Spark 读取文件分区的核心原理 本质上，Spark 是利用了 Hadoop 的底层对数据进行分区的 API（InputFormat）： public abstract class InputFormat...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。...读取 Hive 表作为 DataFrame Spark2 API 推荐通过 SparkSession.Builder 的 Builder 模式创建 SparkContext。...从Spark2.0以上的版本开始，spark是使用全新的SparkSession接口代替Spark1.6中的SQLcontext和HiveContext。...JDBC 驱动信息，为必须字段； SparkSQL 会加载该表的全表数据，无法使用 where 条件。
foreach 将函数应用于 RDD 中的每个元素 RDD 的创建方式 创建RDD有3种不同方式： 从外部存储系统。...一个累加器可以通过调用SparkContext.accumulator(v)方法从一个初始变量v中创建。运行在集群上的任务可以通过add方法或者使用+=操作来给它加值。然而，它们无法读取这个值。...最后，我们使用 show 方法来显示 DataFrame 的内容。 创建 DataFrame 在 Scala 中，可以通过以下几种方式创建 DataFrame： 从现有的 RDD 转换而来。...在 Spark Streaming 中，可以通过以下几种方式创建 DStream： 从输入源创建。...它基于 Spark SQL 引擎，提供了一种声明式的 API 来处理结构化数据流。
Spark SQLSpark SQL 是一个用于处理结构化数据的 Spark 组件。它允许使用 SQL 语句查询数据。Spark 支持多种数据源，包括 Hive 表、Parquet 和 JSON 等。...将函数应用于 RDD 中的每个元素 RDD 的创建方式创建RDD有3种不同方式：从外部存储系统。...一个累加器可以通过调用SparkContext.accumulator(v)方法从一个初始变量v中创建。运行在集群上的任务可以通过add方法或者使用+=操作来给它加值。然而，它们无法读取这个值。...最后，我们使用 show 方法来显示 DataFrame 的内容。创建 DataFrame在 Scala 中，可以通过以下几种方式创建 DataFrame：从现有的 RDD 转换而来。...在 Spark Streaming 中，可以通过以下几种方式创建 DStream：从输入源创建。
项目背景 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。...Spark结构化流写入Hudi 以下是整合spark结构化流+hudi的示意代码，由于Hudi OutputFormat目前只支持在spark rdd对象中调用，因此写入HDFS操作采用了spark structured...，这里因为只是测试使用，直接读取kafka消息而不做其他处理，是spark结构化流会自动生成每一套消息对应的kafka元数据，如消息所在主题，分区，消息对应offset等。...kafka每天读取数据约1500万条，被消费的topic共有9个分区。...3 cow和mor表文件大小对比 每十分钟读取两种表同一分区小文件大小，单位M。结果如下图，mor表文件大小增加较大，占用磁盘资源较多。不存在更新操作时，尽可能使用cow表。 ?
在AQE从shuffle文件统计信息中检测到任何倾斜后，它可以将倾斜的分区分割成更小的分区，并将它们与另一侧的相应分区连接起来。这种优化可以并行化倾斜处理，获得更好的整体性能。...3.jpg 动态分区裁剪 当优化器在编译时无法识别可跳过的分区时，可以使用"动态分区裁剪"，即基于运行时推断的信息来进一步进行分区裁剪。...这在星型模型中很常见，星型模型是由一个或多个并且引用了任意数量的维度表的事实表组成。在这种连接操作中，我们可以通过识别维度表过滤之后的分区来裁剪从事实表中读取的分区。...然后，用户可以调用新的RDD API来利用这些加速器。 结构化流的新UI 结构化流最初是在Spark 2.0中引入的。...在Databricks，使用量同比增长4倍后，每天使用结构化流处理的记录超过了5万亿条。
在AQE从shuffle文件统计信息中检测到任何倾斜后，它可以将倾斜的分区分割成更小的分区，并将它们与另一侧的相应分区连接起来。这种优化可以并行化倾斜处理，获得更好的整体性能。...动态分区裁剪 当优化器在编译时无法识别可跳过的分区时，可以使用"动态分区裁剪"，即基于运行时推断的信息来进一步进行分区裁剪。...这在星型模型中很常见，星型模型是由一个或多个并且引用了任意数量的维度表的事实表组成。在这种连接操作中，我们可以通过识别维度表过滤之后的分区来裁剪从事实表中读取的分区。...然后，用户可以调用新的RDD API来利用这些加速器。 结构化流的新UI 结构化流最初是在Spark 2.0中引入的。...在Databricks，使用量同比增长4倍后，每天使用结构化流处理的记录超过了5万亿条。 ? Apache Spark添加了一个专门的新Spark UI用于查看流jobs。
： 从时间戳列中导出日期 每10秒检查一次新文件（即触发间隔） 将解析后的DataFrame中的转换数据写为/cloudtrail上的Parquet格式表 按日期对Parquet表进行分区，以便我们以后可以有效地查询数据的时间片...如何使用Spark SQL轻松使用它们 如何为用例选择正确的最终格式 2.1 数据源与格式 [blog-illustration-01.png] 结构化数据 结构化数据源可提供有效的存储和性能。...3.1 Kafka简述 Kafka是一种分布式pub-sub消息传递系统，广泛用于摄取实时数据流，并以并行和容错的方式向下游消费者提供。...，仅处理查询开始后到达的新数据 分区指定 - 指定从每个分区开始的精确偏移量，允许精确控制处理应该从哪里开始。...例如，如果我们想要准确地获取某些其他系统或查询中断的位置，则可以利用此选项 3.2 Structured Streaming 对Kafka支持 从Kafka中读取数据，并将二进制流数据转为字符串： #
Iceberg概念及回顾什么是数据湖一、回顾什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析...为了解决Kappa架构的痛点问题，业界最主流是采用“批流一体”方式，这里批流一体可以理解为批和流使用SQL同一处理，也可以理解为处理框架的统一，例如：Spark、Flink，但这里更重要指的是存储层上的统一...Iceberg使用一种类似于SQL表的高性能表格式，Iceberg格式表单表可以存储数十PB数据，适配Spark、Trino、PrestoDB、Flink和Hive等计算引擎提供高性能的读写和元数据管理功能.../批量数据写入和读取，支持Spark/Flink计算引擎。...Iceberg支持隐藏分区和分区变更，方便业务进行数据分区策略。Iceberg支持快照数据重复查询，具备版本回滚功能。Iceberg扫描计划很快，读取表或者查询文件可以不需要分布式SQL引擎。
Structured Streaming很好的集成Kafka，可以从Kafka拉取消息，然后就可以把流数据看做一个DataFrame， 一张无限增长的大表，在这个大表上做查询，Structured Streaming...+版本及以上，底层使用Kafka New Consumer API拉取数据 消费位置 Kafka把生产者发送的数据放在不同的分区里面，这样就可以并行进行消费了。...Kafka 可以被看成一个无限的流，里面的流数据是短暂存在的，如果不消费，消息就过期滚动没了。如果开始消费，就要定一下从什么位置开始。...assignment：对每个分区都指定一个offset，然后从offset位置开始消费； 当第一次开始消费一个Kafka 流的时候，上述策略任选其一，如果之前已经消费了，而且做了 checkpoint...，与Spark Streaming中New Consumer API集成方式一致。
窄依赖就是父RDD的分区可以一一对应到子RDD的分区，宽依赖就是父RDD的每个分区可以被多个子RDD的 分区使用。 ?...同时，给它新建一个依赖于CheckpointRDD的依赖关系，CheckpointRDD可以用来从硬盘中读取RDD和生成新的分区信息。...所以持久化的RDD有自动的容错机制。如果RDD 的任一分区丢失了，通过使用原先创建它的转换操作，它将会被自动重算。 持久化可以选择不同的存储级别。...缺点 实时计算延迟较高，一般在秒的级别 Structured Streaming 2016年，Spark在其2.0版本中推出了结构化流数据处理的模块Structured Streaming。...每个时间间隔它都会读取最新的输入，进 行处理，更新输出表，然后把这次的输入删除。Structured Streaming只会存储更新输出表所需要的信息。
Spark SQL 也支持从 Hive 中读取数据，如何配置将会在下文中介绍。使用编码方式来执行 SQL 将会返回一个 Dataset/DataFrame。...DataFrames（Dataset 亦是如此） 可以从很多数据中构造，比如：结构化文件、Hive 中的表，数据库，已存在的 RDDs。..._ Spark 2.0中的 SparkSession对于 Hive 的各个特性提供了内置支持，包括使用 HiveQL 编写查询语句，使用 Hive UDFs 以及从 Hive 表中读取数据。...创建 DataFrames 使用 SparkSession，可以从已经在的 RDD、Hive 表以及 Spark 支持的数据格式创建。...lowerBound 和 upperBound 用来指定分区边界，而不是用来过滤表中数据的，因为表中的所有数据都会被读取并分区 fetchSize 定义每次读取多少条数据，这有助于提升读取的性能和稳定性
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....这样用户就可以用静态结构化数据的批处理查询方式进行流计算，如可以使用 SQL 对到来的每一行数据进行实时查询处理。...应用场景 Structured Streaming 将数据源映射为类似于关系数据库中的表，然后将经过计算得到的结果映射为另一张表，完全以结构化的方式去操作流式数据，这种编程模型非常有利于处理分析结构化的实时数据...如果流计算应用中的驱动器程序崩溃了，你可以重启驱动器程序并让驱动器程序从检查点恢复，这样spark streaming就可以读取之前运行的程序处理数据的进度，并从那里继续。...RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS或者HIVE表来创建，还可以通过应用程序中的集合来创建；RDD最重要的特性就是容错性，可以自动从节点失败中恢复过来。
数据湖可以汇集不同数据源（结构化、非结构化，离线批数据、实时流数据）和不同计算引擎（流计算引擎、批处理引擎，交互式分析引擎、机器学习引擎），是未来大数据的发展趋势，目前Hudi、Iceberg和DeltaLake...RecordKkey、Hudi表分区策略等配置项。...如需从Kafka中摄取某表数据，配置上述参数后，提交HoodieDeltaStreamer或HudiFlinkStreamer作业至Spark或Flink集群，可实现消息队列实时数据源源不断地实时摄取到...Hudi根据该表配置的分区策略，自动写入到HDFS对应分区目录下。分区下以Parquet文件格式，列式存储数据。根据作业配置的压缩机制等，实现数据压缩。...近实时的数据分析方式，主要为Hudi表的增量读取，用户可以指定数据分区partition或_hoodie_commit_time查询分区或自该时间以来的全部更新的数据，并与其他表（主档）进行关联拼接聚合
Distributed Dataset，弹性分布式数据集），就是分布式的元素集合，在Spark中，对数据的所有操作就是创建RDD、转化RDD以及调用RDD操作进行求值 2.工作方式： 从外部数据创建出输入...1.pair RDD（键值对RDD），Spark提供了一些专有操作 2.Spark程序可以通过控制RDD分区方式来减少通信开销，只有当数据集多次在诸如连接这种基于键的操作中使用时，分区才会有帮助 3.在...Java中使用partitioner()方法获取RDD的分区方式 4.Spark的许多操作都引入了将数据根据键跨节点进行混洗的过程，这些操作都在分区中获益 五、数据读取与保存 1.将一个文本文件读取为RDD...允许以每次一个元素的方式构建出模型 七、在集群上运行Spark 1.在分布式环境下，Spark集群采用的是主/从结构，中央协调节点称为驱动器（Driver）节点，工作节点称为执行器（executor）节点...、内存管理、硬件供给 九、Spark SQL 1.三大功能： 可能从各种结构化数据源中读取数据 不仅支持在Spark程序内使用SQL语句进行数据查询，也支持外部工具中通过标准数据库连接器（JDBC/ODBC
此时无法从检查点读取偏移量信息和转态信息，所以SparkStreaming中Checkpoint功能，属于鸡肋，食之无味，弃之可惜。...Streaming不足 StructuredStreaming结构化流： 第一点、从Spark 2.0开始出现新型的流式计算模块 第二点、Spark 2.2版本，发布Release版本，...（微批处理）的方式处理，用批的思想去处理流数据。...OutputMode输出结果； Structured Streaming最核心的思想就是将实时到达的数据看作是一个不断追加的unbound table无界表，到达流的每个数据项就像是表中的一个新行被附加到无边界的表中...，用静态结构化数据的批处理查询方式进行流计算。
任何类型的数据都可以存储到Hadoop中，即结构化，非结构化或半结构化。 处理中 RDBMS提供的处理能力有限或没有。 Hadoop允许我们以并行方式处理跨集群分布的数据。...如果DataNode无法发送心跳消息，则在特定时间段后将其标记为无效。 NameNode使用先前创建的副本将死节点的块复制到另一个DataNode。 12.当NameNode关闭时，您将如何处理？...如果某些函数在内置运算符中不可用，我们可以通过编程方式创建用户定义函数（UDF），以使用其他语言（如Java，Python，Ruby等）来实现这些功能，并将其嵌入脚本文件中。 ?...“ SerDe”是“ Serializer”和“ Deserializer”的组合。“ Hive”使用“ SerDe”（和“ FileFormat”）读取和写入表的行。...没有这样的规定或内置的分区支持 Apache Spark面试问题 46.什么是Apache Spark？
当下游系统想要从我们的 S3 数据集中获取这些最新记录时，它需要重新处理当天的所有记录，因为下游进程无法在不扫描整个数据分区的情况下从增量记录中找出已处理的记录。...简而言之，如果清除了commit（提交），我们就失去了从该commit（提交）回放事件流的能力，但是我们仍然可以从任何尚未清理的commit（提交）中回放事件流。...在我们的例子中，我们将 Hudi 表配置为保留 10K 提交，从而为我们提供 10 天的增量读取能力（类似于保留 10 天的 kafka 主题） 我们保留的历史提交数量越多，我们就越有能力及时返回并重放事件流...在摄取层，我们有 Spark 结构化流作业，从 kafka 源读取数据并将微批处理写入 S3 支持的 Hudi 表。这是我们配置为保持 10k 提交以启用 10 天事件流播放的地方。...部分记录更新 上面的管道显示了我们如何通过读取和合并两个增量上游数据源来创建每小时增量 OLAP。 然而这些增量数据处理有其自身的挑战。
它还提供了一个基于 Spark 的实用程序，用于从Apache Kafka等外部源读取数据。 支持从Apache Hive、Apache Impala和PrestoDB读取数据。...Iceberg 支持 Apache Spark 的读写，包括 Spark 的结构化流。Trino (PrestoSQL) 也支持读取，但对删除的支持有限。Apache Flink支持读写。...他们使用直接的写时复制方法工作，其中包含需要更新记录的文件会立即被重写。 Iceberg 擅长的地方在于包含大量分区的表的读取性能。...Iceberg Iceberg 表通过在更新期间对元数据文件执行原子交换操作来支持乐观并发 (OCC)。 它的工作方式是每次写入都会创建一个新表“快照”。...如果您使用的是 Athena、Glue 或 EMR 等 AWS 托管服务 - Hudi 已经预先安装和配置，并且受AWS 支持。
驱动器的职责： 所有的Spark程序都遵循同样的结构：程序从输入数据创建一系列RDD，再使用转化操作派生成新的RDD，最后使用行动操作手机或存储结果RDD，Spark程序其实是隐式地创建出了一个由操作组成的逻辑上的有向无环图...在分布式系统中，通讯的代价是巨大的，控制数据分布以获得最少的网络传输可以极大地提升整体性能。Spark程序可以通过控制RDD分区方式来减少通讯的开销。 ...Spark SQL结构化数据 1、首先说一下Apache Hive，Hive可以在HDFS内或者在其他存储系统上存储多种格式的表。SparkSQL可以读取Hive支持的任何表。...在执行过程中，有时候甚至不需要读取物理表就可以返回结果，比如重新运行刚运行过的SQL语句，直接从数据库的缓冲池中获取返回结果。...Spark Streaming将数据流以时间片为单位分割形成RDD，使用RDD操作处理每一块数据，没块数据都会生成一个spark JOB进行处理，最终以批处理方式处理每个时间片的数据。(秒级） ?
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