Spark Streaming将监视目录并处理在该目录中创建的所有文件。（如前所述，Spark Streaming支持不同的流式数据源;为简单起见，此示例将使用CSV。）...HBase表格模式 流数据的HBase表格模式如下： 泵名称日期和时间戳的复合行键 可以设置报警列簇，来监控数据。请注意，数据和警报列簇可能会设为在一段时间后失效。...日常统计汇总的模式如下所示： 泵名称和日期的复合行键 列簇统计 最小值，最大值和平均值。...，并处理在该目录中创建的所有文件。.../user01/stream/ 读取数据并计算一列的数据/ opt / mapr / spark / spark- / bin / spark-submit --driver-class
无论是pandas的DataFrame还是spark.sql的DataFrame，获取指定一列是一种很常见的需求场景，获取指定列之后可以用于提取原数据的子集，也可以根据该列衍生其他列。...在两个计算框架下，都支持了多种实现获取指定列的方式，但具体实现还是有一定区别的。 01 pd.DataFrame获取指定列 在pd.DataFrame数据结构中，提供了多种获取单列的方式。...02 spark.sql中DataFrame获取指定列 spark.sql中也提供了名为DataFrame的核心数据抽象，其与Pandas中DataFrame有很多相近之处，但也有许多不同，典型区别包括...而Pandas中则既有列名也有行索引；Spark中DataFrame仅可作整行或者整列的计算，而Pandas中的DataFrame则可以执行各种粒度的计算，包括元素级、行列级乃至整个DataFrame级别...在Spark中，提取特定列也支持多种实现，但与Pandas中明显不同的是，在Spark中无论是提取单列还是提取单列衍生另外一列，大多还是用于得到一个DataFrame，而不仅仅是得到该列的Column类型
一些其它优化 执行计划调优 执行计划的自动调优： Spark Adaptive Execution （ Intel®Software）,简称SparkAE，总体思想是将sparksql生成的1个job中的所有...Parquet文件读取原理： （1）每个rowgroup的元信息里，都会记录自己包含的各个列的最大值和最小值 （2）读取时如何这个值不在最大值、最小值范围内，则跳过RowGroup 生成hive...分区文件时，先读取metastore，获取它是否需要使用localsort，如果需要，选择它的高频列是哪个。...基于Parquet数据读取剪枝：Prewhere 基于列式存储各列分别存储、读取的特性•针对需要返回多列的SQL，先根据下推条件对RowId进行过滤、选取。...再有跳过地读取其他列，从而减少无关IO和后续计算•谓词选择（简单、计算量小）:in,=,,isnull,isnotnull 优化结果使得：特定SQL（Project16列，where条件 2列）SQL
行式存储与列式存储列式存储是指一列中的数据在存储介质中是连续存储的；行式存储是指一行中的数据在存储介质中是连续存储的。行数据库在大数据查询时候会出现以下问题： 1....在没有索引情况下，要把一行全部查出来，进行大量IO。比如要计算一天中某一列的平均值，行存储要查询所有行，列存储只需要查询这一列。 2. 索然建立索引和物化视图可以快速定位列，但是也要花费时间。...这种情况列存储就有很大优势。同样如果每次查询设计的数据量较小，或者大部分查询都需要整行数据，行存储就有优势。...，有利于高度压缩行式存储应用场景关注整张表内容，或者需要经常更新数据需要经常读取整行数据不需要聚集运算，或者快速查询需求数据表本身数据行并不多数据表的列本身有太多唯一性的数据因为各列独立存储，且数据类型已知...前者是以批处理的技术为根本，并尝试在批处理之上支持流计算；后者则认为流计算技术是最基本的，在流计算的基础之上支持批处理。正因为这种架构上的不同，今后二者在能做的事情上会有一些细微的区别。
、创建dataframe 3、 选择和切片筛选 4、增加删除列 5、排序 6、处理缺失值 7、分组统计 8、join操作 9、空值判断 10、离群点 11、去重 12、 生成新列 13、行的最大最小值...14、when操作 1、连接本地spark import pandas as pd from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession...-方法1 # 在创建dataframe的时候重命名 data = spark.createDataFrame(data=[("Alberto", 2), ("Dakota", 2)],...注册为临时表，然后执行SQL查询 color_df.createOrReplaceTempView("color_df") spark.sql("select count(1) from color_df...)] df=spark.createDataFrame(df, schema=["emp_id","salary"]) df.show() # 求行的最大最小值 from pyspark.sql.functions
在Hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive应运而生，是当时唯一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。...3）Shark 其中Shark是伯克利实验室Spark生态环境的组件之一，它基于Hive实施了一些改进，比如引入缓存管理，改进和优化执行器等，并使之能运行在Spark引擎上，从而使得SQL查询的速度得到...2）在应用程序中可以混合使用不同来源的数据，如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join操作。 ...3）内嵌了查询优化框架，在把SQL解析成逻辑执行计划之后，最后变成RDD的计算。 二、列存储相关 为什么sparkSQL的性能会得到怎么大的提升呢？ ...在已知的几种大数据处理软件中，Hadoop的HBase采用列存储，MongoDB是文档型的行存储，Lexst是二进制型的行存储。 1．列存储 什么是列存储？
在Hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive应运而生，是当时唯一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。...3）Shark 其中Shark是伯克利实验室Spark生态环境的组件之一，它基于Hive实施了一些改进，比如引入缓存管理，改进和优化执行器等，并使之能运行在Spark引擎上，从而使得SQL查询的速度得到...2）在应用程序中可以混合使用不同来源的数据，如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join操作。 3）内嵌了查询优化框架，在把SQL解析成逻辑执行计划之后，最后变成RDD的计算。...在已知的几种大数据处理软件中，Hadoop的HBase采用列存储，MongoDB是文档型的行存储，Lexst是二进制型的行存储。 1．列存储 什么是列存储？...“女” 如果需要查找男性或者女性的个数，只需要统计相应的位图中1出现的次数即可。
文件脚注（file footer）：包含了文件中 stripe 的列表，每个 stripe 的行数，以及每个列的数据类型。它还包含每个列的最小值、最大值、行计数、 求和等聚合信息。...行组级别：在 stripe 中，每 10000 行构成一个行组，该级别的索引信息 就是记录这个行组中存储的数据的统计信息。 程序可以借助 ORC 提供的索引加快数据查找和读取效率。...程序在查询 ORC 文件类型的表时，会先读取每一列的索引信息，将查找数据的条件和索引信息进行对比，找到满足查找条件的文件。...对于非分区表： 需要通过 spark.sql.parquet.compression.code 配置项来设置 Parquet 类型的数据压缩格式。...因此，spark.sql.parquet.compression.codec 配置项只适用于设置非分区表的 Parquet 压缩格式。 4.
在实际的开发过程中，SQL化已经是数据领域的共识，大家疯狂的将大数据框架的易用性做到了最高，即使一个刚刚毕业的同学，只要有SQL基础就可以看懂甚至上手开发了。...，最后有Shark获取并放到Spark上计算。...映射下推(Project PushDown) 说到列式存储的优势，映射下推是最突出的，它意味着在获取表中原始数据时只需要扫描查询中需要的列，由于每一列的所有值都是连续存储的，所以分区取出每一列的所有值就可以实现...在存储的时候都计算对应的统计信息，包括该Column Chunk的最大值、最小值和空值个数。...在使用Parquet的时候可以通过如下两种策略提升查询性能： 类似于关系数据库的主键，对需要频繁过滤的列设置为有序的，这样在导入数据的时候会根据该列的顺序存储数据，这样可以最大化的利用最大值、最小值实现谓词下推
Apache Spark 2.2最近装备了高级的基于成本的优化器框架用于收集并均衡不同的列数据的统计工作 (例如., 基（cardinality）、唯一值的数量、空值、最大最小值、平均/最大长度，等等）...Spark的基于成本的优化器（CBO）并讨论Spark是如何收集并存储这些数据、优化查询，并在压力测试查询中展示所带来的性能影响。...需要注意的是在ANALYZE 语句中没必要指定表的每个列-只要指定那些在过滤/join条件或group by等中涉及的列 统计信息类型 下表列出了所收集的统计信息的类型，包括数字类型、日期、时间戳和字符串...等于操作符 (=) :我们检查条件中的字符串常量值是否落在列的当前最小值和最大值的区间内 。这步是必要的，因为如果先使用之前的条件可能会导致区间改变。如果常量值落在区间外，那么过滤选择就是 0.0。...在四个节点的集群运行测试查询性能的语句并设比例因子为1000（大概1TB数据）。收集全部24张表（总共245列）的统计信息大概要14分钟。
清单文件（Manifest file） 每行都是每个数据文件的详细描述，包括数据文件的状态、文件路径、分区信息、列级别的统计信息（比如每列的最大最小值、空值数等）。...Iceberg 查询计划 查询计划是在表中查找 “查询所需文件” 的过程。 元数据过滤 清单文件包括分区数据元组和每个数据文件的列级统计信息。...在计划期间，查询谓词会自动转换为分区数据上的谓词，并首先应用于过滤数据文件。接下来，使用列级值计数，空计数，下限和上限来消除与查询谓词不匹配的文件。...lower_bounds：该文件中，多个排序字段的最小值，下图是我的 days 和 province_id 最小值。...在 BI 上的收益是：原先 BI 为了提升 Hive 查询速度建了多级分区，导致小文件和元数据过多，入湖过程中，利用 Spark 排序 BI 经常查询的条件，结合隐式分区，最终提升 BI 检索速度的同时
FROM profiles where x.sex='M' order by rating limit 100000, 10) as x using(id); 这里利用了覆盖索引的特性，先从覆盖索引中获取...，怎么还会慢，这就要谈到 MySQL 中的聚簇索引和非聚簇索引了，聚簇索引叶子节点上存有主键值+整行数据，非聚簇索叶子节点上则存有辅助索引的列值 + 主键值，如下 ?...所以就算对 COUNT(*) 使用主键查找，由于每次取出主键索引的叶子节点时，取的是一整行的数据，效率必然不高，但是非聚簇索引叶子节点只存储了「列值 + 主键值」,这也启发我们可以用非聚簇索引来优化，假设表有一列叫...八、避免使用 SELECT * ，尽量利用覆盖索引来优化性能 SELECT * 会提取出一整行的数据，如果查询条件中用的是组合索引进行查找，还会导致回表（先根据组合索引找到叶子节点，再根据叶子节点上的主键回表查询一整行...我司在提供 SQL 查询的同时，也贴心地加了一个 EXPLAIN 功能及 sql 的优化建议，建议各大公司效仿 ^_^,如图示 ?
$"id",$"name".desc).show 3>分组查询 groupBy("列名", ...).max(列名) 求最大值 groupBy("列名", ...).min(列名) 求最小值...如果左表的某行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值。...val row = df.first()//获取第一条记录 val value = row.getString(1)//获取该行指定列的值 df.collect //获取当前df对象中的所有数据为一个...4、代码示意 import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.SQLContext...result.toJavaRDD resultRDD.saveAsTextFile("D://sqlresult") } } 5、部署到服务器 打jar包，并上传到linux虚拟机上，在spark
我们在Apache Spark 1.3版本中引入了DataFrame功能, 使得Apache Spark更容易用....列联表是统计学中的一个强大的工具, 用于观察变量的统计显着性(或独立性). 在Spark 1.4中, 用户将能够将DataFrame的两列进行交叉以获得在这些列中观察到的不同对的计数....下面是一个如何使用交叉表来获取列联表的例子....5.出现次数多的项目 找出每列中哪些项目频繁出现, 这对理解数据集非常有用. 在Spark 1.4中, 用户将能够使用DataFrame找到一组列的频繁项目....你还可以通过使用struct函数创建一个组合列来查找列组合的频繁项目： In [5]: from pyspark.sql.functions import struct In [6]: freq =
检查ALTER TABLE语句，并更改由于不兼容的列类型而失败的语句。 ? 创建表 为了提高可用性和功能，Hive 3在建表上做了重大变更。...如果您具有在Hive中创建表的ETL管道，则这些表将被创建为ACID。Hive现在严格控制访问并定期在表上执行压缩。从Spark和其他客户端访问托管Hive表的方式发生了变化。...更正查询中的`db.table` 为了符合ANSI SQL，Hive 3.x拒绝SQL查询中的`db.table` 。表名中不允许使用点（.）。...您将数据库名称和表名称括在反引号中。 ? 向表引用添加反引号 CDP包含Hive-16907错误修复程序，该错误修复程序拒绝SQL查询中的`db.table` 。表名中不允许使用点（.）。...查找具有问题表引用的表。 math.students 出现在CREATE TABLE语句中。 将数据库名称和表名称括在反引号中。 CREATE TABLE `math`.
读的过程主要是查询引擎利用MetaDataTable使用索引进行Data Skipping以提高查找速度;写的过程主要应用在upsert写上，即利用索引查找该纪录是新增（I）还是更新(U)，以提高写入过程中纪录的打标...其中column_stats分区纪录了源表中各个分区内所有文件的统计信息，主要是每个文件中各个列的最大值，最小值，纪录数据，空值数量等。...metadata中获取，通过"hoodie.bloom.index.use.metadata"参数控制）的min,max值过滤掉纪录肯定不存在的文件（在record key递增且数据经过clustering...然后在纪录可能存在的文件中依次使用每个文件对应的bloomfilter（可以从metadata表中获取，也可从parquet footer metadata中获取，通过"hoodie.bloom.index.use.metadata...图5. 2 column stats index storage format 由于HFile的前缀搜索速度很快，因此上述布局（一个列的统计信息在相邻的data block中）可以快速拿到一个列在各个文件中的统计信息
如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？...1/3排序后select再collect collect 是将 DataFrame 转换为数组放到内存中来。但是 Spark 处理的数据一般都很大，直接转为数组，会爆内存。...2/3排序后加index然后用SQL查找 给 DataFrame 实例 .sort("列名") 后，用 SQL 语句查找： select 列名 from df_table where 索引列名 = i...我对于 SQL 不是很了解，因此这个做法只是在构思阶段。...此外，我不清楚 SQL 的性能！我要调用很多次 df.iloc[i, 列] ，那这样会不会太慢了？ 3/3排序后加index然后转置查找列名 这个想法也只是停留在脑子里！因为会有些难度。
02 Hive数据倾斜 理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值...03 Spark数据倾斜 理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值...增加参数：spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=524288000 --将BHJ的阈值提高到500M 3.优化sql同hive 4.倾斜KEY查找：需要结合实际业务代码...，查找到引起Shuffle的算子，并按照以下两种方式查找大KEY。...=100 （默认100，每个Task中的采样数，如果Task数量不大，可以酌情调大） 04 总结 理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载
在开源软件中，由eBay开发并贡献给Apache基金会的Kylin即属于这类OLAP引擎，支持在百亿规模的数据集上进行亚秒级查询。 ?...相比MOLAP，ROLAP的使用门槛更低，在完成星型或雪花型模型的构建，创建对应schema的事实表和维度表并导入数据后，用户只需会写出符合需求的SQL，就可以得到想要的结果。...在有数据分区场景下，谓语下推更有效； 字段过滤下推，即ProjectionPushDown，比如某个SQL仅需返回表记录中某个列的值，那么在列存模式下，只需读取对应列的数据，在行存模式下，可以选择某个索引进行索引覆盖查询...CBO的实现依赖于详细可靠的统计信息，比如每个列的最大值、最小值、平均值、区分度、记录数、列总和，表大小分区信息，以及列的直方图等元数据信息。...富元数据：除了提供最大值和最小值信息外，还可进一步提供平均值、区分度、记录数、列总和，表大小分区信息，以及列的直方图等元数据信息。
[,columnn]; 从如下示例可见，customer 表的 c_customer_sk 列最小值为 1， 最大值为 280000，null 值个数为 0，不同值个数为 274368，平均列长度为 8...其中 bin 个数可由 spark.sql.statistics.histogram.numBins 配置。对于每个 bin，匀记录其最小值，最大值，以及 distinct count。...更适合本例 [Spark SQL build side with CBO] 优化 Join 类型 在 Spark SQL 中，Join 可分为 Shuffle based Join 和 BroadcastJoin...在不开启 CBO 中，Spark SQL 通过 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 判断是否启用 BroadcastJoin。...在下图示例中，Table 1 大小为 1 TB，Table 2 大小为 20 GB，因此在对二者进行 join 时，由于二者都远大于自动 BroatcastJoin 的阈值，因此 Spark SQL 在未开启
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
云直播
实时音视频
