业务中需求的方法，接口返回一个数组，里面包含了大量的对象，具有同名的属性名，比较常见。但是需要将其中参数为name的属性值全部取出，合并成数组。
(func)：与map类似，但每个输入项都可以映射到多个输出项，返回一个扁平化的新RDDunion(otherDataset)：将一个RDD与另一个RDD进行合并，返回一个包含两个RDD元素的新RDDdistinct...RDDActions操作reduce(func)：通过传递函数func来回归RDD中的所有元素，并返回最终的结果collect()：将RDD中所有元素返回给驱动程序并形成数组。...连接和联合：使用join()、union()、intersect()等方法对数据进行连接、合并、交集等操作。...数据变换：可以对一个DataFrame对象执行多种不同的变换操作，如对列重命名、字面量转换、拆分、连接和修改某个列及配合 withColumn() 操作，还可对数据进行类型转换。...特征提取与转换：波士顿房价数据集中包含了多个特征（如房屋面积、犯罪率、公共设施情况等），Spark中可以使用VectorAssembler特征转换器将这些特征合并为一个向量，供下一步机器学习算法使用。
文件组织 Hudi将DFS上的数据集组织到基本路径下的目录结构中。数据集分为多个分区，这些分区是包含该分区的数据文件的文件夹，这与Hive表非常相似。...该视图仅将最新文件切片中的基本/列文件暴露给查询，并保证与非Hudi列式数据集相比，具有相同的列式查询性能。 增量视图 : 对该视图的查询只能看到从某个提交/压缩后写入数据集的新数据。...现在，在每个文件id组中，都有一个增量日志，其中包含对基础列文件中记录的更新。在示例中，增量日志包含10:05至10:10的所有数据。与以前一样，基本列式文件仍使用提交进行版本控制。...读时合并存储上的目的是直接在DFS上启用近实时处理，而不是将数据复制到专用系统，后者可能无法处理大数据量。...以下是HiveIncrementalPuller的配置选项 | 配置 | 描述 | 默认值 | |hiveUrl| 要连接的Hive Server 2的URL | | |hiveUser| Hive Server
0:1); } } mapper //在做多个文档联合数据分析的时候，一定要注意你join的点在哪地方 public class JoinInfoMapper extends Mapper...by ‘\t’ 2、数据操作 创建分区表 注意：分区字段不能是表中已经存在的数据，可以将分区字段看作表的伪列。...(partition列前)，REPLACE则是表示替换表中所有字段。...._ // 2、将数据集和样例类进行映射 val userDF = data.map{ line => // 将行数据用"," 切割，形成数组.../ 告诉spark存储的路径和数据库 .option("dbtable","userbeh") // 告诉spark 要操作的表（无需在数据库创建，直接创建并插入值） .option
记录键可以是单个列，也可以是引用多个列。KEYGENERATOR_CLASS_OPT_KEY属性应该根据它是简单键还是复杂键进行相应设置。...非分区表目前只能有一个键列HUDI-1053 同步到Hive 以上两种工具都支持将表的最新模式同步到Hive metastore，这样查询就可以获取新的列和分区。...软删除:保留记录键，只是空出所有其他字段的值。这可以通过确保表模式中适当的字段为空，并在将这些字段设置为空后简单地插入表来实现。 硬删除:一种更强的删除形式是物理地从表中删除记录的任何跟踪。...对于所有要删除的记录，该列的值必须设置为true，对于要被推翻的记录，该列的值必须设置为false或为空。...对于需要大量更新的工作负载，读时合并表提供了一种很好的机制，可以快速地将它们合并到较小的文件中，然后通过压缩将它们合并到较大的基本文件中。
高级设置的一些说明： Aggregation Groups：Kylin 默认会把所有维度放在一个聚合组中；如果维度数较多（例如>10），那么建议用户根据查询的习惯和模式，将维度分为多个聚合组。...把多个维度定义为组合关系后，所有不符合此关系的 cuboids 会被跳过计算 Rowkeys：HBase rowkey上的维度的位置对性能至关重要，可以拖拽维度列去调整其在 rowkey 中位置，位于rowkey...通常建议： 将必要维度放在开头 然后是在过滤 ( where 条件)中起到很大作用的维度 如果多个列都会被用于过滤，将高基数的维度（如 user_id）放在低基数的维度（如 age）的前面，这也是基于过滤作用的考虑...使用 Spark 逐层构建算法： 核心概念和逻辑与MR相同 区别在于将每层的立方体抽象为 RDD，然后使用父 RDD 生成子 RDD。 尽可能在内存中缓存父 RDD 以获得更好的性能 ?...我们可以在一个 Spark App 中组合所有 map-reduce 步骤；Spark 将生成 DAG 执行计划，然后自动运行它们。这样具有更少的调度开销。 ?
与 Cassandra 和 Spark 等其他大数据技术类似，Hive 是一个非常强大的解决方案，但需要数据开发人员和运营团队进行调优，才能在对 Hive 数据执行查询时获得最佳性能。...摄入可以通过 Apache Spark 流作业、Nifi 或任何流技术或应用程序完成。摄入的数据是原始数据，在摄入过程开始之前考虑所有调优因素非常重要。...合并作业 合并作业在提高 Hadoop 数据总体读取性能方面发挥着至关重要的作用。有多个部分与合并技术有关。...它将所有比较小的 part 文件合并成大文件。...Hadoop 集群 uri，用于连接到特定的集群。
具体执行流程是，Spark将列分成批，并将每个批作为数据的子集进行函数的调用，进而执行panda UDF，最后将结果连接在一起。...输入数据包含每个组的所有行和列。 将结果合并到一个新的DataFrame中。...此外，在应用该函数之前，分组中的所有数据都会加载到内存，这可能导致内存不足抛出异常。 下面的例子展示了如何使用groupby().apply() 对分组中的每个值减去分组平均值。...级数到标量值，其中每个pandas.Series表示组或窗口中的一列。 需要注意的是，这种类型的UDF不支持部分聚合，组或窗口的所有数据都将加载到内存中。...toPandas将分布式spark数据集转换为pandas数据集，对pandas数据集进行本地化，并且所有数据都驻留在驱动程序内存中，因此此方法仅在预期生成的pandas DataFrame较小的情况下使用
（注意：grid 数组内的 1、0 均为char型字符，非整型） 示例1 中所有 1 都可以连接到一起，即所有 1 组成一个岛屿。...由上述定义可看出该题是典型的Flood fill算法类型例题，将岛屿与水分开，并染成特定颜色，以记录已累加过该岛屿。...每块岛屿可以看成相连的一个个节点，只需把所有相连节点遍历殆尽并标上特殊值以记录该节点已访问过，则遍历殆尽时证明一块岛屿已找到。...Union：将两个子集合并成同一个集合。 针对该题即 先以一个根节点1作为初始节点，判断周围节点是否为1，如果是则新建一个集合并把该节点作为父节点。...(grid, i, j, row, columns);//dfs遍历所有连接的点 count++;//记录岛屿数量 }
读取时合并：使用列（如parquet） +行（如Avro）文件格式的组合存储数据。更新记录到增量文件，并随后压缩以同步或异步生成列文件的新版本。...更新/删除/合并等操作通过优化的粒度连接实现。CarbonData与Spark紧密集成，在CarbonData层中有很多优化，比如数据跳跃、下推等。...Delta Lake存储一个事务日志，以跟踪对表目录所做的所有提交，以提供ACID事务。它提供可串行化的隔离级别，确保数据在多个用户之间的一致性。...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。...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。
=100000000; //一个交换机下split的至少的大小(这个值决定了多个交换机上的文件是否需要合并) set mapred.min.split.size.per.rack=100000000...set hive.auto.convert.join.noconditionaltask=True;--将多个map join合并为一个，Hive在基于输入文件大小的前提下将普通JOIN转换成MapJoin...，并是否将多个MJ合并成一个 set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=100000000;--多个mapjoin转换为1个时，所有小表的文件大小总和的最大值...=true; --（默认值：true；将普通的join转化为普通的mapjoin时，是否将多个mapjoin转化为一个mapjoin） set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size...=60000000;--（将多个mapjoin转化为一个mapjoin时，其表的最大值） set hive.stats.autogather=false;--即插入数据时会优化统计，如此在大的动态分区时
实时数据和列数据的异步压缩。 时间轴 在它的核心，Hudi 维护一条包含在不同的即时时间所有对数据集操作的时间轴，从而提供了从不同时间点出发得到不同的视图下的数据集。...文件组织 Hudi 将 DFS 上的数据集组织到 基本路径下的目录结构中。数据集分为多个分区，这些分区是包含该分区的数据文件的文件夹，这与 Hive 表非常相似。...每个文件组包含多个 文件切片，其中每个切片包含在某个提交/压缩即时时间生成的基本列文件 *.parquet以及一组日志文件 *.log*，该文件包含自生成基本文件以来对基本文件的插入/更新。...Hudi 采用 MVCC 设计，其中压缩操作将日志和基本文件合并以产生新的文件片，而清理操作则将未使用的/较旧的文件片删除以回收 DFS 上的空间。...一旦将记录的第一个版本写入文件，记录键和 文件组/ 文件id之间的映射就永远不会改变。简而言之，映射的文件组包含一组记录的所有版本。
在较高的层次上，用于写Hudi表的组件使用了一种受支持的方式嵌入到Apache Spark作业中，它会在支持DFS的存储上生成代表Hudi表的一组文件。...MergeOnRead存储类型的数据集中，其中一些/所有数据都可以只写到增量日志中; 4）COMPACTION: 协调Hudi中差异数据结构的后台活动，例如：将更新从基于行的日志文件变成列格式。...5.2 压缩 压缩是一个 instant操作，它将一组文件片作为输入，将每个文件切片中的所有日志文件与其basefile文件（parquet文件）合并，以生成新的压缩文件片，并写为时间轴上的一个commit...2）在writer中使用一个时间轴缓存，这样只要Spark集群不每次都重启，后续的写操作就不需要列出DFS目录来获取指定分区路径下的文件片列表。...6.3 读优化查询 可查看给定的commit/compact即时操作的表的最新快照。仅将最新文件片的基本/列文件暴露给查询，并保证与非Hudi表相同的列查询性能。 ?
但处理大型数据集时，需过渡到PySpark才可以发挥并行计算的优势。本文总结了Pandas与PySpark的核心功能代码段，掌握即可丝滑切换。...，ShowMeAI制作了详细的教程与工具速查手册，大家可以通过如下内容展开学习或者回顾相关知识。...as FPySpark 所有功能的入口点是 SparkSession 类。...,dfn]df = pd.concat(dfs, ignore_index = True) 多个dataframe - PySparkPySpark 中 unionAll 方法只能用来连接两个 dataframe...,dfn]df = unionAll(*dfs) 简单统计Pandas 和 PySpark 都提供了为 dataframe 中的每一列进行统计计算的方法，可以轻松对下列统计值进行统计计算：列元素的计数列元素的平均值最大值最小值标准差三个分位数
考虑到系统使用的广泛程度与成熟度，在具体举例时一般会拿Hive和Impala为例，当然在调研的过程中也会涉及到一些其他系统，如Spark SQL，Presto，TAJO等。...目前与这方面有关的特性有： short-circuit local reads：当发现读取的数据是本地数据时，不走DataNode（因为要走一次socket连接），而是用DFS Client直接读本地的...RCFile虽然号称列存储，但是只是“按列存储”而已，将数据先划分成row group，然后row group内部按照列进行存储。...好在ORCFile已经弥补了这些特性，包括： 块过滤与块统计：每一列按照固定行数或大小进一步切分，对于切分出来的每一个数据单元，预先计算好这些单元的min/max/sum/count/null值，min...比如下图是一个二级嵌套数组。图中的e跟f在都属于第二层的重复记录（同一个level2），所以f的r值为2，而c跟d则是不同的level2，但属于同一个level1，所以d的r值为1。
Spark 在调度侧会做数据本地性的预测，然后尽可能的将这个运算对应的Task调度到靠近这个数据分片的Executor上。...默认为64控制 第四行，Spark Shuffle 过程产生的两个重要的文件之一，一个是数据文件 .data 结尾，另一个就是这个与之对应的 .index 文件。...Spark 在写和读这个文件的时候，基于相同的定位逻辑（算法）来保证依赖关系， 第一步确定根目录，Spark 通过文件名的hash绝对值与盘符数的模，作为索引却确定根目录 scala> math.abs...("shuffle_96_2685_0.index".hashCode) % 12res0: Int = 6 而根目录的数组对于一个 Executor 的这个生命周期内而言是确定的，它是一个由简单随机算法将所有路径打散的一个固定数组...这个PR中已经将mapId换成了每个 task 的 taskAttemtId，而这个值就是unique的，所以天然就解决了这个问题。 对于2.x的 Spark 版本，大家可以尝试合入这个PR. 5.
这一节我们将介绍使用DeltaStreamer工具从外部源甚至其他Hudi数据集摄取新更改的方法， 以及通过使用Hudi数据源的upserts加快大型Spark作业的方法。...从Kafka单次摄取新事件，从Sqoop、HiveIncrementalPuller输出或DFS文件夹中的多个文件 增量导入 支持json、avro或自定义记录类型的传入数据 管理检查点，回滚和恢复 利用...同步 上面的两个工具都支持将数据集的最新模式同步到Hive Metastore，以便查询新的列和分区。...Soft Deletes（软删除） ：使用软删除时，用户希望保留键，但仅使所有其他字段的值都为空。...对于具有大量更新的工作负载，读取时合并存储提供了一种很好的机制， 可以快速将其摄取到较小的文件中，之后通过压缩将它们合并为较大的基础文件。
Number of Islands 考察重点： 图的遍历，DFS/BFS 解题技巧： 使用 DFS 或 BFS 遍历岛屿，将访问过的地块标记，以避免重复计算。 题目：695....Making A Large Island 考察重点： 图的遍历，DFS/BFS，连通性 解题技巧： 遍历每块陆地，计算各个岛屿的大小，然后尝试将小岛连接起来以形成更大的岛屿。...并查集操作： 寻找（Find）：确定某个单元格的“根”或者说是代表元素。根元素代表了与当前单元格相连的所有单元格的最终归属。 合并（Union）：如果两个单元格都是陆地，我们会将它们合并为一个岛屿。...实际上，这意味着让其中一个单元格的根元素指向另一个单元格的根元素。 处理边界和方向： 只考虑每个单元格的右方和下方单元格进行合并操作，这样可以避免重复计算，并保证所有可能的连接都被考虑到。...unionFind对象是解题的关键，它通过合并操作减少岛屿数量的计数，直到所有可能合并的陆地都被处理完毕。 在每次遍历时，只有当当前单元格为'1'（陆地）时，我们才考虑其与右侧和下侧单元格的合并。
删掉RDD中键与other RDD中的键相同的元素 join 对两个RDD进行内连接 rightOuterJoin 对两个RDD进行连接操作，确保第一个RDD的键必须存在（右外连接） leftOuterJoin...foldByKey合并每一个 key 的所有值，在级联函数和“零值”中使用。foldByKey合并每一个 key 的所有值，在级联函数和“零值”中使用。...如果这是一个在处理当前分区中之前已经遇到键，此时combineByKey()使用mergeValue()将该键的累加器对应的当前值与这个新值进行合并。...由于每个分区都是独立处理的，因此对于同一个键可以有多个累加器。如果有两个或者更多的分区都有对应同一个键的累加器，就需要使用用户提供的mergeCombiners()将各个分区的结果进行合并。...5. map与flatmap比较 map()是将函数用于RDD中的每个元素，将返回值构成新的RDD。
2）spark Spark 是个开源的数据分析集群计算框架，建立于 HDFS 之上。Spark 与 Hadoop 一样，用于构建大规模、低延时的数据分析应用。...当然写入之前，key 与 value 值都会被序列化成字节数组。整个内存缓冲区就是一个字节数组，它的字节索引及 key/value 存储结构我没有研究过。...对于WordCount 例子，就是简单地统计单词出现的次数，如果在 同一个 map task 的结果中有很多个像“hello”一样出现多次的 key，我们就应该把它们的值合并到一块，这个过程叫 reduce...对于“hello”就是像这样的：{“hello”, [5, 8, 2, …]}，数组中的值就是从不同溢写文件中读取出来的，然后再把这些值加起来。...请注意，因为 merge 是将多个溢写文件合并到一个文件，所以可能也有相同的 key存在，在这个过程中如果 client 设置过 Combiner，也会使用 Combiner来合并相同的 key。
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