在Spark写数据任务中，一般最后一个Stage的每个Partition对应一个写出文件，所以我们通过控制最后一个Stage前的Shuffle Partitioner策略，就可以控制最终写出文件的个数以及数据如何在各个文件中分布...比如在Spark SQL中，ORDER BY可以保证全局有序，而SORT BY只保证Partition内部有序，即在写入数据时，加上ORDER BY可以保证文件之间及文件内部数据均是有序的，而SORT...本文只关注文件级别的Data Skipping，所以我们使用了Spark DataSet提供的repartitionByRange接口，用于实现写出数据的分区之间的数据有序性，并不保证分区数据内部的有序性...Boundaries，数据在Shuffle的时候，根据Partition Boundaries判断该数据属于哪个分区，从而保证不同分区数据之间的有序性。...可以看到，相比于Z-ORDER曲线，Hibert曲线节点间的临近性更好，没有Z-ORDER曲线中大幅跨空间连接线的存在，这就使得无论我们如何对Hibert曲线进行切分，每个分区对应文件的Min/Max值重合范围都会比较少
Spark Join的分类和实现机制 ? 上图是Spark Join的分类和使用。...Hash Join 先来看看这样一条SQL语句：select * from order,item where item.id = order.i_id，参与join的两张表是order和item，join...匹配：生成Hash Table后，在依次扫描Probe Table(order)的数据，使用相同的hash函数(在spark中，实际上就是要使用相同的partitioner)在Hash Table中寻找...可以看出，无论分区有多大，Sort Merge Join都不用把一侧的数据全部加载到内存中，而是即用即丢；因为两个序列都有有序的，从头遍历，碰到key相同的就输出，如果不同，左边小就继续取左边，反之取右边...join操作很简单，分别遍历两个有序序列，碰到相同join key就merge输出，否则继续取更小一边的key。 ?
本文基于Apache Spark 以及 Apache Hudi 结合Z－order技术介绍如何更好的对原始数据做布局， 减少不必要的I/O，进而提升查询速度。...具体实现 我们接下来分2部分介绍如何在Hudi中使用Z-Order： 1.z-value的生成和排序2.与Hudi结合 3.1 z-value的生成和排序 这部分是Z-Order策略的核心，这部分逻辑是公用的...每个分区内的数据虽然没有排序，但是注意rangeBounds是有序的因此分区之间宏观上看是有序的，故只需对每个分区内数据做好排序即可保证数据全局有序。...参考Spark的排序过程，我们可以这样做 1.对每个参与Z-Order的字段筛选规定个数（类比分区数）的Range并对进行排序，并计算出每个字段的RangeBounds；2.实际映射过程中每个字段映射为该数据所在...1.将索引表加载到 IndexDataFrame2.使用原始查询过滤器为 IndexDataFrame 构建数据过滤器3.查询 IndexDataFrame 选择候选文件4.使用这些候选文件来重建 HudiMemoryIndex
volatile关键字的两层语义 || 可见性 volatile保证原子性吗？ volatile能保证有序性吗？...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...Hive的sort by, order by, distribute by, cluster by区别？ ...Hadoop计算框架特性 Hive优化常用手段 数据倾斜整理(转) 使用Hive如何进行抽样查询？ Storm： Storm的可靠性如何实现？...MapReduce和Spark的区别 Spark的Stage是怎么划分的？如何优化？
探测：再依次扫描Probe Table（order）的数据，使用相同的hash函数映射Hash Table中的记录，映射成功之后再检查join条件（item.id = order.i_id），如果匹配成功就可以将两者...基本流程可以参考上图，这里有两个小问题需要关注： 1. hash join性能如何？...这是因为join时两者采取的都是hash join，是将一侧的数据完全加载到内存中，使用hash code取join keys值相等的记录进行连接。...也很简单，因为两个序列都是有序的，从头遍历，碰到key相同的就输出；如果不同，左边小就继续取左边，反之取右边。...可以看出，无论分区有多大，Sort Merge Join都不用把某一侧的数据全部加载到内存中，而是即用即取即丢，从而大大提升了大数据量下sql join的稳定性。
SQL与HiveSQL 7.说说Spark SQL解析查询parquet格式Hive表如何获取分区字段和查询条件 问题现象 sparksql加载指定Hive分区表路径，生成的DataSet没有分区字段...由于涉及需要改写的代码比较多，可以封装成工具 8.说说你对Spark SQL 小文件问题处理的理解 在生产中，无论是通过SQL语句或者Scala/Java等代码的方式使用Spark SQL处理数据，在Spark...最后，Spark中一个task处理一个分区从而也会影响最终生成的文件数。...在数仓建设中，产生小文件过多的原因有很多种，比如： 1.流式处理中，每个批次的处理执行保存操作也会产生很多小文件 2.为了解决数据更新问题，同一份数据保存了不同的几个状态，也容易导致文件数过多 那么如何解决这种小文件的问题呢...Hint 应用到Spark SQL 需要注意这种方式对Spark的版本有要求，建议在Spark2.4.X及以上版本使用，示例： 3.小文件定期合并可以定时通过异步的方式针对Hive分区表的每一个分区中的小文件进行合并操作
7、hive 分区跟分桶的区别8、hive 如何动态分区9、map join 优化手段10、如何创建 bucket 表？...Hive 采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。实际使用比较少。 8、hive 如何动态分区 与分区有关的有两种类型的分区：静态和动态。...在静态分区中，您将在加载数据时（显式）指定分区列。 而在动态分区中，您将数据推送到 Hive，然后 Hive 决定哪个值应进入哪个分区。...4、kafka 保证消息顺序 1、全局顺序 a、全局使用一个生产者，一个分区，一个消费者。 2、局部顺序 a、每个分区是有序的，根据业务场景制定不同的 key 进入不同的分区。...5、zero copy 原理及如何使用？ 1、zero copy 在内核层直接将文件内容传送给网络 socket，避免应用层数据拷贝，减小 IO 开销。
(0) // 在这里要实现去重的逻辑 // 判断：之前没有拼接过某个城市信息，那么这里才可以接下去拼接新的城市信息 if (!...开窗函数的 OVER 关键字后括号中的可以使用 PARTITION BY 子句来定义行的分区来供进行聚合计算。...1.首先，要定义一个 state，可以是任意的数据类型。 2.其次，要定义 state 更新函数 -- 指定一个函数如何使用之前的 state 和新值来更新 state。 ...对于高阶消费者，谁来消费分区不是由 Spark Streaming 决定的，也不是 Storm 决定的，有一个高阶消费者 API， 由高阶消费者决定分区向消费者的分配，即由高阶消费者 API 决定消费者消费哪个分区...假设 RDD 中有 100 条数据，那么 WAL 文件中也有 100 条数据，此时如果 Spark Streaming 挂掉，那么回去读取 HDFS 上的 WAL 文件，把 WAL 文件中的 100 条数据取出再生成
这种实现方式不用将一侧数据全部加载后再进行hash join，但需要在join前将数据排序。...可以看到，首先将两张表按照join keys进行了重新shuffle，保证join keys值相同的记录会被分在相应的分区。分区后对每个分区内的数据进行排序，排序后再对相应的分区内的记录进行连接。...因为两个序列都是有序的，从头遍历，碰到key相同的就输出；如果不同，左边小就继续取左边，反之取右边。...可以看出，无论分区有多大，Sort Merge Join都不用把某一侧的数据全部加载到内存中，而是即用即取即丢弃，从而大大提升了大数据量下sql join的稳定性。...如果查询失败，则说明该条记录与基表中的数据不存在关联关系；相反，如果查询成功，则继续对比两边的 Join Key。如果 Join Key 一致，就把两边的记录进行拼接并输出，从而完成数据关联。
在第一部分中，我们将重点介绍如何在 CDP 中使用 Apache Iceberg 构建开放式湖屋；使用 CDE 摄取和转换数据；并利用时间旅行、分区演变和对 Cloudera 数据仓库上的 SQL 和...) Cloudera 机器学习 使用 CDE 将数据加载到 Iceberg 表中 我们首先在 CDE 中创建 Spark 3虚拟集群(VC)。...，我们将新数据加载到此分区中。...就地分区演变 除了 CDE (Spark) 的就地分区演化功能外，您还可以使用 CDW (Impala) 执行就地分区演化。...我们可以将表的分区方案从按年分区更改为按年和月列分区。将新数据加载到表中后，所有后续查询都将受益于月列和年列的分区修剪。
那么Delta实现主要是将其按照z-value进行range分区，实际上就是调用了Spark的repartitionByRange的表达式。 如何处理数据倾斜呢？...Spark使用的是开源组件antlr4将输入SQL解析为AST树。它的解析语法在DeltaSQLBase.g4文件中。...，其实际上就是调用repartitionByRange表达式，并最终将z-value传入，最终再将拼接的排序分区列删除。...下面我们来总结下整个过程，并对比下和Iceberg、Hudi的实现区别： 需要筛选出待优化的文件。OPTIMIZE语句的where条件只支持使用分区列，也就是支持对表的某些分区进行OPTIMIZE。...将重分区的partition使用Copy on Write写回到存储系统中，然后更新统计信息。
Spark消费 Kafka，分布式的情况下，如何保证消息的顺序? Kafka 分布式的单位是 Partition。如何保证消息有序，需要分几个情况讨论。...举个例子: 保证来自同1个 order id 的消息，是有序的！ Kafka 中发送1条消息的时候，可以指定(topic, partition, key) 3个参数。...或者你指定 key（比如 order id），具有同1个 key 的所有消息，会发往同1个 partition。也是有序的。...如何使用 checkpoint？ 启用 checkpoint，需要设置一个支持容错 的、可靠的文件系统（如 HDFS、s3 等）目录来保存 checkpoint 数据。...Spark Streaming小文件问题 使用 Spark Streaming 时，如果实时计算结果要写入到 HDFS，那么不可避免的会遇到一个问题，那就是在默认情况下会产生非常多的小文件，这是由 Spark
创建 Hive 表用来生成分区数据，注意，这里需要指定表的 location 属性，用于存放接下来要生成的 lst 分区文件。 生成分区文件。这一步稍微复杂，我们分流程叙述。...把这些分区文件通过 cp -f 命令拷贝到 location 目录下的 xx.lst 文件中，这一步是必要的整合过程。 生成 HFile。 指定 reduce task 的个数为分区的个数。...4.2 Spark Bulkload 为了解决上述方案的痛点，我们决定用 Spark 技术栈重构掉上述方案，那么 Spark Bulkload 的代码执行流程是如何的，我们先给出泳道图。 ?...，同时一个分区对应 Spark 的一个 executor，简单来说让每一个分区数据有序，同时并发的处理多个分区可以增加处理效率，如果不做分区只做 sortBykey() 也可以实现，但是执行时间会极长。...笔者还遇到因为 Spark 使用的 HBase 版本 jar 包冲突的问题，可以通过 Spark 命令中指定上传特定版本 jar 包覆盖的版本解决，具体命令在第五节给出。
这里使用的是0.8.0版本，其对应使用的Spark版本是2.4.3+版本Spark2.4.8使用的Scala版本是2.12版本，虽然2.11也是支持的，建议使用2.12。...”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。...，可以先拼接，后指定拼接字段当做分区列：指定两个分区，需要拼接//导入函数，拼接列import org.apache.spark.sql.functions....SparkSQL读取Hudi中的数据，无法使用读取表方式来读取，需要指定HDFS对应的路径来加载，指定的路径只需要指定到*.parquet当前路径或者上一层路径即可，路径中可以使用“*”来替代任意目录和数据...") .getOrCreate()//读取的数据路径下如果有分区，会自动发现分区数据,需要使用 * 代替，指定到parquet格式数据上层目录即可。
XX公司大数据笔试题（A) 大数据基础（HDFS/Hbase/Hive/Spark〉 1.1. 对出Hadoop集群典型的配置文件名称，并说明各配置文件的用途。...1.5 请说明 Hive 中 Sort By，Order By，Cluster By，Distrbute By 各代表什么意思 1.6 写出 HQL 语句，将zz.20170101.tog 文件放入...hive 中 access 表 ‘20170101’ 分区，access的分区字段是eventday。...1.7 Hadoop MapReduce和Spark的都是并行计算，有什么相同和区别？ 1.8 简单说一下Spark的shuffle过程。 1.9 什么是数据倾斜？如何解决？...…，要求： 1)写出spark程序统计各应用的的PV和UV(基于IP去重） 2）要求先将日志文件加载到RDD进行处理，然后转换为DataFrame,最后用SparkSQL 统计出上述结果 Spark
数据分区表构建 数据预处理 订单指标分析 Sqoop数据导出 Superset数据可视化 那么如何学习本课呢？...为了方便对这些大规模数据进行处理、分析，我们如何建立数据模型，方便进行业务分析呢？ 亿级的数据如何保证效率，效率分析？ 数据分析的结果，应该以更易懂的方式呈现出现，如何展示这些数据？...我们将基于Spark引擎来进行数据开发，所有的应用程序都将运行在Spark集群上，这样可以保证 数据被高性能地处理。 我们将使用Zeppelin来快速将数据进行可视化展示。 ? 2....加载到宽表中 ?...此外，希望通过此次整顿，大数据行业能够更加健康有序发展，这对于我们从业人员也是有好处的，因为大数据技术的出现并不全是坏处，前不久的疫情严重时，健康码，快速检测过关都有大数据在背后做支撑，使用“大数据”利剑并没有错
Spark笔记 1.数据结构方式 RDD是Spark处理数据的数据结构，可以通过两种方式加载数据创建RDD 从程序中parallelize一种现有的数据：如Array 从外部读取文件：CSV，Hive...等 2.RDD操作类型 2.1 RDD的计算方式是lazy加载，即用的时候再计算。...使用toDF函数 使用createDataFrame函数 通过文件直接创建 4.scala的vector和spark包中vector不一样 5.Spark优化：（美团Spark） 基础版：https...6.Spark保留运行环境（用于查错） 1 conf.spark.yarn.preserve.staging.files=true 7.宽依赖和窄依赖 窄依赖：指父RDD的每个分区只被一个子RDD分区使用...宽依赖：指父RDD的每个分区都有可能被多个子RDD分区使用，子RDD分区通常对应父RDD所有分区。
实现拼接的逻辑 * buffer.getInt(0)获取的是上一次聚合后的值 * 相当于map端的combiner，combiner就是对每一个map...* 这里即是:在进行聚合的时候，每当有新的值进来，对分组后的聚合如何进行计算 */ @Override...，在某个节点上发生的 但是可能一个分组内的数据，会分布在多个节点上处理 * 此时就要用merge操作，将各个节点上分布式拼接好的串，合并起来 * buffer1...三、开窗函数 row_number() 开窗函数是按照某个字段分组，然后取另一字段的前几个的值，相当于 分组取topN 如果SQL语句里面使用到了开窗函数，那么这个SQL语句必须使用HiveContext...可以看到组内有序组间并不是有序的
：用于读写文件，获取所有Oracle表的名称 TableNameUtil.py：用于将全量表和增量表的名称放入不同的列表中 ConfigLoader.py：用于加载配置文件，获取配置文件信息 OracleMetaUtil.py...todo:6-加载ODS层数据到DWD层 todo:7-关闭连接，释放资源 resource config.txt：Oracle、Hive、SparkSQL的地址、端口、用户名、密码配置文件...# 51行：修改为你实际的项目路径对应的表名文件 tableList = FileUtil.readFileContent("D:\\PythonProject\\OneMake_Spark\\dw...one_make_ods step2：如何使用PyHive创建数据库？...第一步：先获取连接 第二步：拼接SQL语句，从连接对象中获取一个游标 第三步：使用游标执行SQL语句 第四步：释放资源 代码测试 注释掉第3 ~ 第6阶段的内容 运行代码，查看结果 小结 阅读ODS建库代码及实现测试
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