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不会这20个Spark热门技术点，你敢出去面试大数据吗?

默认的batch数量是10000条，也就是说，排序好的数据，会以每批次1万条数据的形式分批写入磁盘文件，写入磁盘文件是通过Java的BufferedOutputStream实现的。...（重点） RDD 弹性分布式数据集；不可变、可分区、元素可以并行计算的集合。 优点： RDD编译时类型安全：编译时能检查出类型错误； 面向对象的编程风格：直接通过类名点的方式操作数据。...缺点： 序列化和反序列化的性能开销很大，大量的网络传输； 构建对象占用了大量的heap堆内存，导致频繁的GC（程序进行GC时，所有任务都是暂停） DataFrame RDD为基础的分布式数据集 优点：...： 1.Spark 在代码中 new 一个对象实例； 2.JVM 从堆内内存分配空间，创建对象并返回对象引用； 3.Spark 保存该对象的引用，记录该对象占用的内存...我们知道，JVM 的对象可以以序列化的方式存储，序列化的过程是将对象转换为二进制字节流，本质上可以理解为将非连续空间的链式存储转化为连续空间或块存储，在访问时则需要进行序列化的逆过程——反序列化，将字节流转化为对象

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一文详解开放数据湖的并发控制

每个版本都对应于该文件的时间戳记录更新到文件中的记录。 文件切片：可以将文件组进一步分为多个切片。文件组中的每个文件切片都是由创建它的提交时间戳唯一标识的。 OCC分为三个阶段 - 阅读，验证和写如。...对于多写入的方案，当写入端开始提交过程时，它将从锁定提供商中获取短期锁定，通常使用Zookeeper，Hive Metastore或DynamoDB进行外部服务实现。...如果此原子交换失败（由于另一位写入端在同时进行了变化），则写入端的提交被拒绝。然后，写入端通过根据表的最新状态创建新的元数据树来重新检验整个过程，并再次尝试原子交换。...当涉及到表维护任务（例如优化（例如压缩）或大型删除作业）时，Iceberg将其按照常规写作对待。这些操作可能与摄入工作重叠，但它们遵循相同的OCC原则 - 通过基于最新的表状态重试解决冲突。...Delta Lake Delta Lake通过乐观的并发控制（OCC）提供并发控制，以提供写入端之间的事务保证。 OCC允许多个写入端在不频繁的情况下独立尝试更改。

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    基于 Spark 的数据分析实践

    所依赖的 RDD 以及计算产生该 RDD 的数据的方式；只有在用户进行 Action 操作时，Spark 才会调度 RDD 计算任务，依次为各个 RDD 计算数据。...如：对象无法序列化等运行期才能发现的异常。 三、SparkSQL Spark 从 1.3 版本开始原有 SchemaRDD 的基础上提供了类似Pandas DataFrame API。...的数据类型自动创建表； savemode 默认为 overwrite 覆盖写入，当写入目标已存在时删除源表再写入；支持 append 模式， 可增量写入。...SparkSQL Around After 用于 Flow 在运行结束后执行的一个环绕，用于记录日志和写入状态。...Prepare round 可做插入（insert）动作，after round 可做更新 （update）动作，相当于在数据库表中从执行开始到结束有了完整的日志记录。

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    最大化 Spark 性能：最小化 Shuffle 开销

    Spark 中的 Shuffle 是什么？ Apache Spark 通过将数据分布在多个节点并在每个节点上单独计算值来处理查询。然而有时节点需要交换数据。...为了 Shuffle ，Spark 生成一组 map 任务来组织数据，以及一组 reduce 任务来聚合数据。...然后根据目标分区对它们进行排序并写入单个文件。在 reduce 端，任务读取相关的排序块。 某些 Shuffle 操作可能会消耗大量堆内存，因为它们在传输之前或之后使用内存中数据结构来组织记录。...通过遵循这些最佳实践并优化 Spark 作业，可以显着减少 shuffle 的需要，从而提高性能和资源利用率。...然而在某些情况下，shuffle 可能仍然不可避免，特别是对于复杂的操作或处理大型数据集时。在这种情况下，应重点优化而不是完全避免 shuffle 。 原文作者：Sushil Kumar

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    Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark Streaming 编程指南 | ApacheCN

    此功能应将每个 RDD 中的数据推送到外部系统, 例如将 RDD 保存到文件, 或将其通过网络写入数据库....通常向外部系统写入数据需要创建连接对象（例如与远程服务器的 TCP 连接）, 并使用它将数据发送到远程系统.为此, 开发人员可能会无意中尝试在Spark driver 中创建连接对象, 然后尝试在Spark....有关详细信息, 请参阅 Spark Streaming配.请注意, 启用 I/O 加密时, Spark 不会将写入写入日志的数据加密.如果需要对提前记录数据进行加密, 则应将其存储在本地支持加密的文件系统中..., 因为数据需要在先前的应用程序关闭并且升级的应用程序尚未启动时进行缓冲.从升级前代码的早期 checkpoint 信息重新启动不能完成.checkpoint 信息基本上包含序列化的 Scala/Java...Idempotent updates （幂等更新）: 多次尝试总是写入相同的数据.例如, saveAs***Files 总是将相同的数据写入生成的文件.

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    重磅 | Delta Lake正式加入Linux基金会，重塑数据湖存储标准

    虽然数据湖在数据范围方面迈出了一大步，但是也面临了很多问题，主要概括如下： 数据湖的读写是不可靠的。数据工程师经常遇到不安全写入数据湖的问题，导致读者在写入期间看到垃圾数据。...每个写操作都是一个事务，事务日志中记录的写操作有一个串行顺序。事务日志会跟踪文件级的写操作，并使用乐观并发控制，这非常适合数据湖，因为尝试修改相同文件的多个写操作并不经常发生。...Delta Lake 还提供了强大的序列化隔离级别，允许工程师不断地对目录或表进行写操作，而用户可以不断地从相同的目录或表中读取数据。读取者将看到读操作开始时存在的最新快照。...模式管理：Delta Lake 会自动验证正在写入的 DataFrame 模式是否与表的模式兼容。表中存在但 DataFrame 中不存在的列会被设置为 null。...工程师将能够通过指定布尔条件及调整严重程度来处理数据期望。当 Apache Spark 作业写入表或目录时，Delta Lake 将自动验证记录，当出现违规时，它将根据所预置的严重程度处理记录。

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    基于Alluxio系统的Spark DataFrame高效存储管理技术

    Alluxio和Spark缓存 用户使用Alluxio存储Spark DataFrame非常简单：通过Spark DataFrame write API将DataFrame作为一个文件写入Alluxio...当DataFrame存储在Alluxio时，Spark读取DataFrame就像从Alluxio中读取文件一样简单。...当使用50 GB规模的DataFrame时，我们在单个Spark应用中进行聚合操作，并且记录该聚合操作的耗时。...这是因为使用Alluxio缓存DataFrame时，Spark可以直接从Alluxio内存中读取DataFrame，而不是从远程的公有云存储中。...在本实验中，Alluxio能够将数据读取造成的不稳定性降低超过100倍。 由于共有云存储系统的网络访问性能不可预测性，最慢的Spark作业执行时间超过1700秒, 比平均慢2倍。

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    基于Alluxio系统的Spark DataFrame高效存储管理技术

    Alluxio和Spark缓存 用户使用Alluxio存储Spark DataFrame非常简单：通过Spark DataFrame write API将DataFrame作为一个文件写入Alluxio...当DataFrame存储在Alluxio时，Spark读取DataFrame就像从Alluxio中读取文件一样简单。...当使用50 GB规模的DataFrame时，我们在单个Spark应用中进行聚合操作，并且记录该聚合操作的耗时。...这是因为使用Alluxio缓存DataFrame时，Spark可以直接从Alluxio内存中读取DataFrame，而不是从远程的公有云存储中。...在本实验中，Alluxio能够将数据读取造成的不稳定性降低超过100倍。 由于共有云存储系统的网络访问性能不可预测性，最慢的Spark作业执行时间超过1700秒, 比平均慢2倍。

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    Spark入门指南：从基础概念到实践应用全解析

    DISK_ONLY 低 高 否 是 使用未序列化的Java对象格式，将数据全部写入磁盘文件中。...当你对一个 RDD 执行转换操作时，Spark 会生成一个新的 RDD，并记录这两个 RDD 之间的依赖关系。这种依赖关系就是血缘关系。血缘关系可以帮助 Spark 在发生故障时恢复数据。...foreachRDD(func)：最通用的输出操作，将函数func应用于DStream中生成的每个RDD。通过此函数，可以将数据写入任何支持写入操作的数据源。...Complete 每当有更新时，将流 DataFrame/Dataset 中的所有行写入接收器。...Update 每当有更新时，只将流 DataFrame/Dataset 中更新的行写入接收器。Output SinkOutput sink 指定了数据写入的位置。

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    五万字 | Spark吐血整理，学习与面试收藏这篇就够了！

    持久化级别 说明 MORY_ONLY(默认) 将 RDD 以非序列化的 Java 对象存储在 JVM 中。如果没有足够的内存存储 RDD，则某些分区将不会被缓存，每次需要时都会重新计算。...如果数据在内存中放不下，则溢写到磁盘上．需要时则会从磁盘上读取 MEMORY_ONLY_SER (Java and Scala) 将 RDD 以序列化的 Java 对象(每个分区一个字节数组)的方式存储...写入磁盘文件是通过 Java 的 BufferedOutputStream 实现的。...崩溃了，则对应的调度阶段任务集的 ShuffleMapTask 的输出结果也将标志为不可用，这将导致对应任务集状态的变更，进而重新执行相关计算任务，以获取丢失的相关数据。...使用Kryo序列化 默认情况下，Spark使用Java的序列化机制。

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    Spark性能优化总结

    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。...index文件，reducer可以通过这个index文件取得它需要处理的数据M 1.4 引入Tungsten-Sort Based Shuffle 亦称unsafeShuffle，将数据记录用序列化的二进制方式存储...write task的buffer大小，将数据写到磁盘文件之前，会先写入buffer缓冲中，待缓冲写满之后，才会溢写到磁盘 spark.reducer.maxSizeInFlight 设置shuffle...spark api演进 Type RDD DataFrame DataSet definition RDD是分布式的Java对象的集合 DataFrame是分布式的Row对象的集合 DataSet是分布式的...内部数据直接以java对象存储，dataframe内存存储的是Row对象而不能是自定义对象* 编译时不能类型转化安全检查，运行时才能确定是否有问题 * 可能需要额外定义Encoder

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    Spark重要知识汇总

    即，将数据以未序列化的Java对象形式存储在JVM的堆内存中。 persist()方法：这是一个更通用的方法，允许用户指定缓存的级别。...缓存级别Spark提供了以下几种缓存级别（StorageLevel）： MEMORY_ONLY：将RDD以未序列化的Java对象形式存储在JVM的堆内存中。...如果内存不足，则某些分区可能不会被缓存，而是会在需要时重新计算。 MEMORY_AND_DISK：将RDD以未序列化的Java对象形式存储在JVM的堆内存中。...MEMORY_ONLY_SER：将RDD以序列化的Java对象形式存储（每个分区为一个字节数组）。这种方式比未序列化的对象更节省空间，但读取时会增加CPU的负担。...执行检查点操作：当遇到第一个行动操作时，Spark会启动一个新的作业来计算被标记为检查点的RDD，并将其结果写入之前设置的检查点目录中。

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    Spark入门指南：从基础概念到实践应用全解析

    级别 使用空间 CPU时间 是否在内存中 是否在磁盘上 备注 MEMORY_ONLY 高 低 是 否 使用未序列化的Java对象格式，将数据保存在内存中。...唯一的区别是，会将RDD中的数据进行序列化 MEMORY_AND_DISK_SER_2 低 高 部分 部分 数据存2份 DISK_ONLY 低 高 否 是 使用未序列化的Java对象格式，将数据全部写入磁盘文件中...当你对一个 RDD 执行转换操作时，Spark 会生成一个新的 RDD，并记录这两个 RDD 之间的依赖关系。这种依赖关系就是血缘关系。 血缘关系可以帮助 Spark 在发生故障时恢复数据。...**foreachRDD(func)**：最通用的输出操作，将函数func应用于DStream中生成的每个RDD。通过此函数，可以将数据写入任何支持写入操作的数据源。...Complete 每当有更新时，将流 DataFrame/Dataset 中的所有行写入接收器。 Update 每当有更新时，只将流 DataFrame/Dataset 中更新的行写入接收器。

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    干货：Spark在360商业数据部的应用实践

    数据处理的实时链路如下所示： 1种方式是通过Apache Flume实时写入Hdfs，用于第二天全量数据的离线计算 1种方式是通过SparkSteaming实时处理，处理后数据会回流至Kafka或者...由于之前大部分数据分析工作都是通过使用hive命令行完成的，为了将迁移至SparkSQL的代价最小，360系统部的同事开发了SparkSQL的命令行版本spark-hive。...从API易用性的角度上 看，DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的RDD API要更加友好，门槛更低。...3）spark.serializer:Spark内部会涉及到很多对数据进行序列化的地方，默认使用的是Java的序列化机制。...Spark同时支持使用Kryo序列化库，Kryo序列化类库的性能比Java序列化类库的性能要高很多。官方介绍，Kryo序列化机制比Java序列化机制，性能高10倍左右。

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    浅谈Spark在大数据开发中的一些最佳实践

    如下sql，如果create table失败，table将处于不可用状态： 更佳的方式应该如下： 当数据重新生成完以后只需要使用原子操作更新hive的location即可，这样就可以保证每次写入数据时不影响表的使用...MEMORY_ONLY_SER_2：只在内存中缓存并进行序列化和2次备份 MEMORY_AND_DISK：在内存中缓存，如果内存不足将写入磁盘 （默认缓存级别） MEMORY_AND_DISK_2 ：...在内存中缓存并进行2次备份，如果内存不足将写入磁盘 MEMORY_AND_DISK_SER：在内存中缓存并序列化，如果内存不足将写入磁盘 MEMORY_AND_DISK_SER_2 ：在内存中缓存并序列化和...DataFrame中有数据的分区，需要配置如下参数开启动态分区，动态分区会在有数据需要写入分区时才会将当前分区清空。...需要注意的是开启动态分区会导致写入效率下降： 五、DataFrame中使用udf时，需要注意udf的参数如果是基础类型则必须不为空，否则不会被执行。

    1.7K20

    【Spark篇】---SparkSQL初始和创建DataFrame的几种方式

    从API易用性的角度上 看， DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的RDD API要更加友好，门槛更低。...任务执行。...（重要） 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） 关于序列化问题:              ...另外：一个文件多次writeObject时，如果有相同的对象已经写入文件，那么下次再写入时，只保存第二次写入的引用，读取时，都是第一次保存的对象。

    2.6K10

    我说Java基础重要，你不信？来试试这几个问题

    当大量数据需要加载到内存中时，如果使用Java序列化方式来存储对象，占用的空间会较大降低存储传输效率。...其中，通过serialize和deserialize方法，可以将指定类型进行序列化。并且，Flink的这些序列化器会以稠密的方式来将对象写入到内存中。...自从Spark 2.0.0以来，我们在使用简单类型、简单类型数组或字符串类型的简单类型来调整RDDs时，在内部使用Kryo序列化器。 Java中的反射了解吧？...那我问问Spark SQL将RDD转换为DataFrame如何实现的不过分吧？...Spark SQL支持将现有RDDS转换为DataFrame的两种不同方法，其实也就是隐式推断或者显式指定DataFrame对象的Schema。

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    大数据生态圈常用组件（二）：概括介绍、功能特性、适用场景

    avro-java-sdk java版 此avro-java-sdk主要为用户向kafka集群发送avro序列化数据/从kafka集群消费avro序列化数据提供了统一的接口。...实时ETL 对事实表的每一条新增记录进行转化计算，同时join维度表来扩充记录字段，将数据清洗的延迟控制在秒以内。...另外Spark SQL提供了领域特定语言，可使用Scala、Java或Python来操纵DataFrame/DataSet。这些都可用于批处理。...任务调度与监控 YARN 通过一个称为ApplicationMaster的轻量型进程实例来协调应用程序内的所有任务的执行。...一般情况下，从binlog产生到写入kafka，平均延迟在0.1秒之内。当MySQL端有大量数据增量产生时，Maxwell写入kafka的速率能达到7万行/秒。

    1.5K20

    简单回答：SparkSQL数据抽象和SparkSQL底层执行过程

    无法对域对象（丢失域对象）进行操作：将域对象转换为DataFrame后，无法从中重新生成它；下面的示例中，一旦我们从personRDD创建personDF，将不会恢复Person类的原始RDD（RDD...基于上述的两点，从Spark 1.6开始出现Dataset，至Spark 2.0中将DataFrame与Dataset合并，其中DataFrame为Dataset特殊类型，类型为Row。 ?...由于DataFrame每一行的数据结构一样，且存在schema中，Spark通过schema就能读懂数据，因此在通信和IO时只需要序列化和反序列化数据，而结构部分不用。...Dataset具有类型安全检查，也具有DataFrame的查询优化特性，还支持编解码器，当需要访问非堆上的数据时可以避免反序列化整个对象，提高了效率。...大致运行步骤： 先将 RDD 解析为由 Stage 组成的 DAG, 后将 Stage 转为 Task 直接运行 问题： 任务会按照代码所示运行, 依赖开发者的优化, 开发者的会在很大程度上影响运行效率

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