Spark与Iceberg整合查询操作一、DataFrame API加载Iceberg中的数据Spark操作Iceberg不仅可以使用SQL方式查询Iceberg中的数据，还可以使用DataFrame...snapshot-id ，也只能通过DataFrame Api把数据查询出来，Spark3.x版本之后支持SQL指定时间戳查询数据。...("${库名.表名}",TIMESTAMP '日期数据')操作如下：//省略重新创建表mytest，两次插入数据//SQL 方式查询指定 时间戳 快照数据spark.sql( """ |CALL...Java Api 删除历史快照，可以通过指定时间戳，当前时间戳之前的所有快照都会被删除（如果指定时间比最后一个快照时间还大，会保留最新快照数据），可以通过查看最新元数据json文件来查找要指定的时间。...除了以上这种使用Java Api方式来删除表旧快照外，在Spark3.x版本之后，我们还可以使用SQL方式来删除快照方式，SQL删除快照语法为：删除早于某个时间的快照，但保留最近N个快照CALL ${Catalog
日期时间转换 1）unix_timestamp 返回当前时间的unix时间戳。...select unix_timestamp("2020-12-30", "yyyy-MM-dd"); 2）from_unixtime 将unix epoch（1970-01-01 00:00:00 UTC）中的秒数转换为以给定格式表示当前系统时区中该时刻的时间戳的字符串...select to_timestamp("2020-12-30 12:30:00"); 6）quarter 从给定的日期/时间戳/字符串中提取季度。...如果是降序排列，则统计：大于等于当前值的行数/总行数。用于累计统计。...那么如果是在Spark SQL的DataFrame/DataSet的算子中调用，可以参考DataFrame/DataSet的算子以及org.apache.spark.sql.functions.
”选项来指定分区列，如果涉及到多个分区列，那么需要将多个分区列进行拼接生成新的字段，使用以上参数指定新的字段即可。...，向Hudi中更新数据是用主键来判断数据是否需要更新的，这里判断的是相同分区内是否有相同主键，不同分区内允许有相同主键。...Hudi数据Hudi还可以通过指定开始时间和结束时间来查询时间范围内的数据。...如果想要查询最早的时间点到某个结束时刻的数据，开始时间可以指定成“000”。...//读取的文件中准备了一个主键在Hudi中存在但是分区不再Hudi中存在的数据，此主键数据在Hudi中不能被删除，需要分区和主键字段都匹配才能删除val deleteData: DataFrame =
共占四个字节； Marked For Delete At 记录删除的时间戳，时间戳小于此值的数据被视为已删除，共占用八字节。...flags：这个 Cell 的 flag 标记，主要用于标记当前 Cell 是否有值、是否被删除、是否过期、是否使用 Row 时间戳、是否使用 Row TTL 等信息。...如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公众号：iteblog_hadoop timestamp：当前 Cell 的时间戳，Cassandra 中我们可以对每列设置时间戳...共占四个字节； Marked For Delete At 记录删除的时间戳，时间戳小于此值的数据被视为已删除，共占用八字节。...如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公众号：iteblog_hadoop timestamp：当前 Cell 的时间戳，Cassandra 中我们可以对每列设置时间戳
为了方便后面进行排序操作，只读取了数据中的前十行，并删除了一些列，设置“日期”和“收盘价”为索引。 ? 读取的原始数据如上图，本文基于这些数据来进行排序操作。 二、DataFrame排序操作 1....如果要按多重索引内的多个行索引排序，可以给level传入一个列表，这样会先按列表中的第一个行索引排序，当第一个行索引有相等的值时，再按第二个行索引进行排序，以此类推。...对应的ascending可以传入一个值，表示多个行索引都升序或都降序，如果要使多个行索引有升序有降序，可以给ascending传入一个列表，列表长度与level的列表长度必须相等。 ?...在上面的例子中，level指定按“收盘价”进行降序排序，如果sort_remaining为True，按“收盘价”排序后，如果“收盘价”中有相等的值，会继续按剩余的(level没有指定的)行索引“日期”进行降序排序...当多重索引中不止两个行索引时，如果level指定的行索引排序升降不一致(有升序有降序)，即使sort_remaining为True，剩余的行索引也不会继续排序。
event-time 基于事件时间窗口聚合操作：基于窗口的聚合（例如每分钟事件数）只是事件时间列上特殊类型的分组和聚合，其中每个时间窗口都是一个组，并且每一行可以属于多个窗口/组。...例如，如果希望获得每分钟由物联网设备生成的事件数，那么可能希望使用生成数据的时间（即数据中的事件时间event time），而不是Spark接收数据的时间（receive time/archive time... startTime是window窗口参数，默认是0 second 从时间的0s 含义：event-time从1970年...有多少个滑动步长，如果说浮点数会向上取整 ...相比一大特性就是支持基于数据中的时间戳的数据处理。...即根据watermark机制来设置和判断消息的有效性，如可以获取消息本身的时间戳，然后根据该时间戳来判断消息的到达是否延迟（乱序）以及延迟的时间是否在容忍的范围内（延迟的数据是否处理）。
表中存在但 DataFrame 中不存在的列会被设置为 null 如果 DataFrame 中有额外的列在表中不存在，那么该操作将抛出异常 Delta Lake 具有可以显式添加新列的 DDL 和自动更新...当用户想要读取旧版本的表或目录时，他们可以在 Apache Spark 的读取 API 中提供时间戳或版本号，Delta Lake 根据事务日志中的信息构建该时间戳或版本的完整快照。...时间旅行有很多用例，包括： 重新创建分析，报告或输出（例如，机器学习模型的输出）。...events") 对于timestamp_string，仅接受日期或时间戳字符串。...这个快照包括的内容不仅仅只有一个版本号，还会包括当前快照下的数据文件，上一个 Snapshot 的操作，以及时间戳和 DeltaLog 的记录。
文章目录 引言 数据介绍：使用的文件movies.csv和ratings.csv 建表语句 项目结构一览图 由题意可知 总结 引言 大家好,我是ChinaManor,直译过来就是中国码农的意思,俺希望自己能成为国家复兴道路的铺路人...Children|Comedy|Fantasy ratings.csv该文件为定影评分数据，其数据格式为 userId movieId rating timestamp 电影id 电影名称 电影所属分类 时间戳...(spark: SparkSession, path: String, schema: StructType) = { val dataDF: DataFrame = spark.read...最后保存写入mysql表中 def saveToMysql(reportDF: DataFrame) = { // TODO: 使用SparkSQL提供内置Jdbc数据源保存数据 reportDF...电影评分数据分析二次改写，比之前一篇sql更复杂，需求更多， 希望今晚的考试顺利通关@～@ 如果需要完整版的代码可以私信我获取 愿你读过之后有自己的收获,如果有收获不妨一键三连一下~
continue 场景B：文件名时间戳，文件名中增加当前日期 文件名中增加当前日期作为参数，既避免文件相互覆盖（比如数据每天更新，每天导出一次），也方便直观地查看文件版本。...当然啦，如果处理的是超级频繁导出的文件，精确到天并不满足需求，可自行精确到时分秒，或直接用int(time.time())时间戳作为文件名中的参数。...三、pandas 中的时间处理 我写这篇笔记，本就是奔着精进 pandas 来的，前面花了很大篇幅先整理了time和datetime这些基础功，现在进入重头戏，即 pandas 中与时间相关的时间处理。...构造一个 dataframe 的方法有非常多。这里就不展开了。...某个数据是什么类型，如何查看，某个方法对数据类型有什么要求，如何转换数据类型，这些都是实战中特别关心的。
每个写操作都是一个事务，事务日志中记录的写操作有一个串行顺序 事务日志会跟踪文件级的写操作，并使用 乐观并发控制 ，这非常适合数据湖，因为尝试修改相同文件的多个写操作并不经常发生。...中不存在的列会被设置为 null 如果 DataFrame 中有额外的列在表中不存在，那么该操作将抛出异常 Delta Lake 具有可以显式添加新列的 DDL 和自动更新Schema 的能力 可伸缩的元数据处理...当用户希望读取表或目录的旧版本时，他们可以向 Apache Spark 的读操作 API 提供一个时间戳或版本号，Delta Lake 根据事务日志中的信息构建该时间戳或版本的完整快照。...这使得工程师可以轻松地维护和删除数据湖中的记录。...events") 对于timestamp_string，仅接受日期或时间戳字符串。
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。...那么，在已经有了RDD的基础上，Spark为什么还要推出SQL呢？...select：查看和切片 这是DataFrame中最为常用的功能之一，用法与SQL中的select关键字类似，可用于提取其中一列或多列，也可经过简单变换后提取。...，仅仅是在筛选过程中可以通过添加运算或表达式实现创建多个新列，返回一个筛选新列的DataFrame，而且是筛选多少列就返回多少列，适用于同时创建多列的情况（官方文档建议出于性能考虑和防止内存溢出，在创建多列时首选...提取相应数值，timestamp转换为时间戳、date_format格式化日期、datediff求日期差等 这些函数数量较多，且与SQL中相应函数用法和语法几乎一致，无需全部记忆，仅在需要时查找使用即可
Date 实例用来处理日期和时间 使用Date实例化日期对象 获取当前时间必须实例化： var now = new Date(); 获取指定时间的日期对象 var future...= new Date('2019/5/1'); 注意：如果创建实例时并未传入参数，则得到的日期对象是当前时间对应的日期对象 使用Date实例的方法和属性 ?...HTML5中提供的方法，有兼容性问题 var now = Date.now(); 倒计时案例： 分析： ①核心算法:输入的时间减去现在的时间就是剩余的时间,即倒计时, 但是不能拿着时分秒相减,比如05...②用时间戳来做。用户输入时间总的毫秒数减去现在时间的总的毫秒数,得到的就是剩余时间的毫秒数。...核心算法：利用 charAt(） 遍历这个字符串 把每个字符都存储给对象， 如果对象没有该属性，就为1，如果存在了就 +1 遍历对象，得到最大值和该字符 注意：在遍历的过程中，把字符串中的每个字符作为对象的属性存储在对象中
文章目录 引言 数据介绍：使用的文件movies.csv和ratings.csv 建表语句 项目结构一览图 由题意可知 总结 引言 大家好,我是ChinaManor,直译过来就是中国码农的意思,俺希望自己能成为国家复兴道路的铺路人...数据介绍：使用的文件movies.csv和ratings.csv movies.csv该文件是电影数据，对应的为维表数据，其数据格式为 movieId title genres 电影id 电影名称...Children|Comedy|Fantasy ratings.csv该文件为定影评分数据，其数据格式为 userId movieId rating timestamp 电影id 电影名称 电影所属分类 时间戳...// 时间戳 ) // 需求1MySQL结果表 case class tenGreatestMoviesByAverageRating(...(spark: SparkSession, path: String, schema: StructType) = { val dataDF: DataFrame = spark.read
：字符串类型的字段包括 song, artist, gender和 level一些时间和ID类的字段特征 ts（时间戳），registration（时间戳），page 和 userId 。...重要字段列ts - 时间戳，在以下场景有用订阅与取消之间的时间点信息构建「听歌的平均时间」特征构建「听歌之间的时间间隔」特征基于时间戳构建数据样本，比如选定用户流失前的3个月或6个月registration...- 时间戳 - 用于识别交易的范围page - 用户正在参与的事件本身并无用处需要进一步特征工程，从页面类型中提取信息，或结合时间戳等信息userId本身并无用处基于用户分组完成统计特征?...无用字段列（我们会直接删除）firstName和lastName - 名字一般在模型中很难直接给到信息。method - 仅仅有PUT或GET取值，是网络请求类型，作用不大。...（这意味着如果我们要开展营销活动来解决客户流失问题，有42% (1 - 0.58) 的成本会浪费在未流失客户身上）。可以使用 fscore 指标来综合考虑recall和precision。
Datasource Writer Hudi – Spark模块提供了DataSource API来写入(和读取)一个Spark DataFrame到一个Hudi表中。...Hudi目前支持不同的组合的记录键和分区路径如下- 简单的记录键(只包含一个字段)和简单的分区路径(可选的hive风格分区) 简单的记录键和基于自定义时间戳的分区路径(带有可选的hive风格分区...) 复合记录键(多个字段的组合)和复合分区路径 复合记录键和基于时间戳的分区路径(也支持复合) 非分区表 CustomKeyGenerator.java java (hudi-spark...例如，如果您想使用country和date这两个字段创建分区路径，其中后者具有基于时间戳的值，并且需要以给定格式自定义，那么您可以指定以下内容 hoodie.datasource.write.partitionpath.field...复合记录键(多个字段的组合)和复合分区路径—ComplexKeyGenerator.java 复合记录键和基于时间戳的分区路径(也支持复合)——您可能需要移动到0.6.0并使用CustomKeyGenerator.java
时间线存储在 .hoodie 文件夹中，在我们的例子中是存储桶。事件将保留在时间线上直到它们被删除。整个表和文件组都存在时间线，通过将增量日志应用于原始基本文件，可以重建文件组。...Hudi 确保原子写入：以原子方式向时间线提交提交，并给出一个时间戳，该时间戳表示该操作被视为发生的时间。Hudi 隔离了写入器、表 和 读取器进程之间的快照，因此每个进程都对表的一致快照进行操作。...每次写入 Hudi 表都会创建新的快照。将快照视为可用于时间旅行查询的表版本。尝试一些时间旅行查询（您必须更改时间戳以与您相关）。...为了展示 Hudi 更新数据的能力，我们将对现有行程记录生成更新，将它们加载到 DataFrame 中，然后将 DataFrame 写入已经保存在 MinIO 中的 Hudi 表中。...Hudi 可以查询到特定时间和日期的数据。
这一层有点像Spark提供的RDD级别的接口。 Table API和SQL是更高级别的抽象。...如果用户熟悉SQL语句、pandas的DataFrame或者Spark的DataFrame，那么可以很快上手Flink的Table API和SQL。...生成Watermark 流数据中的事件时间戳与Watermark高度相关，事件时间戳的抽取和Watermark的生成也基本是同时进行的，抽取的过程会遇到下面两种情况： 数据流中已经包含了事件时间戳和Watermark...使用抽取算子生成事件时间戳和Watermark，这也是实际应用中更为常见的场景。因为后续的计算都依赖时间，抽取算子最好在数据接入后马上使用。...因此，Flink用户只需要在数据接入的一开始生成时间戳和Watermark，Flink会负责剩下的事情。 延迟数据 Flink有一些机制专门收集和处理延迟数据。
模式管理（Schema management） Delta Lake 自动验证正在被写的 DataFrame 模式是否与表的模式兼容。表中存在但不在 DataFrame 中的列设置为 null。...如果 DataFrame 有表中不存在的列，则此操作会引发异常。Delta Lake 具有显式添加新列的 DDL 以及自动更新模式的能力。...当用户想要读取旧版本的表或目录时，他们可以在 Apache Spark 的读取 API 中提供时间戳或版本号，Delta Lake 根据事务日志中的信息构建该时间戳或版本的完整快照。...统一流和批处理 Sink 除批量写入外，Delta Lake 还可用作 Apache Spark structured streaming 的高效流式 sink。...记录更新和删除 这个功能马上可以使用。Delta Lake 将支持 merge, update 和 delete 等 DML 命令。这使得数据工程师可以轻松地在数据湖中插入/更新和删除记录。
该时间戳不能在写入时由用户添加，但可以在执行读取（Scan）操作时指定，这样就可以读取到历史数据（UndoFile中的数据）。...Kudu提供两种读模式：read-latest和read-at-snapshot，分别对应读取当前的快照以及按时间戳读取历史快照。...Maven上已经有Kudu与Spark的connector包，其坐标如下。 ）和or谓词不会下推给Kudu，而是由Spark任务来处理。like谓词同理，当有通配符时，只有以通配符结尾的语句（如like 'some%'）才会下推给Kudu。...如果要从单个Master的部署切换到多个Master，必须手动操作，步骤非常复杂，容易出错。
")) df pd.DataFrame({'A': 1., # 某列的值相同 'B': pd.Timestamp('20130102'), # 时间戳的创建...df.sort_values(by=“age”)，某个属性的降序排列 查看数据 缺失值处理 二者都是判断是不是缺失值 ---- apply用法 # 求出每列的max 和 min def f(x):...keys：用于层次化索引 ignore_index：不保留连接轴上的索引，产生新的索引 连接merge 可根据⼀个或多个键将不同DataFrame中的⾏连接起来，它实现的就是数据库的join操作 ，就是数据库风格的合并...应用：对上面的对象使用某个函数，可以是自带的也可以是自己写的函数，通过apply(function) 合并：最终结果是个S型数据 如何找出每一种职业的平均年龄?...values是生成的透视表中的数据 index是透视表的层次化索引，多个属性使用列表的形式 columns是生成透视表的列属性
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