本文阅读价值不错建议大家仔细阅读,感谢作者疯狂哈秋,转自:https://blog.csdn.net/u013332124/article/details/90677676
目前我们的大数据系统里,主要承接的业务是部门内的一些业务日志数据的统计、分析等,比如网关日志数据,服务器监控数据,k8s容器的相关日志数据,app的打点日志等。主要的流任务是flink任务是消费kafka的数据,经过各种处理之后通过flink sql或者flink jar实时写入hive,由于业务对数据的实时性要求比较高,希望数据能尽快的展示出来,所以我们很多的flink任务的checkpoint设置为1分钟,而数据格式采用的是orc格式,所以不可避免的出现了一个在大数据处理领域非常常见但是很麻烦的问题,即hdfs小文件问题。
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过去几年,数据仓库和数据湖方案在快速演进和弥补自身缺陷的同时,二者之间的边界也逐渐淡化。云原生的新一代数据架构不再遵循数据湖或数据仓库的单一经典架构,而是在一定程度上结合二者的优势重新构建。在云厂商和开源技术方案的共同推动之下,2021 年我们将会看到更多“湖仓一体”的实际落地案例。InfoQ 希望通过选题的方式对数据湖和数仓融合架构在不同企业的落地情况、实践过程、改进优化方案等内容进行呈现。本文将分享同程艺龙将 Flink 与 Iceberg 深度集成的落地经验和思考。
Apache Hudi(简称:Hudi)允许您在现有的hadoop兼容存储之上存储大量数据,同时提供两种原语,使得除了经典的批处理之外,还可以在数据湖上进行流处理。
2. 「Hudi系列」Apache Hudi入门指南 | SparkSQL+Hive+Presto集成
随着Apache Parquet和Apache ORC等存储格式以及Presto和Apache Impala等查询引擎的发展,Hadoop生态系统有潜力作为面向分钟级延时场景的通用统一服务层。然而,为了实现这一点,这需要在HDFS中实现高效且低延迟的数据摄取及数据准备。
在其核心,Hudi维护了在不同时刻对表执行的所有操作的时间轴,这有助于提供表的瞬时视图,与此同时也有效地支持按到达顺序的数据检索。Hudi的瞬时特性包括以下部分:
之前听 CSDN 头牌博主 @沉默王二 说过一句话,我觉得十分在理:处在互联网时代,是一种幸福,因为各式各样的信息非常容易触达,如果掌握了信息筛选的能力,就真的是“运筹帷幄之中,决胜千里之外”。就像现在各行业都内卷不断,我们要从中破圈,只有想办法提升自己的竞争力!例如备战面试,广泛无脑地刷题只会消耗完你最后一丝精力,而多刷别人总结复盘记录下来的面经,有利于我们为下一次的“跨越”做好准备!
客户在用hive sql做几张表的组合分析,使用mr引擎。 因为其中有一张表超过5万个分区,数据总量超过8千亿条,因此运行过程中出现失败,报错如下所示:
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。
日常生产中 HDFS 上小文件产生是一个很正常的事情,同时小文件也是 Hadoop 集群运维中的常见挑战,尤其对于大规模运行的集群来说可谓至关重要。
随着大数据时代的到来,数据库管理系统需要处理越来越多的数据。MySQL作为一种流行的关系型数据库管理系统,被广泛应用于各类业务场景。然而,当数据量达到上亿级别时,查询性能可能会显著下降,严重影响应用的响应速度和用户体验。本文将详细介绍MySQL在处理上亿数据时的查询优化技巧,并通过实践案例展示如何有效提升查询性能。
我们之前的文章《蚂蚁绊倒大象...》介绍过,海量小文件是大数据领域中公认的难题,对时间和性能都可能造成毁灭性打击。本文将继续针对小文件,讲解小文件产生的原因和一些解决办法,希望对大家能有所启发。
通过\dt+可以得到该表大小。该元命令会转换成SQL语句去执行,实际上是通过pg_table_size函数进行获取。该函数调用calulate_table_size(rel)其中rel为表的描述结构Relation。通过这个方式计算表大小包括fsm、vm文件大小,如果有toast索引,还包括toast表大小。那么具体获取文件大小的方式是什么呢?看calculate_relation_size函数:最终通过stat函数来获取,这个得到的是文件大小,而不是占用磁盘大小。同样,对于toast索引也是通过这种方式计算得到。
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。随着数据分析对实时性要求的不断提高,按小时、甚至分钟级的数据同步越来越普遍。由此展开了基于spark/flink流处理机制的(准)实时同步系统的开发。
本篇文章为大家带来Hive面试指南,文内会有两种题型,问答题和代码题,题目一部分来自于网上,一部分来自平时工作的总结。
HDFS 小文件过多会对hadoop 扩展性以及稳定性造成影响, 因为要在namenode 上存储维护大量元信息.
1. 多维数据库简介 多维数据库(Multi Dimesional Database,MDD)可以简单地理解为:将数据存放在一个n维数组中,而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵,人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维,与关系数据库相比,它的优势在于可以提高数据处理速度,加快反应时间,提高查询效率。MDD的信息是以数组形式存放的,所以它可以在不影响索引的情况下更新数据。因此MDD非常适合于读写应用。 1.1. 关系数据库存在的问题 利用SQL进行关系数据库查询的局限性: 1) 查询因需要“join”多个表而变得比较烦琐 ,查询语句(SQL) 不好编程; 2) 数据处理的开销往往因关系型数据库要访问复杂数据而变得很大。 关系型数据库管理系统本身局限性: 1) 数据模型上的限制 关系数据库所采用的两维表数据模型,不能有效地处理在大多数事务处理应用中,典型存在的多维数据。其不可避免的结果是,在复杂方式下,相互作用表的数量激增,而且还不能很好地提供模拟现实数据关系的模型。关系数据库由于其所用数据模型较多,还可能造成存储空间的海量增加和大量浪费,并且会导致系统的响应性能不断下降。而且,在现实数据中,有许多类型是关系数据库不能较好地处理的 。 2) 性能上的限制 为静态应用例如报表生成,而设计的关系型数据库管理系统,并没有经过针对高效事务处理而进行的优化过程。其结果往往是某些关系型数据库产品,在对GUI和Web的事务处理过程中,没有达到预期的效果。除非增加更多的硬件投资,但这并不能从根本上解决问题。 用关系数据库的两维表数据模型,可以处理在大多数事务处理应用中的典型多维数据,但其结果往往是建立和使用大量的数据表格,仍很难建立起能模拟现实世界的数据模型。并且在数据需要作报表输出时,又要反过来将已分散设置的大量的两维数据表,再利用索引等技术进行表的连接后,才能找到全部所需的数据,而这又势必影响到应用系统的响应速度。 3) 扩展伸缩性上的限制 关系数据库技术在有效支持应用和数据复杂性上的能力是受限制的。关系数据库原先依据的规范化设计方法,对于复杂事务处理数据库系统的设计和性能优化来说,已经无能为力。此外,高昂的开发和维护费用也让企业难以承受。 4) 关系数据库的检索策略,如复合索引和并发锁定技术,在使用上会造成复杂性和局限性。 1.2. 多维数据库的相关定义 维(Dimension):是人们观察数据的特定角度,是考虑问题时的一类属性,属性集合构成一个维(时间维、地理维等)。 维的层次(Level):人们观察数据的某个特定角度(即某个维)还可以存在细节程度不同的各个描述方面(时间维:日期、月份、季度、年)。 维的成员(Member):维的一个取值,是数据项在某维中位置的描述。(“某年某月某日”是在时间维上位置的描述)。 度量(Measure):多维数组的取值。(2000年1月,上海,笔记本电脑,0000)。 OLAP的基本多维分析操作有钻取(Drill-up和Drill-down)、切片(Slice)和切块(Dice)、以及旋转(Pivot)等。 钻取:是改变维的层次,变换分析的粒度。它包括向下钻取(Drill-down)和向上钻取(Drill-up)/上卷(Roll-up)。Drill-up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据,或者减少维数;而Drill-down则相反,它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。 切片和切块:是在一部分维上选定值后,关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个,则是切片;如果有三个或以上,则是切块。 旋转:是变换维的方向,即在表格中重新安排维的放置(例如行列互换)。 1.3. 多维数据库的特点 后关系型数据库的主要特征是将多维处理和面向对象技术结合到关系数据库上。这种数据库使用强大而灵活的对象技术,将经过处理的多维数据模型的速度和可调整性结合起来。由于它独有的可兼容性,对于开发高性能的交换处理应用程序来说,后关系型数据库非常理想.在后关系型数据库管理系统中,采用了更现代化的多维模型,作为数据库引擎。并且,这种以稀疏数组 为基础的独特的多维数据库架构,是从已成为国际标准的数据库语言基础上继承和发展的,是已积累了实践经验的先进而可靠的技术。 多维数据模型能使数据建模更加简单,因为开发人员能够方便地用它来描述出复杂的现实世界结构,而不必忽略现实世界的问题,或把问题强行表现成技术上能够处理的形态,而且多维数据模型使执行复杂处理的时间大大缩短。例如开发一个服装连锁店信息管理系统时,如果用关系数据库,就需要建立许多表,一张表用来说明每种款式所具有的颜色和尺寸,另一张表用来建立服装和供应商之间的映射,并表示它是否已被卖出,此外还需要建一些表来表示价格变化、各店的库存等等。每成交一笔生意,所有这些表都需要修改,很快这些关系数据库就会变得笨重而
在本节中,我们将讨论重要的概念和术语,这些概念和术语有助于理解并有效使用这些原语。
Apache Hudi提供的一个关键特性是自我管理文件大小,这样用户就不需要担心手动维护表。
不论是Hive还是Spark SQL在使用过程中都可能会遇到小文件过多的问题。小文件过多最直接的表现是任务执行时间长,查看Spark log会发现大量的数据移动的日志。我们可以查看log中展现的日志信息,去对应的路径下查看文件的大小和个数。
导读:Flink从1.9.0开始提供与Hive集成的功能,随着几个版本的迭代,在最新的Flink 1.11中,与Hive集成的功能进一步深化,并且开始尝试将流计算场景与Hive进行整合。本文主要分享在Flink 1.11中对接Hive的新特性,以及如何利用Flink对Hive数仓进行实时化改造,从而实现批流一体的目标。主要内容包括:
海量小文件问题是工业界和学术界公认的难题,大数据领域中的小文件问题,也是一个非常棘手的问题,仅次于数据倾斜问题,对于时间和性能能都是毁灭性打击。本文参考网上对于小文件问题的定义和常见系统的解决方案,给大家还原一个大数据系统中小文件问题的系统性解决方案。
本文编译自IBM开发者社区,主要介绍了HDFS中小的ORC和Parquet文件的问题,以及这些小文件如何影响Big SQL的读取性能,并探索了为了提高读取性能,使用现有工具将小文件压缩为大文件的可能解决方案。
在传统的实时数仓中,由于列式存储相对行式存储有较高的查询性能,我们一般采用orc,parquet数据格式,但是这种列式格式无法追加,流式数据又不能等候太长时间,等到文件够了一个hdfs block块大小再写入,所以不可避免的产生了一个令人头大的问题,即小文件问题,由于使用小文件会增加namenode的压力,并且影响查询性能,所以我们在使用流式数据入库的时候一般会对小文件进行合并处理。
如果一个存储设备已经分过区,并且是 mbr 格式的,那么只能继续使用 fdisk 或 parted 工具进行分区。
由于操作系统不同(64位与32位)和可能安装的环境不一样再或者在安装SQL 2008的时候已经安装SQLServer相关其他版本,因此可能会遇到问题。 问题1:安装sql server 2008 R2,安装过程中提示错误:此计算机上安装了 Microsoft Visual Studio 2008 的早期版本。请在安装 SQL Server 2008 前将 Microsoft Visual Studio 2008 升级到 SP1。 之前的电脑上安装了vs2008,下载一个SP1补丁包,800多M的大小,本来安装这个软件就已经很麻烦了,还得花时间下载,这里有另外一个办法,其实很简单,只需要改一下注册表即可,方法如下: 解决方法: 1、修改注册表。 2、运行注册表,将HKEY-Local-Machine/Software/Microsoft/DevDiv重命名就行。 3、安装好后再将其改回。 4、将SQL Server安装返回上一步,然后再点下一步,这个问题就成功解决了。 问题2: 安装SQL2008,提示删除SQL2005Express工具的解决方法,在安装SQL2008的时候,提示要删除SQL2005EXPRESS工具,修改注册表:HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Microsoft\Microsoft SQL Server\90\Tools\ShellSEM,将ShellSEM项重命名或删除即可。 无法安装 SQL Server 2008 Management Studio Express 故障现象: 在windows7中已经安装好SQL Server 2008 Express 并且已经安装好SP3,然后从微软官网下载SQL Server 2008 Management Studio Express 安装,发现在安装过程中,没有添加 Management 工具这一项。 解决方法: 1、先使用sql server2008安装中心(在开始菜单的microsoft sql server 2008里面有)的维护功能,将express升级到具有高级服务的Express。再安装SQL Server 2008 Management Studio Express,这就可以发现工具这个选项。安装成功。 2、其他提示: 在安装SQL Server 2008 Management Studio Express 时会出现 ”此程序存在已知兼容性问题“ 的对话框。如果你确认自己已经安装过 SP1 以上的文件,并已升级到具有高级服务的express,那么不用理会这个对话框,直接按 ”运行程序“这个按钮。不会有任何问题。 问题3、解决无法安装SQL Server 2008 Management Studio Express的问题 我的sql server 2008 express是visual studio 2010自带的,所以当然它没有management studio ,自己下了一个安装,不过无法安装SQL Server 2008 Management Studio Express。提示未选择功能。 从网上找到的解决方案: VS2010自带的SQL Server是Express简化版的,需要到“SQL Server安装中心>维护>版本升级”,把它升级成“具有高级服务的Express”(很快就可完成)。再运行SQL Server 2008 Management Studio Express安装包,随后会再次弹出SQL Server安装中心,选择“安装>全新SQL Server独立安装或向现有安装添加功能”,接下去就可以添加Management Studio了。 下面是对具有高级服务的express版本的一些介绍: 具有高级服务的 SQL Server Express 具备 SQL Server 2005 Express Edition 中的全部功能,并且还具有下列功能: 借助 SQL Server 2005 Management Studio Express (SSMSE) 这一新的易于使用的图形管理工具,轻松管理 SQL Server Express。 对 SQL Server 表中纯字符数据发出全文查询。 全文查询可以包括词和短语,或者词或短语的多种形式。 对本地关系数据运行 SQL Server Reporting Services 报表。
一.SparkSQL相关 在执行insert 语句时报错,堆栈信息为:FileSystem closed。常常出现在ThriftServer里面。 原因:由于hadoop FileSystem.get 获得的FileSystem会从缓存加载,如果多线程一个线程closedFileSystem会导致该BUG 解决方法:hdfs存在不从缓存加载的解决方式,在hdfs-site.xml 配置 fs.hdfs.impl.disable.cache=true即可 在执行Spark过程中抛出:Failed to big
随着ApacheParquet和Apache ORC等存储格式以及Presto和Apache Impala等查询引擎的发展,Hadoop生态系统有潜力作为面向分钟级延时场景的通用统一服务层。然而,为了实现这一点,这需要在HDFS中实现高效且低延迟的数据摄取及数据准备。
从数据库到数据仓库,最后到数据湖[1],随着数据量和数据源的增加,数据格局正在迅速变化。数据湖市场预计增长近 30%[2],将从 2020 年的 37.4 亿美元增长到 2026 年的 176 亿美元。此外从 2022 年数据和人工智能峰会[3]来看,数据湖架构[4]显然是数据管理和治理的未来。由于 Databricks[5] 发布了 Delta 2.0,该趋势可能会增长,该平台的所有 API 都将是开源的。此外Snowflakes[6] 在其峰会上宣布了一些改变游戏规则的功能,使数据湖成为该行业的支柱。治理、安全性、可扩展性以及对分析和交易数据的无缝分析,将会推动该领域创新。
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hive.limit.optimize.enable=true --- 开启对数据源进行采样的功能 hive.limit.row.max.size --- 设置最小的采样容量 hive.limit.optimize.limit.file --- 设置最大的采样样本数
Apache Hudi为大数据带来了流处理,在提供新鲜数据的同时,比传统批处理效率高一个数量级。在数据湖/数据仓库中,关键的权衡之一是输入速度和查询性能之间的权衡。数据摄取通常倾向于小文件,以提高并行性,并使数据能够尽快用于查询。但是,如果有很多小文件,查询性能就会下降。此外,在摄入期间,数据通常根据到达时间在同一位置。但是,当频繁查询的数据放在一起时,查询引擎的性能会更好。在大多数体系结构中,每个系统都倾向于独立地添加优化,以提高由于未优化的数据布局而导致的性能限制。本博客介绍了一种新的表服务,称为clustering[RFC-19],用于重新组织数据,在不影响输入速度的情况下提高查询性能。
在Impala 4.0源码解析之BROADCAST/SHUFFLE代价计算这篇文章中我们提到,Impala在对BROADCAST/SHUFFLE进行代价计算的时候,需要用到表的统计信息。关于Impala的统计信息,网上也有一些资料介绍,但是大多不全。本文将结合官方文档,从内容、计算等各方面尽可能详细地介绍下Impala统计信息的相关知识。
Apache Hive作为处理大数据量的大数据领域数据建设核心工具,数据量往往不是影响Hive执行效率的核心因素,数据倾斜、job数分配的不合理、磁盘或网络I/O过高、MapReduce配置的不合理等等才是影响Hive性能的关键。
Hive是大数据领域常用的组件之一,主要用于大数据离线数仓的运算,关于Hive的性能调优在日常工作和面试中是经常涉及的一个点,因此掌握一些Hive调优是必不可少的一项技能。影响Hive效率的主要因素有数据倾斜、数据冗余、job的IO以及不同底层引擎配置情况和Hive本身参数和HiveSQL的执行等。本文主要从建表配置参数方面对Hive优化进行讲解。
在本节中,我们将介绍如何使用DeltaStreamer工具从外部数据源甚至其他Hudi表中获取新的更改,以及如何使用Hudi数据源通过upserts加速大型Spark作业。 然后可以使用各种查询引擎查询这些表。
将数据从外部源如事件日志、数据库提取到Hadoop数据湖中是一个很常见的问题。在大多数Hadoop部署中,一般使用混合提取工具并以零散的方式解决该问题,尽管这些数据对组织是非常有价值的。
测试 OceanBase 对比 MySQL,TiDB 的性能表现,数据存储压缩,探索多点内部项目一个数据库场景落地 Oceanbase(MySQL->OceanBase)。
Apache Hudi依赖 HDFS 做底层的存储,所以可以支撑非常大规模的数据存储。同时基于下面两个原语,Hudi可以解决流批一体的存储问题。
在我们实际开发中,随着业务的不断增加,数据量也在不断的攀升,这样就离不开一个问题:数据查询效率优化 根据自己的以往实际项目工作经验和学习所知,现在对SQL查询优化做一个简单的梳理总结,总结的不好之处,望多多指点交流学习 主要通过以下几个点来进行总结分析:索引、语句本身、分区存储、分库分表
不论你在哪里,不论你遇到怎样的技术问题,剑指工控群里总有那么一群带有工控情结的技术人与你一起面对,一起探讨......
让我们设计一个文件托管服务,比如Dropbox或Google Drive。云文件存储允许用户在远程服务器上存储数据。通常,这些服务器由云存储提供商维护,并通过网络(通常通过互联网)提供给用户。用户每月支付云数据存储费用。类似服务:OneDrive、Google Drive
伙伴们,开始本文之前给大家说个事情:由于最近坚持更新公众号文章,向大家推送学习内容,居然收到了微信客服的致电和来信,给开通了留言功能。有点小小的意外和开森!以后发布的文章大家就可以随时留言,希望大家多多留言提出宝贵意见哦!!!
这里重点说一下严格模式和非严格模式:Hive在严格模式下查询时,需指定分区(查询分区表时),排序后需增加limit限制,不支持笛卡尔积查询。防止误操作等造成的资源浪费。
Apache Hudi将流处理带到大数据,相比传统批处理效率高一个数量级,提供了更新鲜的数据。在数据湖/仓库中,需要在摄取速度和查询性能之间进行权衡,数据摄取通常更喜欢小文件以改善并行性并使数据尽快可用于查询,但很多小文件会导致查询性能下降。在摄取过程中通常会根据时间在同一位置放置数据,但如果把查询频繁的数据放在一起时,查询引擎的性能会更好,大多数系统都倾向于支持独立的优化来提高性能,以解决未优化的数据布局的限制。本博客介绍了一种称为Clustering[RFC-19]的服务,该服务可重新组织数据以提高查询性能,也不会影响摄取速度。
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