Spark从hive表中检索多个特征值，并合并到一个二维数组中 - 腾讯云开发者社区

这两天把自己的 Hadoop/Hive/Spark 集群环境搭好了，准备正式的做点试验，写点文章。所以干货文章即将到来，小伙伴们，你们的赞准备好了嘛？我这里用到一张表，叫做 tblobj2....熟悉 sql server 一定不陌生，其实就是从 sql server 导了一张系统表 sys.objects 到 Hive 里面。...image 按照 schema_id, type_desc 为分组的记录总数，以及按照 schema_id 为分组的记录总数，且两个分组的记录总数需要合并到一个结果集，如下： ?...image 3.按照 schema_id, type_desc 为分组的记录总数，以及按照 type_desc 为分组的记录总数，且两个分组的记录总数需要合并到一个结果集，如下： ?...image 按照 schema_id + type_desc, schema_id 为分组依据求分组总数, 并合并所有数据总计到一个结果集： ?

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Spark【面试】

都是在自己的进程中运行的，当task结束时，进程也会结束 spark用户提交的任务成为application，一个application对应一个sparkcontext，app中存在多个job，每触发一次...行健：是hbase表自带的，每个行健对应一条数据。列族：是创建表时指定的，为列的集合，每个列族作为一个文件单独存储，存储的数据都是字节数组，其中的数据可以有很多，通过时间戳来区分。...rowkey的设计原则：各个列簇数据平衡，长度原则、相邻原则，创建表的时候设置表放入regionserver缓存中，避免自动增长和时间，使用字节数组代替string，最大长度64kb，最好16字节以内，...spark用户提交的任务成为application，一个application对应一个sparkcontext，app中存在多个job，每触发一次action操作就会产生一个job。...als会对稀疏矩阵进行分解，分为用户-特征值，产品-特征值，一个用户对一个产品的评分可以由这两个矩阵相乘得到。

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Apache四个大型开源数据和数据湖系统

核心思想是跟踪时间表上表中的所有更改。它是一种用于跟踪非常大的表的数据湖解决方案，它是一个轻量级数据湖解决方案，旨在解决列出大量分区和耗时和不一致的元数据和HDFS数据的问题。...Iceberg 中更重要的概念是一个快照。快照表示一组完整的表数据文件。为每个更新操作生成新快照。...有两种更新数据的方法：读写编写并合并读取。写入模式上的副本是当我们更新数据时，我们需要通过索引获取更新数据中涉及的文件，然后读取数据并合并更新的数据。...在Hudi系统的帮助下，很容易在MySQL，HBase和Cassandra中收集增量数据，并将其保存到Hudi。然后，presto，spark和hive可以快速阅读这些递增更新的数据。 ?...其结构如下：用户可以导入从设备上的传感器收集的时间序列数据，服务器负载和CPU内存等消息队列中的时间序列数据，时间序列数据，应用程序的时间序列数据或从其他数据库到本地或远程IOTDB的时间序列数据JDBC

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TDW千台Spark千亿节点对相似度计算

相似度计算在信息检索、数据挖掘等领域有着广泛的应用，是目前推荐引擎中的重要组成部分。随着互联网用户数目和内容的爆炸性增长，对大规模数据进行相似度计算的需求变得日益强烈。...整个计算流程可以分为两个步骤：通过两次JOIN操作，生成一张临时表，临时表中的一个元组对应节点关系表中的一对节点和这两个节点的特征向量。 2. 遍历临时表，对每个元组中的两个节点计算其相似度。...四、Spark解决方案通过对Hive计算过程的分析，我们发现网络数据开销主要来自于节点特征向量的大量复制。对于节点关系表中的每对关系，计算时都需要得到两个节点的特征向量，从而导致了大量的数据复制。...因此，我们从两个方面去减少数据复制： 1.采用二维图划分的思想，减少节点的复制数目 2.每个数据分区中，对于同一个节点，只保留一份该节点特征向量二维图划分方法任何一张关系网络，都可以用一个大矩阵M来表示...计算步骤 1.利用二维划分方法将节点关系表划分成多个数据分区，假设我们将分区数设为4，则Table 1所示的节点关系表将会划分到4个分区，每个元组对应的分区如下Table 3所示： ?

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ETL的开发过程

在生产环境中, 使用shell脚本完成一次etl操作 1.定义一个etl函数, 里面传入json行数据, 用json.loads加载行数据,并对行数据进行判断,如果没有行数据,或data字段没有在行数据里...emr集群中(也可能是从实时系统kafka读取数据)加载数据到rdd , 然后用自己自定义的etl解析过滤 5.将rdd转为df, createDateFream()要传两个参数,一个是rdd,一个是schema...信息 6.将df创建临时表 createOrReplaceTemView() 7.将临时表表的数据加载到hive表中, 完成整个ETL操作 ETL常用场景: 1.清洗nginx日志信息, 预处理日志文件...(每小时将上报的日志拉取到本机，hdfs命令上传集群)，并清洗存入hive 2.每小时清洗用户表信息, 3.后处理清洗商户信息, 4.清洗并合并设备状态信息, 5.每小时清洗每日设备分成, 清洗并合并积分流水表信息...() etlLogDF.show() exit() 创建临时表 etl.LogDF.createOrReplaceTmpView("etl_log") 写入分区表 spark.sql("alter table

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前Uber CTO加入韩国最大电商公司Coupang

索引平台的第一个版本是利用关系型数据库的 sql 引擎，通过商品关键信息（product key）来连接多个表，并将它们合并到一个反规格化表中。...索引合并器是一个将所有这些数据合并到 ProductJoin 的 Spark job。...下一步，索引生成器将作为另一个 Spark job，它从 Hbase 中消费了 ProductJoin，生成了搜索索引并将其存储在 S3 中。在线服务集群将直接从 S3 下载索引展开服务。...索引平台 2.0 的主要变化在于大多数 signal 是在平台中生成的，而在索引平台 1.0 中则需要在外部 Hive 表中合并 signal。...通常，生成一个新 Signal 需要许多 Hive 查询 /Spark job，要花费数小时。

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大数据仓库－kudu

可以从http://getkudu.io/kudu.pdf下载。这里简单说下kudu的关键机制。模仿数据库，以二维表的形式组织数据，创建表的时候需要指定schema。所以只支持结构化数据。...每个表指定一个或多个主键。支持insert/update/delete，这些修改操作全部要指定主键。 read操作，只支持scan原语。...单个表支持水平分割，partitions叫tablets，单行一定在一个tablets里面，支持范围，以及list等更灵活的分区键。使用Raft 协议，可以根据SLA指定备份块数量。...列式存储 delta flushes，数据先更新到内存中，最后在合并到最终存储中，有专门到后台进程负责。 Lazy Materialization ，对一些选择性谓词，可以帮助跳过很多不必要的数据。...对这个领域目前是impala+kudu/Hive/Spark SQL/Greenplum MPP数据库在混战，未来这个会走向融合，传统的mpp数据库个人认为会是一个过渡产品。

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大数据面试题整理(部分)

从年轻代到老年代执行的时间以及发生转移的场景为什么存在GC？ ...的构建过程全量构建和增量构建的区别流式构建原理 Hive： Hive内部表与外部表的区别 Hive与传统数据库的区别 Hiverc文件 Hive分区 Hive分区过多有何坏处以及分区时的注意事项...Spark和MapReduce的区别说一下Spark的RDD 自己实现一个RDD，需要实现哪些函数或者部分？ ...剑指offer常问：字符串转换成整数链表中倒数第K个结点二维数组中的查找替换空格从尾到头打印链表重建二叉树用两个栈实现队列斐波那契数列及变形题二进制中... 二叉树中和为某一值的路径数组中出现次数超过一半的数字最小的k个数连续子数组的最大和第一个只出现一次的字符两个链表的第一个公共结点链表中环的入口结点二叉树的镜像

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SparkSQL项目中的应用

Spark是一个通用的大规模数据快速处理引擎。可以简单理解为Spark就是一个大数据分布式处理框架。...从Spark 1.0版本起，Spark开始支持Spark SQL，它最主要的用途之一就是能够直接从Spark平台上面获取数据。...并且Spark SQL提供比较流行的Parquet列式存储格式以及从Hive表中直接读取数据的支持。之后，Spark SQL还增加了对JSON等其他格式的支持。...ThriftServer通过调用hive元数据信息找到表或文件信息在hdfs上的具体位置，并通过Spark的RDD实现了hive的接口。...使用的是Apache的一个项目，最早作为Hadoop的一个第三方模块存在，主要功能是在Hadoop(hive)与传统的数据库(mysql、oracle等)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库中的数据导入到

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基于 Spark 的数据分析实践

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。...SQLContext 用于处理在 SparkSQL 中动态注册的表，HiveContext 用于处理 Hive 中的表。...从Spark2.0以上的版本开始，spark是使用全新的SparkSession接口代替Spark1.6中的SQLcontext和HiveContext。...SQLContext.sql 即可执行 Hive 中的表，也可执行内部注册的表；在需要执行 Hive 表时，只需要在 SparkSession.Builder 中开启 Hive 支持即可（enableHiveSupport...Prepare round 可做插入（insert）动作，after round 可做更新（update）动作，相当于在数据库表中从执行开始到结束有了完整的日志记录。

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用户画像 | 标签数据存储之Elasticsearch真实应用

原著作者：赵宏田来源：《用户画像方法论与工程化解决方案》 ---- Elasticsearch存储 Elasticsearch简介 Elasticsearch 是一个开源的分布式全文检索引擎，...一个Elasticsearch集群可以包括多个索引（数据库），也就是说，其中包含了很多类型（表），这些类型中包含了很多的文档（行），然后每个文档中又包含了很多的字段（列）。...在实际应用中，经常有根据特定的几个字段进行组合后检索的应用场景，而 HBase 采用 rowkey 作为一级索引，不支持多条件查询，如果要对库里的非 rowkey 进行数据检索和查询，往往需要通过 MapReduce...为了避免从 Hive 向 Elasticsearch 中灌入数据时发生数据缺失，在向状态表更新状态位前需要校验 Elasticsearch 和 Hive 中的数据量是否一致。...结合前面几期文章，分别为大家讲解了使用 Hive、MySQL、HBase 和 Elasticsearch 存储标签数据的解决方案，包括：Hive存储数据相关标签表、人群计算表的表结构设计以及

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Alluxio集群搭建并整合MapReduceHiveSpark

将 Alluxio 与云存储或对象存储一起部署可以缓解这些问题，因为这样将从 Alluxio 中检索读取数据，而不是从底层云存储或对象存储中检索读取。...这一节讨论的是如何将Alluxio作为文件系统的一员（像HDFS）来存储Hive表。这些表可以是内部的或外部的，新创建的表或HDFS中已存在的表。...使用文件在Alluxio中创建新表 Hive可以使用存储在Alluxio中的文件来创建新表。设置非常直接并且独立于其他的Hive表。...一个示例就是将频繁使用的Hive表存在Alluxio上，从而通过直接从内存中读文件获得高吞吐量和低延迟。这里有一个示例展示了在Alluxio上创建Hive的内部表。...下面的HiveQL语句会将表数据的存储位置从HDFS转移到Alluxio中： hive> alter table u_user set location "alluxio://cdh01:19998/

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Apache Hudi 架构设计和基本概念

Apache Hudi在大数据应用场景中，所处的位置，如下图所示： ? 从上图中可见，Hudi能够与Hive、Spark、Presto这类处理引擎一起工作。...Hudi有自己的数据表，通过将Hudi的Bundle整合进Hive、Spark、Presto等这类引擎中，使得这些引擎可以查询Hudi表数据，从而具备Hudi所提供的Snapshot Query、Incremental...文件及索引 Hudi将表组织成HDFS上某个指定目录（basepath）下的目录结构，表被分成多个分区，分区是以目录的形式存在，每个目录下面会存在属于该分区的多个文件，类似Hive表，每个Hudi表分区通过一个分区路径...（*.log.*），日志文件中包含了从该Base文件生成以后执行的插入/更新操作。...上图中，每个文件分组都对应一个增量日志文件（Delta Log File）。COMPACTION操作在后台定时执行，会把对应的增量日志文件合并到文件分组的Base文件中，生成新版本的Base文件。

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0767-Hive ACID vs. Delta Lake

事务表，用户必须从master分支构建PrestoSQL并且应用补丁PR-1257： https://github.com/prestosql/presto/pull/1257 对应open issue...在Hive中创建一个事务表并插入一些数据 create table acidtbl (key int, value string) stored as orc...多个Hive事务（一次仅一个活动的）可以成为Presto事务的一部分。它们在查询开始时打开，并在查询结束时关闭；Hive事务中的任何失败都会使整个Presto事务失败。...下一步我们目前正在努力增强Spark的功能，以提供从Spark到Hive ACID表的插入，更新和删除事务的功能。...我们希望它能够很快开源并可用，大家可以关注Spark-ACID github存储仓库以获取更新： https://github.com/qubole/spark-acid Presto的更改正在被合并到开源中

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Hudi、Iceberg 和 Delta Lake：数据湖表格式比较

它支持从多个来源摄取数据，主要是 Apache Spark 和 Apache Flink。它还提供了一个基于 Spark 的实用程序，用于从Apache Kafka等外部源读取数据。...支持从Apache Hive、Apache Impala和PrestoDB读取数据。还有一个专用工具可以将 Hudi 表模式同步到 Hive Metastore。...Merge on Read Table — 更新立即写入基于行的日志文件，并定期合并到列式Parquet中。...带有 Hudi 的 MVCC 意味着所有写入都必须在其中央日志中完全排序。为了提供这种保证，Hudi 将写入并发限制为 1，这意味着在给定时间点只能有一个写入者到表中。...因此， Delta on AWS不支持从多个 Spark 集群写入并具有真正的事务保证。

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SparkSQL执行时参数优化

480G 120 120 4G 4G 优化后 480G 240 60 8G 2G 以下为SparkSQL调优相关设置以下列表中动态资源分配相关不建议使用 //1.下列Hive参数对Spark同样起作用...是否开启调整partition功能，如果开启，spark.sql.shuffle.partitions设置的partition可能会被合并到一个reducer里运行 set spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize...; //开启spark.sql.adaptive.enabled后，两个partition的和低于该阈值会合并到一个reducer set spark.sql.adaptive.minNumPostShufflePartitions...; //当几个stripe的大小大于该值时，会合并到一个task中处理 //3.executor能力 set spark.executor.memory; // executor用于缓存数据、代码执行的堆内存以及...set spark.sql.windowExec.buffer.spill.threshold; //当用户的SQL中包含窗口函数时，并不会把一个窗口中的所有数据全部读进内存，而是维护一个缓存池，当池中的数据条数大于该参数表示的阈值时

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【三歪教你些能装逼的】麒麟入门教程

Kylin™是一个开源的、分布式的分析型数据仓库，提供Hadoop/Spark 之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由 eBay 开发并贡献至开源社区，它能在亚秒内查询巨大的表...答案就是：预聚合假设我们从MySQL检索日期大于2020-10-20的所有数据，只要我们在日期列加上索引，可以很快就能查出相关的数据。...那如果我按天的维度先做好对每个用户的统计，写到一张表中，等到用户按日期检索的时候是不是就很快了（因为我已经按天聚合了一次数据，这张表比起原来的原始表数量会大大减少） kylin就是用预聚合这种思路来提高查询的速度...「星形模型」：所有的维度表都直连到事实表。（上图）「雪花形模型」：当有一个或多个维度表没有直接连接到事实表上，而需要通过其他维表连接到事实表（下图） ?...一个多维数据集称为一个OLAP Cube：上面的几张二维表我们可以形成一个数据立方体，这个数据立方体就是Cube 一个Cube可以由不同的角度去看，可以看似这多个角度都是从一个完整的Cube拆分出来的，

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【技术分享】Spark DataFrame入门手册

一、简介 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。...DataFrame是一种以命名列的方式组织的分布式数据集，可以类比于hive中的表。...但是比hive表更加灵活的是，你可以使用各种数据源来构建一个DataFrame，如：结构化数据文件（例如json数据）、hive表格、外部数据库，还可以直接从已有的RDD变换得来。...2.jpg 下面就是从tdw表中读取对应的表格数据，然后就可以使用DataFrame的API来操作数据表格，其中TDWSQLProvider是数平提供的spark tookit，可以在KM上找到这些API...string类型的数组，返回值是所有列的名字 3、 dtypes返回一个string类型的二维数组，返回值是所有列的名字以及类型 4、 explan()打印执行计划 5、 explain(n:Boolean

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Apache Spark:来自Facebook的60 TB +生产用例

本文主要讲Facebook扩展spark替换hive的过程中积累的经验和教训。...对于这些在线服务平台中的一些原始特征值是通过Hive离线生成的，并且数据被加载到实时查询系统中。...我们更进一步：删除两个临时表并将所有三个Hive stage合并为一个Spark作业，该作业读取60 TB的压缩数据并执行90 TB的随机和排序。最终的Spark工作如下： ?...在 Spark 中每个阶段的最大允许的获取失败次数是硬编码的，因此，当达到最大数量时该作业将失败。我们做了一个改变，使它是可配置的，并且在这个用例中将其从 4 增长到 20，从而使作业更稳健。...Spark executor内存不足，因为sorter中存在导致指针数组无限增长的错误。我们通过在没有更多可用于指针数组增长的内存时强制将数据溢出到磁盘来解决该问题。

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算法岗机器学习相关问题整理（大数据部分）

从本质上讲：Hive是将HQL语句转换成MapReduce程序的一个工具。上题的回答提到了数据仓库和MapReduce，考官可以针对你的回答，进而提问数据仓库和MapReduce相关的知识点。...，也方便进行ETL，如果底层的引擎使用的是MapReduce耗时会很久，可以换成Spark； 2.离线的数据分析：通过执行定时调度或者脚本去执行HQL语句，并将结果保存； 3.构建数仓时用于组织管理数据库和表...元数据存储 Hive将元数据存储（表名，字段信息等）在RDBMS中，有三种模式可以连接到数据库，分别是内嵌式元存储服务器、本地元存储服务器、远程元存储服务器。 3....UDAF 接受多个输入数据行，并产生一个输出数据行。像COUNT和MAX这样的函数就是聚集函数。 UDTF 操作作用于单个数据行，并且产生多个数据行-------一个表作为输出。...简单来说： UDF:返回对应值，一对一 | UDAF：返回聚类值，多对一 | UDTF：返回拆分值，一对多搜索 query匹配检索问了个给一个query，怎么找相关的文章。匹配和检索算法。

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Hive 的入门级 Group By 全案例

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