Schema Evolution(模式演进)允许用户轻松更改 Hudi 表的当前模式,以适应随时间变化的数据。从 0.11.0 版本开始,支持 Spark SQL(spark3.1.x 和 spark3.2.1)对 Schema 演进的 DDL 支持并且标志为实验性的。
spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。
由于在CDH或HDP中运行的Hive的早期版本与CDP中的Hive 3之间的语义变化,您需要执行许多与迁移相关的更改。Hive 3中与db.table引用和DROP CASCADE相关的一些语法更改可能需要对应用程序进行更改。
笔者最近需要使用pyspark进行数据整理,于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。
通常为提高数据处理的效率,计算引擎要实现谓词的下推,而存储引擎可以根据下推的过滤条件尽可能的跳过无关数据或文件。不管是Hudi、Iceberg还是Delta都实现了基于min-max索引的Data-skiping技术。它指的是在元数据中都记录这数据文件中的每一列的最小值和最大值,通过查询中列上的谓词来决定当前的数据文件是否可能包含满足谓词的任何records,是否可以跳过读取当前数据文件。
在 Spark 中,除了 RDD 这种数据容器外,还有一种更容易操作的一个分布式数据容器 DateFrame,它更像传统关系型数据库的二维表,除了包括数据自身以外还包括数据的结构信息(Schema),这就可以利用类似 SQL 的语言来进行数据访问。
使用Replication Manager 将 Hive 数据迁移到 CDP 后,您可能需要执行其他任务。您需要了解 Hive 3.x 和更早版本之间的语义差异。其中一些差异要求您更改 Hive 脚本或工作流程。此外,您需要将使用 CDP 不支持的 Hive CLI 的脚本转换为 Beeline。
这里使用Hadoop Catalog 来演示Spark 与Iceberg的DDL操作。
CDH5中的Hive版本是1.1,而CDP7中的Hive版本为3。Hive3相对Hive1更新特别多,比如支持全新的ACID v2机制,并且底层使用Tez和内存进行查询,相比MR的方式性能提升超过10倍,支持物化视图以及语法使用扩充等等。因为是一次大版本的更新,对于老的CDH5用户升级到CDP7,会需要对于Hive3有足够的了解与准备,才能保证升级成功。本文主要介绍Hive3的新特性,架构,以及语法改造说明。
本文通过介绍Apache Spark在Python中的应用来讲解如何利用PySpark包执行常用函数来进行数据处理工作。
在join操作中,我们得到一个有缺失值的dataframe,接下来将对这个带有缺失值的dataframe进行操作
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:
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。
Spark是目前最流行的分布式大数据批处理框架,使用Spark可以轻易地实现上百G甚至T级别数据的SQL运算,例如单行特征计算或者多表的Join拼接。
PySpark作为工业界常用于处理大数据以及分布式计算的工具,特别是在算法建模时起到了非常大的作用。PySpark如何建模呢?这篇文章手把手带你入门PySpark,提前感受工业界的建模过程!
在医疗场景下,涉及到的业务库有几十个,可能有上万张表要做实时入湖,其中还有某些库的表结构修改操作是通过业务人员在网页手工实现,自由度较高,导致整体上存在非常多的新增列,删除列,改列名的情况。由于Apache Hudi 0.9.0 版本到 0.11.0 版本之间只支持有限的schema变更,即新增列到尾部的情况,且用户对数据质量要求较高,导致了非常高的维护成本。每次删除列和改列名都需要重新导入,这种情况极不利于长期发展,所以需要一种能够以较低成本支持完整schema演变的方案。
Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块。与基础的 Spark RDD API 不同,Spark SQL 提供了更多数据与要执行的计算的信息。在其实现中,会使用这些额外信息进行优化。可以使用 SQL 语句和 Dataset API 来与 Spark SQL 模块交互。无论你使用哪种语言或 API 来执行计算,都会使用相同的引擎。这让你可以选择你熟悉的语言(现支持 Scala、Java、R、Python)以及在不同场景下选择不同的方式来进行计算。
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。
作者 | June Tao Ching 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
在电商中,了解用户在不同品类的各个产品的购买力是非常重要的!这将有助于他们为不同产品的客户创建个性化的产品。在这篇文章中,笔者在真实的数据集中手把手实现如何预测用户在不同品类的各个产品的购买行为。
ClickHouse的使用一、使用Java操作ClickHouse1、构建maven工程📷2、导入依赖<dependency> <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId> <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId> <version>0.2.2</version></dependency>3、创建包结构在java程序包目录创建包名说明c
您可以创建ACID(原子性,一致性,隔离性和持久性)表用于不受限制的事务或仅插入的事务。这些表是Hive托管表。数据与Schema一起位于Hive metastore中。或者,您可以创建一个外部表用于非事务性使用。数据位于Hive Metastore外部。模式元数据位于Hive Metastore内部。因为外部表受Hive的控制很弱,所以该表不符合ACID。
问题导读 1.dataframe如何保存格式为parquet的文件? 2.在读取csv文件中,如何设置第一行为字段名? 3.dataframe保存为表如何指定buckete数目? 作为一个开发人员
关于PySpark,我们知道它是Python调用Spark的接口,我们可以通过调用Python API的方式来编写Spark程序,它支持了大多数的Spark功能,比如SparkDataFrame、Spark SQL、Streaming、MLlib等等。只要我们了解Python的基本语法,那么在Python里调用Spark的力量就显得十分easy了。下面我将会从相对宏观的层面介绍一下PySpark,让我们对于这个神器有一个框架性的认识,知道它能干什么,知道去哪里寻找问题解答,争取看完这篇文章可以让我们更加丝滑地入门PySpark。话不多说,马上开始!
我们在写HQL有没有遇到过数据量特别大的时候比如,使用HQL 处理起来非常复杂,非常慢,这时候我们可以使用Hive给加个索引来提高我们的速度。多了就不说了,我们直接开始。
kaggle上的Titanic数据处理、特征工程,建模等 中位数填充缺失值 特征工程处理 建模过程 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns sns.set() # setting seaborn default for plots train = pd.read_csv("/Users/peter/data-
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。
Hbase是谷歌开源的big table;一个表中包很多的行和列。HBase的底层是保存在HDFS之上的。
今天是《MySQL核心知识》专栏的第8章,今天为大家系统的讲讲MySQL中的索引技术,希望通过本章节的学习,小伙伴们能够举一反三,彻底掌握MySQL中的索引技术。好了,开始今天的正题吧。
XGBoost模型作为机器学习中的一大“杀器”,被广泛应用于数据科学竞赛和工业领域,XGBoost官方也提供了可运行于各种平台和环境的对应代码,如适用于Spark分布式训练的XGBoost on Spark。然而,在XGBoost on Spark的官方实现中,却存在一个因XGBoost缺失值和Spark稀疏表示机制而带来的不稳定问题。
特征工程在传统的机器学习中是非常重要的一个步骤,我们对机器学习算法的优化通常是有限的。如果在完成任务时发现不管怎么优化算法得到的结果都不满意,这个时候就可以考虑回头在做一下特征工程。
本文介绍了如何在 Spark 中使用 DataFrame 和 Dataset 进行数据操作,包括数据读取、数据转换、数据聚合、数据排序和数据分组等操作。同时,还介绍了如何使用 Spark Streaming 进行实时数据处理,以及如何使用 Spark SQL 进行 SQL 查询。
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了2个编程抽象:DataFrame和DataSet,并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 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MapReduc的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有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!
在进行数仓搭建和数据分析时最常用的就是 sql,其语法简洁明了,易于理解,目前大数据领域的几大主流框架全部都支持sql语法,包括 hive,spark,flink等,所以sql在大数据领域有着不可替代的作用,需要我们重点掌握。
五分钟学大数据,致力于大数据技术研究,如果你有任何问题或建议,可添加底部小编微信或直接后台留言
HiveSQL ->AST(抽象语法树) -> QB(查询块) ->OperatorTree(操作树)->优化后的操作树->mapreduce任务树->优化后的mapreduce任务树
CDC(Change Data Capture)从广义上讲所有能够捕获变更数据的技术都可以称为CDC,但本篇文章中对CDC的定义限定为以非侵入的方式实时捕获数据库的变更数据。例如:通过解析MySQL数据库的Binlog日志捕获变更数据,而不是通过SQL Query源表捕获变更数据。Hudi 作为最热的数据湖技术框架之一, 用于构建具有增量数据处理管道的流式数据湖。其核心的能力包括对象存储上数据行级别的快速更新和删除,增量查询(Incremental queries,Time Travel),小文件管理和查询优化(Clustering,Compactions,Built-in metadata),ACID和并发写支持。Hudi不是一个Server,它本身不存储数据,也不是计算引擎,不提供计算能力。其数据存储在S3(也支持其它对象存储和HDFS),Hudi来决定数据以什么格式存储在S3(Parquet,Avro,…), 什么方式组织数据能让实时摄入的同时支持更新,删除,ACID等特性。Hudi通过Spark,Flink计算引擎提供数据写入, 计算能力,同时也提供与OLAP引擎集成的能力,使OLAP引擎能够查询Hudi表。从使用上看Hudi就是一个JAR包,启动Spark, Flink作业的时候带上这个JAR包即可。Amazon EMR 上的Spark,Flink,Presto ,Trino原生集成Hudi, 且EMR的Runtime在Spark,Presto引擎上相比开源有2倍以上的性能提升。在多库多表的场景下(比如:百级别库表),当我们需要将数据库(mysql,postgres,sqlserver,oracle,mongodb等)中的数据通过CDC的方式以分钟级别(1minute+)延迟写入Hudi,并以增量查询的方式构建数仓层次,对数据进行实时高效的查询分析时。我们要解决三个问题,第一,如何使用统一的代码完成百级别库表CDC数据并行写入Hudi,降低开发维护成本。第二,源端Schema变更如何同步到Hudi表。第三,使用Hudi增量查询构建数仓层次比如ODS->DWD->DWS(各层均是Hudi表),DWS层的增量聚合如何实现。本篇文章推荐的方案是: 使用Flink CDC DataStream API(非SQL)先将CDC数据写入Kafka,而不是直接通过Flink SQL写入到Hudi表,主要原因如下,第一,在多库表且Schema不同的场景下,使用SQL的方式会在源端建立多个CDC同步线程,对源端造成压力,影响同步性能。第二,没有MSK做CDC数据上下游的解耦和数据缓冲层,下游的多端消费和数据回溯比较困难。CDC数据写入到MSK后,推荐使用Spark Structured Streaming DataFrame API或者Flink StatementSet 封装多库表的写入逻辑,但如果需要源端Schema变更自动同步到Hudi表,使用Spark Structured Streaming DataFrame API实现更为简单,使用Flink则需要基于HoodieFlinkStreamer做额外的开发。Hudi增量ETL在DWS层需要数据聚合的场景的下,可以通过Flink Streaming Read将Hudi作为一个无界流,通过Flink计算引擎完成数据实时聚合计算写入到Hudi表。
在《20张图详解 Spark SQL 运行原理及数据抽象》的第 5 节“SparkSession”中,我们知道了 Spark SQL 就是基于 SparkSession 作为入口实现的。
流失预测是个重要的业务,通过预测哪些客户可能取消对服务的订阅来最大限度地减少客户流失。虽然最初在电信行业使用,但它已经成为银行,互联网服务提供商,保险公司和其他垂直行业的通用业务。
昨日推文PySpark环境搭建和简介,今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame,实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体,功能也几乎恰是这样,所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧,学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。
JAVA相关 1-1)List 与set 的区别? 老掉牙的问题了,还在这里老生常谈:List特点:元素有放入顺序,元素可重复 ,Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复。 1-2)数据库的三大范式? 原子性、一致性、唯一性 1-3)java 的io类的图解 1-4)对象与引用对象的区别 对象就是好没有初始化的对象,引用对象即使对这个对象进行了初始化,这个初始化可以使自己的直接new的也可以是直接其他的赋值的,那么背new或者背其他赋值的我们叫做是引用对象,最大的区别于 1-5)谈谈你对反射机制的理解及其
standalone模式下hbase的主目录配置为本地的目录‘file://' 使用./start-hbase.sh启动hbase可以在jps看到一个HMaster,一个HReginServer,以及Zookeeper的线程。
Hive存储的是逻辑上的数据仓库信息,包括表的定义、数据的存储位置(HDFS路径)、分区和表的元数据等。实际的数据文件存储在HDFS上,Hive通过HQL(Hive Query Language)实现对这些数据的SQL-like查询,本质上是将SQL查询转换为MapReduce任务在Hadoop上执行。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云