最近后台有小伙伴提了一些实际工作中使用Spark遇到的问题,笔者挑选了几个相对常见的问题,分别从场景模拟/问题现象、问题分析、解决方案三个层面,来深入分析这些问题,并且提供一个解决类似问题的思路。
本文总结了Impala在网易有数BI应用场景下的最新查询优化经验,并探讨后续进一步优化的思路。文章首先简述有数BI + Impala在网易云音乐等业务使用时遇到的挑战,再介绍进行有数查询优化的重要工具——网易Impala管理服务器,最后结合实际业务问题讨论具体优化方法及下一步计划。
DataFrame可使用关系型变换进行操作,也可用于创建临时视图。将DataFrame注册为临时视图可以让你对其数据运行SQL查询。
parquet数据 hive表数据 mysql表数据 hive与mysql结合 1.处理parquet数据 启动spark-shell: spark-shell --master local[2] --jars ~/software/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar 在spark-shell模式下,执行 标准的加载方法 : val path = "file:///home/hadoop/app/xxx.parquet"//处理的parquet文件的路径 val us
StreamingPro现在支持以SQL脚本的形式写Structured Streaming流式程序了: mlsql-stream。不过期间遇到个问题,我希望按天进行分区,但是这个分区比较特殊,就是是按接收时间来落地进行分区,而不是记录产生的时间。
在使用 Apache Doris 时,我们可以通过 Apache Doris FE Web 页面或者 Mysql 协议执行 SQL 语句,但是对于 Apache Doris 背后如何对 SQL 进行处理,我们无从所知。本文章内容主要讲解 Apache Doris 查询 SQL 在 FE 节点处理原理。Doris 查询语句和市面主流的数据库处理阶段都差不多,需要经过 Parse,Analyze,Optimize,Plan,Schedule,Execute 等阶段。在 Doris 中,FE 负责查询的 Parse,Analyze,Optimize,Plan, Schedule,BE 负责执行 FE 下发 Plan Fragment
该文介绍了如何使用Spark SQL读取Hive表中数据的方法。首先介绍了Spark SQL的基本概述,然后给出了一个示例代码,展示了如何读取Hive中的数据。在代码中,使用了Spark SQL的DataFrame API和SQL查询来读取数据。最后,给出了在代码中使用Hive配置文件的示例。
org_employee:员工信息表【员工id、员工编码、员工名称、用户系统id】
在hudi 0.12.0版本,flink和spark都可以基于hive metastore进行元数据管理,更多信息可参考:hudi HMS Catalog指南。也就是说基于hudi hms catalog,flink建表之后,flink或者spark都可以写,或者spark建表之后,spark或者flink都可以写。但是目前 hudi 0.12.0版本中存在一个问题,当使用flink hms catalog建hudi表之后,spark sql结合spark hms catalog将hive数据进行批量导入时存在无法导入的情况,具体复现方式与版本如下:
7月13日,Hortonworks在其官网宣布发布HDP3.0,包括Ambari2.7和SmartSense1.5。包括下载仓库与配套文档都正式GA。
写了个spark任务, cd C:\Users\Administrator\IdeaProjects\SparkSQLProject> mvn clean package -DskipTests 打成jar包-rz上传至spark服务器home/hadoop/Downloads/目录下, local mode,执行提交任务: spark-submit \ --class com.xxx.cn.SQLContextApp \ --master local[2] \ home/hadoop
开发人员一直非常喜欢Apache Spark,它提供简单但功能强大的API,这些特性的组合使得用最少的代码就可以进行复杂的分析。我们通过引入 DataFrames 和 Spark SQL 继续推动 Spark 的可用性和性能。这些是用于处理结构化数据(例如数据库表,JSON文件)的高级API,这些 API 可让 Spark 自动优化存储和计算。在这些 API 背后,Catalyst 优化器和 Tungsten 执行引擎用 Spark 面向对象(RDD)API无法实现的方式优化应用程序,例如以原始二进制形式对数据进行操作。
虽然Spark3.0.0的官方文档1已对Spark Java UDAF进行了说明,并且有example代码。因此本文主要解决在实际开发过程中,遇到的2种问题:
在本期中,我们将讨论如何执行“获取/扫描”操作以及如何使用PySpark SQL。之后,我们将讨论批量操作,然后再讨论一些故障排除错误。在这里阅读第一个博客。
之前有分享过一篇笔记:Spark sql规则执行器RuleExecutor(源码解析) 里面有提到Analyzer、Optimizer定义了一系列 rule。 📷 其中Analyzer定义了从【未解析的逻辑执行计划】生成【解析后的逻辑执行计划】的一系列规则,这篇笔记整理了一下这些规则都哪些。 基于spark3.2 branch rule【规则】 batch【表示一组同类的规则】 strategy【迭代策略】 注释 OptimizeUpdateFields Substitution fixedPoint 此
本文中,云朵君将和大家一起学习如何从 PySpark DataFrame 编写 Parquet 文件并将 Parquet 文件读取到 DataFrame 并创建视图/表来执行 SQL 查询。还要学习在 SQL 的帮助下,如何对 Parquet 文件对数据进行分区和检索分区以提高性能。
在代码中使用HiveContext对象访问Hive表ods_user(该表为Parquet格式)时发现作业报错,异常如下:
随着系统变得越来越复杂,我们需要更多的解决方案来集中维护大量数据,以便对其进行监控和查询,而又不会干扰运营数据库。在Yotpo,我们有许多微服务和数据库,因此将数据传输到集中式数据湖中的需求至关重要。我们一直在寻找易于使用的基础架构(仅需配置),以节省工程师的时间。
spark datafrme提供了强大的JOIN操作。 但是在操作的时候,经常发现会碰到重复列的问题。如下: 如分别创建两个DF,其结果如下: val df = sc.parallelize(Array( ("one", "A", 1), ("one", "B", 2), ("two", "A", 3), ("two", "B", 4) )).toDF("key1", "key2", "value") df.show() +----+----+-----+ |key1|key2|val
hive 查询hudi 数据主要是在hive中建立外部表数据路径指向hdfs 路径,同时hudi 重写了inputformat 和outpurtformat。因为hudi 在读的数据的时候会读元数据来决定我要加载那些parquet文件,而在写的时候会写入新的元数据信息到hdfs路径下。所以hive 要集成hudi 查询要把编译的jar 包放到HIVE-HOME/lib 下面。否则查询时找不到inputformat和outputformat的类。
问题导读 1.spark2升级哪些内容变化? 2.升级中spark哪些没有发生变化? 3.cloudera中,spark1和spark2能否并存? 4.升级后,可能会遇到什么问题? spark2出来已经很长时间了,但是由于spark1.6比较稳定,很多依然在使用。如果想使用spark2,那么该如何升级。我们window升级一般为直接点击升级即可,剩下的事情,不用我们管。但是spark的升级确实有点出乎意料。相当于我们直接安装,但是可以借用以前的配置,比如配置文件基本是不变的,如果目录相同,环境变量
在老的版本中,SparkSQL 提供两种 SQL 查询起始点:一个叫SQLContext,用于Spark 自己提供的 SQL 查询;一个叫 HiveContext,用于连接 Hive 的查询。
Apache Zeppelin 是一个提供交互数据分析且基于Web的笔记本。方便你做出可数据驱动的、可交互且可协作的精美文档,并且支持多种语言,包括 Scala(使用 Apache Spark)、Python(Apache Spark)、SparkSQL、 Hive、 Markdown、Shell等等。当前Hive与SparkSQL已经支持查询Hudi的读优化视图和实时视图。所以理论上Zeppelin的notebook也应当拥有这样的查询能力。
使用Hudi自带的DeltaStreamer工具写数据到Hudi,开启--enable-hive-sync 即可同步数据到hive表。
Spark SQL是spark主要组成模块之一,其主要作用与结构化数据,与hadoop生态中的hive是对标的。而DataFrame是spark SQL的一种编程抽象,提供更加便捷同时类同与SQL查询语句的API,让熟悉hive的数据分析工程师能够非常快速上手。
•Q1. What are you trying to do? Articulate your objectives using absolutely no jargon.•Q2. What prob
Airbnb 开发的 Riverbed 是一个 Lambda 风格的数据框架,用于生成和管理分布式物化视图。该框架支持 50 多个涉及重度数据读取的应用场景,在这些场景中,数据来自 Airbnb 面向服务架构 (SOA) 平台的多个数据源。它分别使用 Apache Kafka 和 Apache Spark 作为在线和离线处理组件。
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2. 「Hudi系列」Apache Hudi入门指南 | SparkSQL+Hive+Presto集成
Hue是一个大数据交互式分析平台,目前在大数据领域中应用还是比较广泛的。它是Cloudera贡献出来的,已经发展得比较成熟了,支持绝大多数常用的大数据组件。虽然Zeppelin发展迅速,对Spark的支持更好,还支持FlinkSQL,并且在CDH7.1.1之后,Zeppelin也被集成到了Cloudera Runtime中。但是短时间内,zepeelin还是无法取代Hue。
1.简介 Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 为什么要学习Spark SQL? 我们已经学习了Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所以Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快!同时Spark SQL也支持从Hive中读取数据。 2.特点 *容易整合 *统一的数据访问方式 *兼容Hive *标准的数据连接 3.基本概念 *DataFrame DataFrame(表) = schema(表结构) + Data(表结构,RDD) 就是一个表 是SparkSql 对结构化数据的抽象 DataFrame表现形式就是RDD DataFrame是组织成命名列的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表,但在底层具有更丰富的优化。DataFrames可以从各种来源构建, DataFrame多了数据的结构信息,即schema。 RDD是分布式的Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。 DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外,更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化 *Datasets Dataset是数据的分布式集合。Dataset是在Spark 1.6中添加的一个新接口,是DataFrame之上更高一级的抽象。它提供了RDD的优点(强类型化,使用强大的lambda函数的能力)以及Spark SQL优化后的执行引擎的优点。一个Dataset 可以从JVM对象构造,然后使用函数转换(map, flatMap,filter等)去操作。 Dataset API 支持Scala和Java。 Python不支持Dataset API。 4.创建表 DataFrame 方式一 使用case class 定义表 val df = studentRDD.toDF 方式二 使用SparkSession直接生成表 val df = session.createDataFrame(RowRDD,scheme) 方式三 直接读取一个带格式的文件(json文件) spark.read.json("") 5.视图(虚表) 普通视图 df.createOrReplaceTempView("emp") 只对当前对话有作用 全局视图 df.createGlobalTempView("empG") 在全局(不同会话)有效 前缀:global_temp 6.操作表: 两种语言:SQL,DSL spark.sql("select * from t ").show df.select("name").show
从概念上讲,Hudi物理存储一次数据到DFS上,同时在其上提供三个逻辑视图,如之前所述。 数据集同步到Hive Metastore后,它将提供由Hudi的自定义输入格式支持的Hive外部表。一旦提供了适当的Hudi捆绑包, 就可以通过Hive、Spark和Presto之类的常用查询引擎来查询数据集。
问题导读 1.kafka sql与数据库sql有哪些区别? 2.KSQL有什么作用? 3.KSQL流和表分别什么情况下使用?
如今使用 CDH( Cloudera Distribution Hadoop) 部署 Hadoop 成了业界常规,为什么还要费劲自己动手呢?这不浪费时间嘛!
在发布的Apache Hudi 0.10.0版本中共解决了388个issue,包括众多重磅特性支持以及Bug修复。
本博客的重点展示如何利用增量数据处理和执行字段级更新来构建一个开放式 Lakehouse。我们很高兴地宣布,用户现在可以使用 Apache Hudi + dbt 来构建开放Lakehouse。
摘要:今天我们就来解构数据湖的核心需求,同时深度对比Apache CarbonData、Hudi和Open Delta三大解决方案,帮助用户更好地针对自身场景来做数据湖方案选型。
Hive on Spark:Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化,语法是HQL语法,执行引擎变成了Spark,Spark负责采用RDD执行。
本文介绍了基于Spark的SQL编程的常用概念和技术。首先介绍了Spark的基本概念和架构,然后详细讲解了Spark的数据类型和SQL函数,最后列举了一些Spark在实际应用中的例子。
这种开放性和灵活性的方法使数据存储和使用方式发生了转变。如今,客户可以选择在云对象存储(如 Amazon S3、Microsoft Azure Blob Storage或 Google Cloud Storage)中以开放表格式存储数据。数据由数据所有者全资拥有和管理,并保存在其安全的 Virtual Private Cloud (VPC) 帐户中。用户可以为其工作负载提供正确类型的查询引擎,而无需复制数据。这创建了一个面向未来的架构,可以在需要时将新工具添加到技术栈中。
针对近期搭建HDP3.1.4版本大数据集群,相较之前研究的HDP2.6.3版本,版本跨度大,为更好的了解掌握新版本的新特性,于是对两个版本及区间版本的技术演进做下梳理。
Spark SQL中,SQLContext、HiveContext都是用来创建DataFrame和Dataset主要入口点,二者区别如下:
使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息,从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行针对性的优化,最终达到大幅提升运行时效率
在Spark中,DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集,类似于传统数据库中的二维表格。 DataFrame与RDD的主要区别在于,前者带有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。
作者 | Gang Ma 等 译者 | Sambodhi 策划 | 闫园园 看一下 eBay 如何创建优化的 SQL 解决方案,它可以为新的基于开源的分析平台提供更高的速度、稳定性和可扩展性。 最近,eBay 完成了把超过 20PB 的数据从一个提供商的分析平台迁移到内部构建的基于开源的 Hadoop 系统。这次迁移使得 eBay 以技术为主导的重新构想与第三方服务提供商脱钩。与此同时,它也给 eBay 提供了一个机会,建立一套相互补充的开源系统来支持对用户体验的分析。 这个迁移过程中面临的
SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点,实质上是SQLContext和HiveContext的组合,所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession上同样是可以使用的。
上一篇博客已经为大家介绍完了SparkSQL的基本概念以及其提供的两个编程抽象:DataFrame和DataSet,本篇博客,博主要为大家介绍的是关于SparkSQL编程的内容。考虑到内容比较繁琐,故分成了一个系列博客。本篇作为该系列的第一篇博客,为大家介绍的是SparkSession与DataFrame。
Spark 中所有功能的入口点是 SparkSession,可以使用 SparkSession.builder() 创建。创建后应用程序就可以从现有 RDD,Hive 表或 Spark 数据源创建 DataFrame。示例如下:
市场上的许多玩家已经建立了成功的MapReduce工作流程来每天处理以TB计的历史数据。但是谁愿意等待24小时才能获得最新的分析结果?这篇博文将向您介绍旨在利用批处理和流处理方法的Lambda架构。我们将利用Apache Spark(Core,SQL,Streaming),Apache Parquet,Twitter Stream等实时流数据快速访问历史数据。还包括清晰的代码和直观的演示!
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