 * @param tableName * @param...clickhouse中/** * 将数据插入到clickhouse中 * @param tableName * @param df */def insertToCkWithStatement(tableName...工具类创建方法：生成删除表数据的sql字符串创建方法：将数据从clickhouse中删除在ClickHouseJDBCDemo单例对象中调用删除数据实现方法：创建方法：生成删除表数据的sql字符串/**...clickhouse中删除/** * 将数据从clickhouse中删除 * @param tableName * @param df */def deleteToCkWithStatement(tableName

    1.3K81

    Spark SQL，DataFrame以及 Datasets 编程指南 - For 2.0

    SQL 一种使用 Spark SQL 的方式是使用 SQL。Spark SQL 也支持从 Hive 中读取数据，如何配置将会在下文中介绍。...DataFrame 也可以通过调用 saveAsTable 方法将数据保存到 Hive 表中。...举个例子，我们可以使用下列目录结构存储上文中提到的人口属性数据至一个分区的表，将额外的两个列 gender 和 country 作为分区列： path └── to └── table...配置上需要做的是将 hive-site.xml, core-site.xml (如果有安全相关配置) 以及 hdfs-site.xml拷贝到 $SPARK_HOME/conf 目录下。...Spark SQL会只会缓存需要的列并且会进行压缩以减小内存消耗和 GC 压力。可以调用 spark.uncacheTable("tableName") 将表中内存中移除。

    4K20

    PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

    各种操作提供了一个session会话环境，具体来说接收一个SparkContext对象作为输入，建立Spark SQL的主入口。...Column：DataFrame中每一列的数据抽象 types：定义了DataFrame中各列的数据类型，基本与SQL中的数据类型同步，一般用于DataFrame数据创建时指定表结构schema functions...SQL中"*"提取所有列，以及对单列进行简单的运算和变换，具体应用场景可参考pd.DataFrame中赋值新列的用法，例如下述例子中首先通过"*"关键字提取现有的所有列，而后通过df.age+1构造了名字为...接受参数可以是一列或多列（列表形式），并可接受是否升序排序作为参数。...df.createOrReplaceTempView('person') # 将df注册为表名叫person的临时表 spark.sql('select * from person').show()

    10K20

    数据湖（十三）：Spark与Iceberg整合DDL操作

    一、​​​​​​​CREATE TABLE 创建表Create table 创建Iceberg表，创建表不仅可以创建普通表还可以创建分区表，再向分区表中插入一批数据时，必须对数据中分区列进行排序，否则会出现文件关闭错误...string,age int,loc string) using iceberg partitioned by (loc) """.stripMargin)//向分区表中插入数据时，必须对分区列排序...("select * from hadoop_prod.default.mytbl").show()在HDFS中数据存储和结果如下：2、将表loc列添加为分区列，并插入数据，查询//3.将 loc 列添加成分区...，现有数据将继续保留在原有的布局中。...3、将ts列进行转换作为分区列，插入数据并查询//5.将 ts 列通过分区转换添加为分区列spark.sql( """ |alter table hadoop_prod.default.mytbl

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    数据湖（四）：Hudi与Spark整合

    Hudi与Spark整合一、向Hudi插入数据默认Spark操作Hudi使用表类型为Copy On Write模式。...Hudi与Spark整合时有很多参数配置，可以参照https://hudi.apache.org/docs/configurations.html配置项来查询，此外，整合时有几个需要注意的点，如下:Hudi...1、向原有Hudi表“person_infos”中插入两次数据目前hudi表中的数据如下：图片先执行两次新的数据插入，两次插入数据之间的间隔时间至少为1分钟，两次插入数据代码如下://以下代码分两次向...") .getOrCreate()//读取第一个文件，向Hudi中插入数据val df1: DataFrame = session.read.json("file:///D:\\2022IDEA_space...选项，该选项“insert_overwrite_table”可以直接在元数据层面上操作，直接将数据写入表，原有数据会在一定时间内删除，相比删除原有数据再插入更方便。

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    「Hudi系列」Hudi查询&写入&常见问题汇总

    Hudi中的小文件处理功能，可以分析传入的工作负载并将插入内容分配到现有文件组中，而不是创建新文件组。新文件组会生成小文件。...该工具使用Hive JDBC运行hive查询并将其结果保存在临时表中，这个表可以被插入更新。...hudi & non-hudi datasets .load("/glob/path/pattern"); 实时表 {#spark-rt-view} 当前，实时表只能在Spark中作为Hive表进行查询...使用HoodieDeltaStreamer工具提取时，可以在属性文件中设置配置项，并将该文件作为命令行参数 --props传递。 19....如果要写入未分区的Hudi数据集并执行配置单元表同步，需要在传递的属性中设置以下配置： hoodie.datasource.write.keygenerator.class=org.apache.hudi.NonpartitionedKeyGenerator

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