在 Yarn 上使用 Spark，以 cluster 模式运行： sudo -uxiaosi spark-submit \ --class com.sjf.example.sql.SparkHiveExample...executor-memory 12g \ --num-executors 20 \ --executor-cores 2 \ --queue xiaosi \ --conf spark.driver.extraJavaOptions.../bin/bash: {{JAVA_HOME}}/bin/java: No such file or directory 发现换一台机器提交作业就没有问题，怀疑是版本的问题，经过对比，原来是我编译Spark...后来使用线上Hadoop版本重新编译了Spark，这个问题就解决了。
简单回顾 在前面的章节里，我们讨论了Delta将一切数据操作都抽象为文件的增加和删除，并且将增加和删除的动作记录到日志里(_delta_log)，并且我们也探秘了Detla的目录结构，很简单根目录是数据目录...，可能有分区可能没有，根目录里还有个特殊的目录_delta_log,里面是json文件，记录了每次commit产生的动作。...得益于Spark的微批模式，流式写入就是每个周期进行如上的操作，每个周期是一个commit. 而批则是一次写入一个commit。...流读Delta表是什么概念 其实就是讲Delta表当成了一个流的数据源。通常比如消息队列是典型的流程序数据源，他们的特点都是只增。所以Delta目前也只能做到纯新增表作为流数据源。...所以目前Delta只支持纯新增数据的表作为流的数据源。
Delta Lake 是一个存储层，为 Apache Spark 和大数据 workloads 提供 ACID 事务能力，其通过写和快照隔离之间的乐观并发控制（optimistic concurrency...当用户想要读取旧版本的表或目录时，他们可以在 Apache Spark 的读取 API 中提供时间戳或版本号，Delta Lake 根据事务日志中的信息构建该时间戳或版本的完整快照。...统一流和批处理 Sink 除批量写入外，Delta Lake 还可用作 Apache Spark structured streaming 的高效流式 sink。...当 Apache Spark 作业写入表或目录时，Delta Lake 将自动验证记录，当数据存在异常时，它将根据提供的设置来处理记录。...100% 兼容 Apache Spark API 这点非常重要。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。
一、简介 1.1 多数据源支持 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。...当为真时，Parquet 数据源将所有数据文件收集的 Schema 合并在一起，否则将从摘要文件中选择 Schema，如果没有可用的摘要文件，则从随机数据文件中选择 Schema。...("orc").mode("overwrite").save("/tmp/spark/orc/dept") 六、SQL Databases Spark 同样支持与传统的关系型数据库进行数据读写。...Spark 和 HDFS 一样，都不能很好的处理这个问题，这被称为“small file problem”。...Spark: The Definitive Guide[M] . 2018-02 https://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources.html
数据输入源 Spark Streaming中的数据来源主要是 系统文件源 套接字流 RDD对列流 高级数据源Kafka 文件流 交互式环境下执行 # 创建文件存放的目录 cd /usr/loca/spark...StreamingContext(sc, 1) # 流计算的指挥官 lines = ssc.socketTextStream(sys.argv[1], int(sys.argv[2])) # 定义套接字类型的输入源...编程实现自定义数据源 # DataSourceSocket.py import socket server = socket.socket() # 生成对象 server.bind("localhose...spark配置文件 cd /usr/local/spark/conf vim spark-env.sh kafka数据源 # kafkaWordCount.py from __future__ import...", {topic:1}) # 建立数据源 lines = kvs.map(lambda x:x[1]) counts = lines.flatMap(lambda line:line.split
p=3683 在spark批处理中读写Delta http://spark.coolplayer.net/?...p=3715 Delta 乐观锁并发事务控制 http://spark.coolplayer.net/?p=3717 Delta 常见问题 http://spark.coolplayer.net/?...Delta log 中还有一部分记录当前这个表的meta信息， 我们测试中使用的是kafka数据源，产生的 DataFrame 就是key，value，topic，partitiion，timestamp...Delta 和 spark 的计算层整合 Delta 使用 DeltaDataSource 和 Spark Sql 的 批流APIs 进行整合。 ?...DeltaDataSource 作为 spark 数据源的一个插件，在 spark sql 引擎中会被回调，然后进行输入输出，下面简单的描述一下调用链，spark sql 内部调用关系太复杂，这里忽略。
---- 外部数据源 Spark可以从外部存储系统读取数据，比如RDBMs表中或者HBase表中读写数据，这也是企业中常常使用，如： 1）、要分析的数据存储在HBase表中，需要从其中读取数据数据分析.../github.com/teeyog/blog/issues/22 https://blog.csdn.net/u011817217/article/details/81667115 MySQL 数据源...import org.apache.spark.rdd....ps.addBatch() }) ps.executeBatch() ps.close() connection.close() } } HBase 数据源...import org.apache.spark.
Spark DataSource API 的提出使得各个数据源按规范实现适配，那么就可以高效的利用Spark 的计算能力。...这里RestJSONRelation是整个核心，它实现了Spark SQL 和数据源的交互。...unhandledFilters, 返回一些数据源没有办法pushdown的filter。这样解析器就知道可以在Spark内部做filter了。...目前Spark SQL 提供了四种 TableScan 全表扫描 PrunedScan 可以指定列，其他的列数据源可以不用返回 PrunedFilteredScan 指定列，并且还可以加一些过滤条件...我们知道，最终Spark SQL 的直接数据源都是RDD的。所以这里我们返回的也是RDD[String]类型。
Spark Day05：Spark Core 文章目录 Spark Day05：Spark Core 01-[了解]-内容回顾 02-[了解]-内容提纲 03-[掌握]-SogouQ日志分析之数据调研和业务分析...SogouRecord 06-[掌握]-SogouQ日志分析之搜索关键词统计 07-[掌握]-SogouQ日志分析之用户搜索点击统计 08-[掌握]-SogouQ日志分析之搜索时间段统计 09-[了解]-外部数据源之...Spark与HBase交互概述 10-[掌握]-外部数据源之HBase Sink 11-[掌握]-外部数据源之HBase Source 12-[了解]-外部数据源之MySQL 概述 13-[掌握]-外部数据源之...MySQL Sink（基本版） 14-[掌握]-外部数据源之MySQL Sink（高级版） 15-[了解]-RDD 共享变量之含义及案例需求说明 16-[掌握]-共享变量之编程实现非单词过滤 01-[了解...Spark与HBase交互概述 Spark可以从外部存储系统读取数据，比如RDBMs表中或者HBase表中读写数据，这也是企业中常常使用，如下两个场景： Spark如何从HBase数据库表中读
经过一段时间的演化，spark-binlog，delta-plus慢慢进入正轨。...spark-binlog可以将MySQL binlog作为标准的Spark数据源来使用，目前支持insert/update/delete 三种事件的捕捉。...delta-plus则是对Delta Lake的一个增强库，譬如在Delta Plus里实现了将binlog replay进Detla表，从而保证Delta表和数据库表接近实时同步。...数据湖Delta Lake 深入解析 有了这两个库，加上Spark,我们就能通过两行代码完成库表的同步。...optioin("binlogIndex","4"). optioin("binlogFileOffset","4"). load() df.writeStream. format("org.apache.spark.sql.delta.sources.MLSQLDeltaDataSource
优化的数据源：Spark数据源的中央存储库，具有广泛的支持，包括SQL，NoSQL，Columnar，Document，UDF，文件存储，文件格式，搜索引擎等。...可扩展的元数据处理：Delta Lake利用Spark的分布式处理能力，像处理数据一样对待元数据。这允许具有数十亿个分区和文件的PB级表。...开放格式：Delta Lake中的所有数据均以Apache Parquet格式存储，从而使Delta Lake能够利用Parquet固有的高效压缩和编码方案。...统一的批处理和流源和接收器：Delta Lake中的表既是批处理表，又是流式源和接收器。流数据提取，批处理历史回填和交互式查询都可以直接使用。 模式演进：大数据在不断变化。...100％与Apache Spark API兼容：开发人员可以与现有的数据管道一起使用Delta Lake，而只需很少的更改，因为它与常用的大数据处理引擎Spark完全兼容。
作为一个开发人员，我们学习spark sql，最终的目标通过spark sql完成我们想做的事情，那么我们该如何实现。这里根据官网，给出代码样例，并且对代码做一些诠释和说明。...(spark) runParquetSchemaMergingExample(spark) runJsonDatasetExample(spark) runJdbcDatasetExample...(spark) spark.stop() } private def runBasicDataSourceExample(spark: SparkSession): Unit =...runBasicDataSourceExample(spark) runBasicParquetExample(spark) runParquetSchemaMergingExample(spark...spark.stop() spark.stop这里表示程序运行完毕。这样入口，也可以说驱动里面的内容，我们已经阅读完毕。 函数实现 接着我们看每个函数的功能实现。
Spark2.4开始支持内置的图片数据源读取器，可以直接读取图片的数据。...val df = spark.read.format("image").load("/opt/pic/") 目录可以还可以是/path/to/dir/**和分区目录。...val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark reads pics") .master("local[2]") .getOrCreate...() val df = spark.read.format("image").load("/opt/pic") df.printSchema()df.select(col("label"), col(...关于图片处理，目前spark支持的算法并不是很多，希望后续版本继续完善吧。
支持和spark-binlog 配合 ，做MySQL/HBase实时同步数据到Delta中 我也写了一个系列文章[数据湖delta](https://zhuanlan.zhihu.com/c_1169628772738506752...),里面涉及到了我对delta-plus的一些设计缘由，当然也可以很好的帮你去了解Delta. spark-binlog spark-binlog 我google了下，应该是唯一实现了对接mysql/hbase...增量数据的spark数据源。...下面是一段spark的示例使用代码： spark-adhoc-kafka [spark-adhoc-kafka](https://github.com/allwefantasy/spark-adhoc-kafka...) 允许你直接基于Kafka作为数据源做数据分析。
Spark Streaming 原生支持一些不同的数据源。 一. RDD 队列(测试用) 1....通过 Spark Streaming创建 Dstream，计算 WordCount package com.buwenbuhuo.spark.streaming.day01 import org.apache.spark...自定义数据源 1. 使用及说明 其实就是自定义接收器 需要继承Receiver，并实现onStart、onStop方法来自定义数据源采集。 2....需求: 自定义数据源，实现监控某个端口号，获取该端口号内容。 3....Kafka 数据源 1. 准备工作 1. 用法及说明 在工程中需要引入 Maven 依赖 spark-streaming-kafka_2.11来使用它。
仅在读取表合并时支持 5.Hudi工具 Hudi由不同的工具组成，用于将不同数据源的数据快速采集到HDFS，作为Hudi建模表，并与Hive元存储进一步同步。...2.方案管理与执行 Delta Lake利用Spark分布式处理能力处理所有元数据，通过提供指定模式和帮助实施模式的能力，避免不良数据进入数据湖。...Delta Lake中的表既是一个批处理表，也是流源和sink，为Lambda架构提供了一个解决方案，但又向前迈进了一步，因为批处理和实时数据都下沉在同一个sink中。...与CarbonData类似，Delta不强调主键，因此更新/删除/合并都是基于spark的连接函数实现的。在数据写入方面，Delta和Spark是强绑定关系。...Delta的主要优势之一是它能够与Spark集成，特别是其流批一体化设计。Delta拥有良好的用户API和文档。该社区由Databricks提供，它拥有一个具有附加功能的商用版本。
一、Spark在数据仓库方向上的改进和增强 Delta Lake 2019年4月，Databricks开源了Delta Lake项目，引发了开源社区广泛的关注。...它给Spark带来了两个最主要的功能，第一，Delta Lake使得Spark能支持数据更新功能，以前Spark只支持添加数据，而无法删除或更新数据；第二，Delta Lake使得Spark能支持事务，...Delta Lake使得 Spark streaming能实时地拉取数据，写入Delta Lake，再用SparkSQL进行数据分析。...Data Source V2 目前，Spark的Data Source实现非常优雅和通用，提供了几乎所有大数据领域相关的数据源Plugin。...通过Relational Cache可以将这些关系型数据以任意Spark支持的数据格式，数据源Cache起来，比如Cache到内存、HDFS、OSS等。
其中，由于 Apache Spark 在商业化上取得巨大成功，所以由其背后商业公司 Databricks 推出的 Delta 也显得格外亮眼。...Delta 是 databricks 背后主推的，必须天然绑定 Spark；Hudi 的代码跟 Delta 类似，也是强绑定 Spark。...做得最好的其实是 Delta，因为它深度跟随 Spark 易用性的脚步。...由于开源的 Delta 是 Databricks 闭源 Delta 的一个简化版本，它主要为用户提供一个 table format 的技术标准，闭源版本的 Delta 基于这个标准实现了诸多优化，这里我们主要用闭源的...Delta 的房子底座相对结实，功能楼层也建得相对比较高，但这个房子其实可以说是 Databricks 的，本质上是为了更好的壮大 Spark 生态，在 Delta 上其他的计算引擎难以替换 Spark
其中，由于Apache Spark在商业化上取得巨大成功，所以由其背后商业公司Databricks推出的delta也显得格外亮眼。.../making-apache-spark-better-with-delta-lake)： ?...delta是databricks背后主推的，必须天然绑定spark；hudi的代码跟delta类似，也是强绑定spark。...由于开源的delta是databricks闭源delta的一个简化版本，它主要为用户提供一个table format的技术标准，闭源版本的delta基于这个标准实现了诸多优化，这里我们主要用闭源的delta...Delta的房子底座相对结实，功能楼层也建得相对比较高，但这个房子其实可以说是databricks的，本质上是为了更好的壮大Spark生态，在delta上其他的计算引擎难以替换Spark的位置，尤其是写入路径层面
---- Sources 输入源 从Spark 2.0至Spark 2.4版本，目前支持数据源有4种，其中Kafka 数据源使用作为广泛，其他数据源主要用于开发测试程序。...保存ds/df.write 流式数据 读取spark.readStream 保存ds/df.writeStrem Socket数据源-入门案例 需求 http://spark.apache.org/docs...Socket 数据源 从Socket中读取UTF8文本数据。...此源用于测试和基准测试，可选参数如下： 演示范例代码如下： package cn.itcast.structedstreaming import org.apache.spark.SparkContext... import spark.implicits._ import org.apache.spark.sql.functions._ // TODO：从Rate数据源实时消费数据
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