问题导读 1.什么是CBO,RBO? 2.什么是执行计划? 3.什么是join,filter? 4.事实表和维度表的区别? 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
在 Hudi 0.10 中,我们引入了对高级数据布局优化技术的支持,例如 Z-order和希尔伯特空间填充曲线[1](作为新的聚类算法),即使在经常使用过滤器查询大表的复杂场景中,也可以在多个列而非单个列上进行数据跳过。
随着技术的不断的发展,大数据领域对于海量数据的存储和处理的技术框架越来越多。在离线数据处理生态系统最具代表性的分布式处理引擎当属Hive和Spark,它们在分区策略方面有着一些相似之处,但也存在一些不同之处。
RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同。 RDD和DataFrame 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数,但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息,使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列,每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息,即schema。RDD是分布式的Java对象
场景描述:面对大量复杂的数据分析需求,提供一套稳定、高效、便捷的企业级查询分析服务具有重大意义。本次演讲介绍了字节跳动基于SparkSQL建设大数据查询统一服务TQS(Toutiao Query Service)的一些实践以及在执行计划调优、数据读取剪枝、SQL兼容性等方面对SparkSQL引擎的一些优化。
11、构建一个映射map1,内容为"zhangsan" -> 20, "lisi" -> 18, "wangwu" -> "22"
(1)Linux: Ubuntu 16.04 (2)Python: 3.5 (3)Hadoop:3.1.3(4)Spark: 2.4.0(5)Web框架:flask 1.0.3 (6)可视化工具:Echarts (7)开发工具:Visual Studio Code
我们在Apache Spark 1.3版本中引入了DataFrame功能, 使得Apache Spark更容易用. 受到R语言和Python中数据框架的启发, Spark中的DataFrames公开了一个类似当前数据科学家已经熟悉的单节点数据工具的API. 我们知道, 统计是日常数据科学的重要组成部分. 我们很高兴地宣布在即将到来的1.4版本中增加对统计和数学函数的支持.
MLlib的设计原理:把数据以RDD的形式表示,然后在分布式数据集上调用各种算法。MLlib就是RDD上一系列可供调用的函数的集合。
目前市面上流行的三大开源数据湖方案分别为:Delta、Iceberg 和 Hudi,但是 Iceberg是一个野心勃勃的项目,因为它具有高度抽象和非常优雅的设计,为成为一个通用的数据湖方案奠定了良好基础。目前 Flink+Iceberg 构建全场景实时数仓已经有了非常良好的实践,本文带大家简单了解下Iceberg。后面五分钟学大数据会有一期专门介绍基于Flink+Iceberg打造T+0实时数仓,本文算是这篇文章的前置铺垫。
数据科学家们早已熟悉的R和Pandas等传统数据分析框架虽然提供了直观易用的API,却局限于单机,无法覆盖分布式大数据场景。在Spark 1.3.0以Spark SQL原有的SchemaRDD为蓝本,引入了Spark DataFrame API,不仅为Scala、Python、Java三种语言环境提供了形如R和Pandas的API,而且自然而然地继承了Spark SQL的分布式处理能力。此外,Spark 1.2.0中引入的外部数据源API也得到了进一步的完善,集成了完整的数据写入支持,从而补全了Spark
Apache Zeppelin解释器概念允许将任何语言/数据处理后端插入Zeppelin。 目前Apache Zeppelin支持许多解释器,如Apache Spark,Python,JDBC,Markdown和Shell。
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。
scala中数组的概念是和Java类似,可以用数组来存放一组数据。scala中,有两种数组,一种是定长数组,另一种是变长数组
“数据湖”、“湖仓一体”及“流批一体”等概念,是近年来大数据领域热度最高的词汇,在各大互联网公司掀起了一波波的热潮,各家公司纷纷推出了自己的技术方案,其中作为全链路数字化技术与服务提供商的袋鼠云,在探索数据湖架构的早期,就调研并选用了Iceberg作为基础框架,在落地过程中深度使用了Iceberg并进行了部分改造,在这个过程中,我们积累出了一些经验和探索实践,希望通过本篇文章与大家分享,也欢迎大家一起共同讨论。
本节主要是对最近使用Spark完成的一些工作做一些抽象和整理。Spark是一个大数据框架(不是一门新的计算机编程语言,而是一个系统,一个框架。如果拿Python实现,就是pyspark,拿scala实现,就是spark-scala等),是大数据开发的一项必备技能,因其分布式系统(distributed system)的实现而被广泛应用。运算速度快的特点让其成为了算法与数据工程任务中的必备技能之一,在大厂的面试中也经常出现对Spark的考察。
摘要:本文介绍去哪儿数据平台在使用 Flink + Iceberg 0.11 的一些实践。内容包括:
本文介绍了Angel的架构和性能,以及它在机器学习和深度学习领域的应用。Angel是一个开源的高性能机器学习框架,由腾讯开发。它采用了协程、多GPU、多线程等技术,支持多种机器学习框架,性能超越Spark和XGBoost。Angel的GBDT、LDA、LR等算法在多个数据集上获得了出色的性能,并支持Spark、PyTorch等深度学习框架。
Parquet仅仅是一种存储格式,它是语言、平台无关的,并且不需要和任何一种数据处理框架绑定,目前能够和Parquet适配的组件包括下面这些,可以看出基本上通常使用的查询引擎和计算框架都已适配,并且可以很方便的将其它序列化工具生成的数据转换成Parquet格式。
Spark中,数据集被抽象为分布式弹性数据集(Resilient Distributed Datasets, RDDs)。
Spark一直都在快速地更新中,性能越来越快,功能越来越强大。我们既可以参与其中,也可以乐享其成。 目前,Spark 1.4版本在社区已经进入投票阶段,在Github上也提供了1.4的分支版本。最近,Databricks的工程师撰写了博客,介绍了Spark 1.4为DataFrame新增的统计与数学函数。这篇博客介绍的函数主要包括: 随机数据生成(Random Data Generation) 概要与描述性统计(Summary and descriptive statistics) 协方差与相关性(Sa
我们之前已经学习过了《我们在学习Spark的时候,到底在学习什么?》,这其中有一个关于SQL的重要模块:SparkSQL。
如果要深入了解Apache Hudi技术的应用或是性能调优,那么明白源码中的原理对我们会有很大的帮助。Upsert是Apache Hudi的核心功能之一,主要完成增量数据在HDFS/对象存储上的修改,并可以支持事务。而在Hive中修改数据需要重新分区或重新整个表,但是对于Hudi而言,更新可以是文件级别的重写或是数据先进行追加后续再重写,对比Hive大大提高了更新性能。upsert支持两种模式的写入Copy On Write和Merge On Read ,下面本文将介绍Apache Hudi 在Spark中Upsert的内核原理。
日前,Apache Kylin 社区宣布,Apache Kylin v2.5.0 正式发布。
导读:今天主要和大家交流的是网易在数据湖Iceberg的一些思考与实践。从网易在数据仓库建设中遇到的痛点出发,介绍对数据湖Iceberg的探索以及实践之路。
前两篇中咱们分别介绍了使用Excel、Python和Hive SQL计算统计值,这次咱们使用Spark SQL来计算统计值。
SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点,实质上是SQLContext和HiveContext的组合,所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession上同样是可以使用的。
Apache Hudi索引在数据读和写的过程中都有应用。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(tag)速度。
Apache Hudi除了支持insert和upsert外,还支持bulk_insert操作将数据摄入Hudi表,对于bulk_insert操作有不同的使用模式,本篇博客将阐述bulk_insert不同的模式以及与其他操作的比较。
本文讲解 Hive 的数据存储,是 Hive 操作数据的基础。选择一个合适的底层数据存储文件格式,即使在不改变当前 Hive SQL 的情况下,性能也能得到数量级的提升。这种优化方式对学过 MySQL 等关系型数据库的小伙伴并不陌生,选择不同的数据存储引擎,代表着不同的数据组织方式,对于数据库的表现会有不同的影响。
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导读:随着全球数据量的不断增长,越来越多的业务需要支撑高并发、高可用、可扩展、以及海量的数据存储,在这种情况下,适应各种场景的数据存储技术也不断的产生和发展。与此同时,各种数据库之间的同步与转化的需求也不断增多,数据集成成为大数据领域的热门方向,于是SeaTunnel应运而生。SeaTunnel是一个分布式、高性能、易扩展、易使用、用于海量数据(支持实时流式和离线批处理)同步和转化的数据集成平台,架构于Apache Spark和Apache Flink之上。本文主要介绍SeaTunnel 1.X在交管行业中的应用,以及其中如何实现从Oracle数据库把数据增量导入数仓这样一个具体的场景。
不是说snappy压缩不支持split嘛,为什么我改小mapred.max.split.size一倍之后,mapper数翻倍?
本篇作为scala快速入门系列的第十一篇博客,小菌为大家带来的是关于数组的相关内容。
机器之心原创 作者:高静宜 2017 年 6 月 16 日,腾讯新一代高性能计算平台 Angel 在 Github 上低调开源。开源两周,这个项目在 Github 上持续得到关注,截至目前为止,已收获
SparkSQL语法及API 一、SparkSql基础语法 1、通过方法来使用 1.查询 df.select("id","name").show(); 1>带条件的查询 df.select($"id",$"name").where($"name" === "bbb").show() 2>排序查询 orderBy/sort($"列名") 升序排列 orderBy/sort($"列名".desc) 降序排列 orderBy/sort($"列1" , $"列2".desc) 按两列排序
Byzer-lang 使用 JDBC 数据源非常简单。目前Byzer-lang内置了 MySQL 的驱动,所以可以直接使用如下代码访问 MySQL:
本文将帮助您使用基于HBase的Apache Spark Streaming。Spark Streaming是Spark API核心的一个扩展,支持连续的数据流处理。
可以在右侧搜索框中填对应application号找到任务,然后点击对应的application号链接,如下图所示:
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
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。
在发布的Apache Hudi 0.10.0版本中共解决了388个issue,包括众多重磅特性支持以及Bug修复。
GeoSpark是一个用于处理大规模空间数据的开源内存集群计算系统。是传统GIS与Spark的结合。GeoSpark由三层组成:Apache Spark层、Spatial RDD层和空间查询处理层。
本文将重点介绍XGBoost基于Spark平台Scala版本的实现,带领大家逐步完成特征提取、变换和选择、XGBoost模型训练、Pipelines、模型选择。
TabletServer 在开始拒绝所有传入的写入之前可以消耗的最大内存量:memory_limit_h
Map在读取数据时,先将数据拆分成若干数据,并读取到Map方法中被处理。数据在输出的时候,被分成若干分区并写入内存缓存(buffer)中,内存缓存被数据填充到一定程度会溢出到磁盘并排序,当Map执行完后会将一个机器上输出的临时文件进行归并存入到HDFS中。
第一,MapReduce模型的抽象层次低,大量的底层逻辑都需要开发者手工完成。 第二,只提供Map和Reduce两个操作。 举个例子,两个数据集的Join是很基本而且常用的功能,但是在MapReduce的世界中,需要对这两个数据集 做一次Map和Reduce才能得到结果。 第三,在Hadoop中,每一个Job的计算结果都会存储在HDFS文件存储系统中,所以每一步计算都要进行硬 盘的读取和写入,大大增加了系统的延迟。 第四,只支持批数据处理,欠缺对流数据处理的支持。
上文Spark SQL 内部原理中介绍的 Optimizer 属于 RBO,实现简单有效。它属于 LogicalPlan 的优化,所有优化均基于 LogicalPlan 本身的特点,未考虑数据本身的特点,也未考虑算子本身的代价。
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