它提供了一个编程的抽象被称为DataFrames，也可以作为分布式SQL查询引擎。 开始Spark SQL Spark SQL中所有功能的入口点是SQLContext类，或者它子类中的一个。...sql函数使应用可以以编程方式运行SQL查询，并且将结果以DataFrame形式返回。...在写Spark应用时，当你已知schema的情况下，这种基于反射的方式使得代码更加简介，并且效果更好。...创建DataFrames的第二种方法是通过编程接口，它允许你构建一个模式，然后将其应用到现有的RDD上。这种方式更加的繁琐，它允许你构建一个DataFrame当列以及类型未知，直到运行时才能知道时。...sql函数使应用可以以编程方式运行SQL查询，并且将结果以DataFrame形式返回 以编程方式指定模式(Programmatically Specifying the Schema) 不知道RDD的列和它的类型时
此外，Hudi 对现代数据中的 Apache Spark、Flink、Presto、Trino、StarRocks 等的优化与 MinIO 无缝集成，以实现大规模的云原生性能。...• 简化的架构管理：在 HMS 中定义和实施 Hudi 表的架构，确保跨管道和应用程序的数据一致性和兼容性。HMS 模式演化功能允许在不破坏管道的情况下适应不断变化的数据结构。...以下是详细信息： • Docker 引擎：这个强大的工具允许您在称为容器的标准化软件单元中打包和运行应用程序。 • Docker Compose：充当协调器，简化多容器应用程序的管理。...它有助于轻松定义和运行复杂的应用程序。...可以通过运行以下命令在终端窗口中执行此操作： softwareupdate --install-rosetta 在 Docker Desktop 设置中还需要启用 Rosetta 在 Apple Silicone
---- External DataSource 在SparkSQL模块，提供一套完成API接口，用于方便读写外部数据源的的数据（从Spark 1.4版本提供），框架本身内置外部数据源： 在Spark...报纸文章，医疗记录，图像，应用程序日志通常被视为非结构化数据。这些类型的源通常要求数据周围的上下文是可解析的。...，关闭资源 spark.stop() } } 运行结果： csv 数据 在机器学习中，常常使用的数据存储在csv/tsv文件格式中，所以SparkSQL中也支持直接读取格式数据.../DataFrame数据保存到外部存储系统中，考虑是否存在，存在的情况下的下如何进行保存，DataFrameWriter中有一个mode方法指定模式： 通过源码发现SaveMode时枚举类，使用Java...{DataFrame, SaveMode, SparkSession} /** * Author itcast * Desc 先准备一个df/ds,然后再将该df/ds的数据写入到不同的数据源中,
例如，如果在最后一个小时中，在1000个文件的分区中仅更改了100个文件，那么与完全扫描该分区以查找新数据相比，使用Hudi中的增量拉取可以将速度提高10倍。...对于实时视图（Real time views），性能类似于Hive/Spark/Presto中Avro格式的表。 6....如何使用DeltaStreamer或Spark DataSource API写入未分区的Hudi数据集 Hudi支持写入未分区数据集。...如果要写入未分区的Hudi数据集并执行配置单元表同步，需要在传递的属性中设置以下配置： hoodie.datasource.write.keygenerator.class=org.apache.hudi.NonpartitionedKeyGenerator...文件并显示结果，这样结果中可能会出现大量的重复项。
，便可删除指定记录，在Hudi新发布的0.5.1版本，可不使用上述配置项删除记录，而提供三种方式删除记录：Hudi API，Spark DataSource，DeltaStreamer，下面逐一介绍如何使用...步骤 2.1 使用Hudi API 如果应用程序中已经内嵌了HoodieWriteClient，可以直接使用HoodieWriteClient如下API删除记录 /** * Deletes a list...介绍如何使用Datasource API对示例数据集执行删除的示例。...与快速入门中的示例相同。 1....这意味着必须更改数据源的schema来添加此字段，并且所有传入记录都应设置此字段值，在未来的版本中我们将尽量放开这点。 如原始数据源的schema如下。
lineSep：如果指定，则使用指定的字符串作为行分隔符。 pathGlobFilter：用于筛选文件的通配符模式。 recursiveFileLookup：是否递归查找子目录中的文件。...allowNonExistingFiles：是否允许读取不存在的文件。 allowEmptyFiles：是否允许读取空文件。 返回一个 DataFrame 对象，其中每行是文本文件中的一条记录。...第二次也会报错输出目录已存在 这关系到 Spark 中的 mode SaveMode Spark SQL中，使用DataFrame或Dataset的write方法将数据写入外部存储系统时，使用“SaveMode...由Hadoop生态系统中的Apache Parquet项目开发的。 6.2 设计目标 支持高效的列式存储和压缩，并提供高性能的读/写能力，以便处理大规模结构化数据。...Parquet可与许多不同计算框架一起使用，如Hadoop、Spark、Hive等，广泛用于各种大数据应用程序。 6.3 优点 高性能、节省存储空间、支持多种编程语言和数据类型、易于集成和扩展等。
hudi表名称设置 .option(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME, "test_partition") // 用于将分区字段值提取到Hive分区列中的类...或者hudi-hive包中的hiveSynTool进行同步，hiveSynTool类其实就是run_sync_tool.sh运行时调用的。...spark pom 依赖问题 不要引入spark-hive 的依赖里面包含了hive 1.2.1的相关jar包，而hudi 要求的版本是2.x版本。如果一定要使用请排除相关依赖。...、分区和数据与Spark Datasource写入均相同。...s0.id % 2 = 1 then update set * 7.4 Select 查询Hudi表 select * from test_hudi_table 查询结果如下，可以看到Hudi表中的分区已经更新了
3、读写实现最后一个需要我们实现的就是分片读取，在 DataSource V1 里面缺乏分区的支持，而 DataSource V2 支持完整的分区处理，也就是上面的 planInputPartitions...else if(batchMode == SaveMode.ErrorIfExists) {logError("==== 未实现SaveMode.ErrorIfExists模式下的写入操作，请在CKDataWriter.write...else if(batchMode == SaveMode.Ignore) {logError("==== 未实现SaveMode.Ignore模式下的写入操作，请在CKDataWriter.write...schema.fields val names = ArrayBuffer[String]() val values = ArrayBuffer[String]() // // 表示DataFrame中的字段与数据库中的字段相同...，拼接SQL语句时使用全量字段拼接 // if (data.numFields == fields.length) { // } else { // 表示DataFrame中的字段与数据库中的字段不同
---- RDD、DF、DS相关操作 SparkSQL初体验 Spark 2.0开始，SparkSQL应用程序入口为SparkSession，加载不同数据源的数据，封装到DataFrame/Dataset...集合数据结构中，使得编程更加简单，程序运行更加快速高效。...SparkSession 应用入口 SparkSession：这是一个新入口，取代了原本的SQLContext与HiveContext。...Spark2.0使用全新的SparkSession接口替代Spark1.6中的SQLContext及HiveContext接口来实现其对数据加载、转换、处理等功能。...： 第一步、RDD中数据类型为Row：RDD[Row]； 第二步、针对Row中数据定义Schema：StructType； 第三步、使用SparkSession中方法将定义的Schema应用到RDD
⚫ 第二个、数据【业务报表】 ◼读取Hive Table中广告数据，按照业务报表需求统计分析，使用DSL编程或SQL编程； ◼将业务报表数据最终存储MySQL Table表中，便于前端展示；...*第二步、解析IP地址为省份和城市 *第三步、数据保存至Hive表 */ 全部基于SparkSQL中DataFrame数据结构，使用DSL编程方式完成，其中涉及到DataFrame 转换为RDD...第二、报表分为两大类：基础报表统计（上图中①）和广告投放业务报表统计（上图中②）； ⚫ 第三、不同类型的报表的结果存储在MySQL不同表中，上述7个报表需求存储7个表中： 各地域分布统计：region_stat_analysis...2.4.5/submitting-applications.html# 对上述开发的两个Spark 应用分别提交运行： ⚫第一个：广告数据ETL处理应用（ads_etl） ◼应用运行主类：cn.itcast.spark.etl.PmtEtlRunner...4.1.2集群模式提交 当本地模式LocalMode应用提交运行没有问题时，启动YARN集群，使用spark-submit提交 【ETL应用】和【Report应用】，以YARN Client和Cluaster
JVM的垃圾收集时间与堆栈中的对象数量呈线性相关)。...显然这种内存存储方式对于基于内存计算的Spark来说,很昂贵也负担不起。...对于内存列存储来说,将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储,将Hive支持的复杂数据类型(如array、map等)先序化后并接成一个字节数组来存储。...2、Spark SQL运行架构 类似于关系型数据库,SparkSQL也是语句也是由Projection(a1,a2,a3)、DataSource(tableA)、Filter(condition)组成,...3、Spark SQL的代码实现---需要一个DataFream DataFream是以指定列组织的分布式数据集合，相当于关系数据库中的一个表。
Running SQL Queries Programmatically Scala Java Python R SparkSession 的 sql 函数可以让应用程序以编程的方式运行 SQL...应用程序中当你已知 Schema 时这个基于方法的反射可以让你的代码更简洁....第二种用于创建 Dataset 的方法是通过一个允许你构造一个 Schema 然后把它应用到一个已存在的 RDD 的编程接口.然而这种方法更繁琐, 当列和它们的类型知道运行时都是未知时它允许你去构造 Dataset...而是使用 spark.sql.warehouse.dir 来指定仓库中数据库的默认位置。 您可能需要向启动 Spark 应用程序的用户授予写权限。...在以前的 Spark 版本中，INSERT OVERWRITE 覆盖了整个 Datasource table，即使给出一个指定的 partition.
14.3 Spark-SQL基于PostgreSQL数据分析编程实例 “卜算子·大数据”一个开源、成体系的大数据学习教程。...——每周日更新 本节主要内容： Spark对PostgreSQL数据源数据的处理，通过Spark SQL对结构化数据进行数据分析。...14.3.4 写入数据库 myDF2.write() .mode(SaveMode.Append) .jdbc("jdbc:postgresql://192.168.56.110...:5432/busuanzidb", "public.top_projects", connectionProperties); 查询数据库中，可见已经写入成功了。...完整源码Spark2PostgreSQL.java 完整项目源码 14.3.5 IDEA 中运行参数设置 ? ? 本节完成
第1章 Spark SQL概述 什么是Spark SQL 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...什么是DataFrame 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。...SQL解析成RDD编程，系统执行一般比人写的更好些。...SparkSession 对象名字 import spark.implicits._ 用户自定义函数 在Shell窗口中可以通过spark.udf功能用户可以自定义函数。...外部Hive应用 如果想连接外部已经部署好的Hive，需要通过以下几个步骤。 将Hive中的hive-site.xml拷贝或者软连接到Spark安装目录下的conf目录下。 ?
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。...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。...注意:在初始创建表之后，当使用Spark SaveMode写入(更新)表时，这个值必须保持一致。追加模式。...1)使用DataSource，将OPERATION_OPT_KEY设置为DELETE_OPERATION_OPT_VAL。这将删除正在提交的DataSet中的所有记录。...这将删除正在提交的DataSet中的所有记录。 3)使用DataSource或DeltaStreamer，添加一个名为_hoodie_is_deleted的列到DataSet中。
列统计索引包含所有/感兴趣的列的统计信息，以改进基于写入器和读取器中的键和列值范围的文件修剪，例如在 Spark 的查询计划中。 默认情况下它们被禁用。...迁移指南 Bundle使用更新 不再正式支持 3.0.x 的 Spark 捆绑包。鼓励用户升级到 Spark 3.2 或 3.1。...配置更新 对于 MOR 表，hoodie.datasource.write.precombine.field写入和读取都需要。...仅在使用BigQuery 集成时设置hoodie.datasource.write.drop.partition.columns=true。...对于依赖提取物理分区路径的 Spark reader，设置hoodie.datasource.read.extract.partition.values.from.path=true为与现有行为保持兼容
这应该用于低数据量的调试目的，因为整个输出被收集并存储在驱动程序的内存中，因此，请谨慎使用，示例如下： Foreach和ForeachBatch Sink Foreach Structured...Streaming提供接口foreach和foreachBatch，允许用户在流式查询的输出上应用任意操作和编写逻辑，比如输出到MySQL表、Redis数据库等外部存系统。...3.应用其他DataFrame操作，流式DataFrame中不支持许多DataFrame和Dataset操作，使用foreachBatch可以在每个微批输出上应用其中一些操作，但是，必须自己解释执行该操作的端到端语义...{DataFrame, SaveMode, SparkSession} /** * 使用Structured Streaming从TCP Socket实时读取数据，进行词频统计，将结果存储到MySQL...数据库表中 */ object StructuredForeachBatch { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession
列统计索引包含所有/感兴趣的列的统计信息，以改进基于写入器和读取器中的键和列值范围的文件裁剪，例如在 Spark 的查询计划中。 默认情况下它们被禁用。...数据跳过支持标准函数（以及一些常用表达式），允许您将常用标准转换应用于查询过滤器中列的原始数据。...迁移指南 Bundle使用更新 不再正式支持 3.0.x 的 Spark Bundle包。鼓励用户升级到 Spark 3.2 或 3.1。...配置更新 对于 MOR 表，hoodie.datasource.write.precombine.field写入和读取都需要。...对于依赖提取物理分区路径的 Spark reader，设置hoodie.datasource.read.extract.partition.values.from.path=true为与现有行为保持兼容
5、封装公共接口 主题及指标开发 一、主题开发业务流程 二、离线模块初始化 1、创建包结构 本次项目采用scala编程语言，因此创建scala目录 包名 说明...每个主题都需要拉宽操作将拉宽后的数据存储到kudu表中，同时指标计算的数据最终也需要落地到kudu表，因此提前将各个主题相关表名定义出来 实现步骤： 在公共模块的scala目录下的common程序包下创建...kudu数据库，将数据进行拉宽或者将计算好的指标最终需要写入到kudu表中，因此根据以上流程抽象出来公共接口 实现步骤： 在offline目录下创建OfflineApp单例对象 定义数据的读取方法...{DataFrame, SaveMode, SparkSession} import org.apache.spark.sql.functions...., "kudu.table" -> tableName )).mode(SaveMode.Append).save() } }
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。...如上所述，在 Spark 2.0 中，DataFrames 是元素为 Row 的 Dataset 在 Scala 和 Java API 中。...第一种方法是使用反射来推断包含指定类对象元素的 RDD 的模式。利用这种方法能让代码更简洁。 创建 Datasets 的第二种方法通过接口构造一个模式来应用于现有的 RDD。...createDataFrame 来把第2步创建的模式应用到第一步转换得到的 Row RDD import org.apache.spark.sql.types._ // Create an RDD...`examples/src/main/resources/users.parquet`") 保存模式 执行保存操作时可以指定一个 SaveMode，SaveMode 指定了如果指定的数据已存在该如何处理
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