实战 1.背景 通过 spark sql 读取 kudu 数据，由于 kudu 表 只有 6 个 tablet ，所以 spark 默认只能启动 6 个 task，读取 kudu 数据，通过界面可以看到...kudu 的 scan 维持在 143M/s ，想要增大 spark 读取 kudu 的效率。...[在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/2020051118163413.png) 2.修改 通过追踪 kudu-spark.jar 的源码知道 ?...splitSizeBytes sets the target number of bytes per spark task....be split to generate uniform task sizes instead of the default of 1 task per tablet 调参为： val sqlDF = spark.sqlContext.read.options
这篇文章接上一篇spark submit读写hudi,上一篇spark submit写入hudi的数据这里打算通过spark sql来进行查询 这里稍作一些基本配置 1.首先把core-site.xml...执行命令 bin/spark-sql \ --master yarn \ --conf spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false \ --jars /Users...:636) at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$2.apply(SparkPlan.scala:260) at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan...:38) at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan.executeCollectPublic(SparkPlan.scala:331) at org.apache.spark.sql.execution.QueryExecution.hiveResultString...:75) at org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLDriver.run(SparkSQLDriver.scala:63) at org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLCLIDriver.processCmd
通过本实战，你将学到： 如何使用 Blink Planner 一个简单的 SqlSubmit 是如何实现的 如何用 DDL 创建一个 Kafka 源表和 MySQL 结果表 运行一个从 Kafka 读取数据...后来想想，也挺好的，可以让听众同时了解如何通过 SQL 的方式，和编程的方式使用 Flink SQL。...Job"); 使用 DDL 连接 Kafka 源表 在 flink-sql-submit 项目中，我们准备了一份测试数据集（来自阿里云天池公开数据集，特别鸣谢），位于 src/main/resources...数据源，笔者还特地写了一个 source-generator.sh 脚本（感兴趣的可以看下源码），会自动读取 user_behavior.log 的数据并以默认每毫秒1条的速率灌到 Kafka 的 user_behavior...', -- 使用 kafka connector 'connector.version' = 'universal', -- kafka 版本，universal 支持 0.11 以上的版本
上一篇文章我们使用Spark对MySQL进行读写，实际上Spark在工作中更多的是充当实时流计算框架 引入依赖 org.apache.spark... org.apache.spark spark-streaming-kafka...; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; import org.apache.spark.SparkConf; import...; import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies; import org.apache.spark.streaming.kafka010....KafkaUtils; import org.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies; import java.util.*; /**
With this project, what you can do include: Treat Kafka topics/streams as tables; Support for SQL Support...to control the parallelism of data fetching. ---- How spark-adhoc-kafka works?...The default Kafka implementation of consuming model in Spark is like this: ?...default model Both Kafka and Spark have the concept of partition....Suppose Kafka have three partitions, and Spark will start three tasks and consume all data in the Kafka
Streaming job 的调度与执行 结合文章 揭开Spark Streaming神秘面纱④ - job 的提交与执行我们画出了如下 job 调度执行流程图： ?...这样的机制会引起数据重复消费问题： 为了简化问题容易理解，我们假设一个 batch 只生成一个 job，并且 spark.streaming.concurrentJobs 值为1，该值代表 jobExecutor...batch 运行到 checkpoint 之前就挂了（比如在拉取数据的时候挂了、OOM 挂了等等异常情况），driver 随后从 checkpoint 中恢复，那么上述的 job 依然是未执行的，根据使用的...---- 另一种会导致数据重复消费的情况主要是由于 Spark 处理的数据单位是 partition 引起的。...比如在处理某 partition 的数据到一半的时候，由于数据内容或格式会引起抛异常，此时 task 失败，Spark 会调度另一个同样的 task 执行，那么此时引起 task 失败的那条数据之前的该
在Spark Streaming job中读取Kafka topic(s)中的messages时，有时我们会需要同步记录下每次读取的messages的offsetRange。...null; } }); 但是要注意，下面这两段代码（代码3和代码4）是错误的，它们都会抛出一个exception：java.lang.ClassCastException: org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD...cannot be cast to org.apache.spark.streaming.kafka.HasOffsetRanges 代码3（错误）： -----------------------
，然后在主任务里面添加jar包的路径远程提交即可，无须到远程集群上执行测试，本次测试使用的是Spark的Standalone方式 sbt依赖如下： ?...demo1：使用Scala读取HDFS的数据： /** * * Spark读取来自HDFS的数据 */ def readDataFromHDFS(): Unit ={...demo2：使用Scala 在客户端造数据，测试Spark Sql： ?...Spark SQL 映射实体类的方式读取HDFS方式和字段，注意在Scala的Objcet最上面有个case 类定义，一定要放在 这里，不然会出问题： ?...demo3：使用Scala 远程读取HDFS文件，并映射成Spark表，以Spark Sql方式，读取top10： ?
问题导读 1.你认为如何初始化spark sql？ 2.不同的语言，实现方式都是什么？ 3.spark sql语句如何实现在应用程序中使用？...为了使用spark sql，我们构建HiveContext （或则SQLContext 那些想要的精简版）基于我们的SparkContext.这个context 提供额外的函数为查询和整合spark sql...使用HiveContext，我们构建SchemaRDDs.这代表我们机构化数据，和操作他们使用sql或则正常的rdd操作如map（）....import org.apache.spark.sql.SQLContext Scala用户注意，我们不使用 import HiveContext....这两个类都需要运行spark。 例子5：使用Scala结构化sql context [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?
环境： scala:2.12 spark:3.1.2 本文介绍spark从kafka获取数据，并进行反序列化 import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper...import org.apache.spark.sql....{Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger.ProcessingTime...import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache.spark.sql.ForeachWriter import com.fasterxml.jackson.module.scala.DefaultScalaModule...接收到的数据并使用jackson进行反序列化 */ object KafkaToPostgresql { def main(args: Array[String]): Unit = {
Kafka 与流处理技术（如 Kafka Streams、Apache Spark 或 Apache Flink）结合使用，以进行转换、过滤数据、使用用户数据对其进行丰富，并可能在各种来源之间进行一些联接...一切都很好，但 Kafka 有一个很大的缺点：它无法使数据可访问。 Kafka 对于查询来说不是很好 Apache Kafka 通常是组织中所有数据在移入其他应用程序之前创建的地方。...SQL 是否是终局？ SQL 是一款非常著名且流行的编程语言，在 TIOBE 指数中排名第 6 位，全球 40% 的开发人员都在使用它——其中有 78% 的人经常在工作中使用 SQL。...拥有为任何主题提供此类端点的 Kafka 平台能够使用这些工具进行数据可视化和直接内省。 SQL 为构建统一的数据生态系统提供了坚实的基础，而 Kafka 作为其核心中的单一事实来源。...许多数据科学家喜欢它们，因为它们可以使用 Apache Spark、Pandas、Dask 和 Trino 等工具进行查询。这改进了数据可访问性，并简化了构建 AI/ML 应用程序的方式。
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...因为Spark是一个更为通用的计算引擎，以后还会有更深度的使用（比如使用Spark streaming来进行实时运算），因此，我选用了Spark on Hive这种解决方案，将Hive仅作为管理结构化数据的工具...import SparkSession from pyspark.sql import HiveContext spark = SparkSession.builder.master("local"...spark结合hive使用。
问题导读 1.spark2 sql如何读取json文件？ 2.spark2读取json格式文件有什么要求？ 3.spark2是如何处理对于带有表名信息的json文件的?...然而我们在使用spark读取的时候却遇到点小问题。...上面内容保存为文件people.json，然后上传到hdfs的跟路径，进入spark-shell，读取json文件 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...个人认为这是spark不太好的地方，应该可以改进。这里也可以自动读取为表名或则忽略，而不是默认为一个字段名称。 既然目前spark是这么做，那么我们该如何做，才能让spark正确的读取？...从上面我们看出spark对于json文件，不是什么格式都是可以的，需要做一定的修改，才能正确读取，相信以后spark会有所改进。
这篇博客将会记录Structured Streaming + Kafka的一些基本使用(Java 版) spark 2.3.0 1....概述 Structured Streaming （结构化流）是一种基于 Spark SQL 引擎构建的可扩展且容错的 stream processing engine （流处理引擎）。...Dataset/DataFrame在同一个 optimized Spark SQL engine （优化的 Spark SQL 引擎）上执行计算后，系统通过 checkpointing （检查点） 和...数据源 对于Kafka数据源我们需要在Maven/SBT项目中引入： groupId = org.apache.spark artifactId = spark-sql-kafka-0-10_2.11...的source不会提交任何的offset interceptor.classes 由于kafka source读取数据都是二进制的数组，因此不能使用任何拦截器进行处理。
这篇博客将会记录Structured Streaming + Kafka的一些基本使用(Java 版) spark 2.3.0 1....概述 Structured Streaming （结构化流）是一种基于 Spark SQL 引擎构建的可扩展且容错的 stream processing engine （流处理引擎）。...Dataset/DataFrame在同一个 optimized Spark SQL engine （优化的 Spark SQL 引擎）上执行计算后，系统通过 checkpointing （检查点） 和...数据源 对于Kafka数据源我们需要在Maven/SBT项目中引入： groupId = org.apache.spark artifactId = spark-sql-kafka-0-10_2.11...如果由于数据丢失而不能从提供的偏移量中读取任何数据，批处理查询总是会失败。
Spark SQL on Hive是Shark的一个分支，是HIVE执行分析引擎的一个重要利器。...在Spark 1.5.1的时候，可以非常简单地在spark shell中进行Hive的访问，然而到了Spark 1.5.2时，发现进入Spark Shell的时候，总是出现报错，其原因总是无法访问hive...的metastore,从而无法进行各种操作，相当的烦人的。...name>javax.jdo.option.ConnectionPassword ndscbigdata 在spark
这次分享多维分析优化的另一种情况 【本文大纲】 1、描述问题背景 2、讲一下解决思路 3、解决办法（spark sql处理parquet row group原理及分区原理，参数测试，解决方案） 4、效果...3、解决办法及遇到的问题 该怎么提高读取文件的并行度呢？ 基础表 table_a 存储格式为parquet，我们首先要了解spark sql 是怎么来处理parquet文件的。...3.1 spark sql分区方式（parquet） spark 通过FileSourceScanExec 来处理hdfs文件： /** 基础表table_a不为分桶表，读取数据的分区方式走此方法*/...的值 3.2 参数测试及问题 spark.sql.files.maxPartitionBytes 参数默认为128M，生成了四个分区： ?...parquet.block.size 是可以依据实际使用情况来调优的，对于做多维分析表，可以设置稍小一点。
(其他扩展) make && make install 重启php-fpm 程序 $server_name = "xxxxxxxx"; # 你的Sql Server 服务器IP $database_name...= "apk"; $username = "test"; $password = "123456"; $conn = odbc_connect("Driver={SQL Server};Server=...$conn) { die("连接失败: " . odbc_errormsg()); } ini_set('odbc.defaultlrl', 2000000); # 设置读取列长度 $sql...= "select * from info_Catalog"; $result = odbc_exec($conn, $sql); while ($row = odbc_fetch_array($result...)) { echo ""; print_r($row); die; } 注意事项 如果你的读取的列字段是文本类型的，有可能超过默认读取长度，php会自动按配置最大长度给你截取了
StreamingPro目前已经涵盖流式/批处理，以及交互查询三个领域，实现配置和SQL化 前言 今天介绍利用 StreamingPro 构建流式(Spark Streaming)计算程序 准备工作...ps: 这个例子里，我们模拟了一个流式数据源(一般而言是Kafka)，然后将该数据源映射成一张表test。 另外我们知道，在一般流式计算中，我们经常需要一些映射数据，比如ip->地理位置 的映射关系。...所以我们定义了一张testJoinTable表，然后该表可以直接可以被流式数据中使用(使用Join)。最后打印出结果。...UI 集群模式： cd $SPARK_HOME ....这是一个标准的Spark 流式处理程序
StreamingPro目前已经涵盖流式/批处理，以及交互查询三个领域，实现配置和SQL化 前言 今天介绍利用 StreamingPro 完成批处理的流程。...gist 在批处理模式下，所有的数据源和输出都各自有一个固定的模块(使用了Spark的Datasource API),然后对模块做配置即可，无需使用不同的模块。...启动StreamingPro Local模式： cd $SPARK_HOME ....file:///tmp/test.json 访问 http://127.0.0.1:4040 可进入Spark UI 集群模式： cd $SPARK_HOME ....这是一个标准的Spark 批处理程序
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