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【Python】PySpark 数据计算 ③ ( RDD#reduceByKey 函数概念 | RDD#reduceByKey 方法工作流程 | RDD#reduceByKey 语法 | 代码示例 )

, 指的是 二元元组 , 也就是 RDD 对象中存储的数据是 二元元组 ; 元组 可以看做为 只读列表 ; 二元元组 指的是 元组 中的数据 , 只有两个 , 如 : ("Tom", 18) ("Jerry...C 进行聚合得到新的值 Y ; 具体操作方法是 : 先将相同 键 key 对应的 值 value 列表中的元素进行 reduce 操作 , 返回一个减少后的值，并将该键值对存储在RDD中 ; 2、RDD..., 而不会出现数据竞争或状态错误的问题 ; 以便在并行计算时能够正确地聚合值列表 ; 二、代码示例 - RDD#reduceByKey 方法 ---- 1、代码示例 在下面的代码中 , 要处理的数据是...os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "D:/001_Develop/022_Python/Python39/python.exe" # 创建 SparkConf 实例对象 , 该对象用于配置...os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "D:/001_Develop/022_Python/Python39/python.exe" # 创建 SparkConf 实例对象 , 该对象用于配置

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干货 | 携程数据基础平台2.0建设，多机房架构下的演进

，所以引入了 Alluxio 组件，基于社区版实现了透明 URI 访问，多 IDC 自动选 master，单集群多租户等功能，无需更改 Location，与计算引擎集成打通，用户可以直接透明使用缓存读取功能...N，同时更改随机读为顺序读 支持两副本机制，降低 Fetch Fail 概率 支持计算与存储分离架构，与计算集群分离 解决 Spark on Kubernetes 时对本地磁盘的依赖 六、计算引擎...Spark 建的视图与 Hive 兼容 在 Spark 在 USE DB 之后建的视图，会导致 Hive 读 View 失败，因为 viewExpandedText 没有完全重写，当前 DB 的信息存储在...，都有相应的数据校验保证，另外还有一些运行时间对比，错误监控。...接着在 Executor 使用 Task 对应的 UGI doAs 执行。 由于 Spark2 还有多处的实现用到了线程池，这里也需要模拟成不同的用户去执行。

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PySpark SQL 相关知识介绍

HDFS用于分布式数据存储，MapReduce用于对存储在HDFS中的数据执行计算。 2.1 HDFS介绍 HDFS用于以分布式和容错的方式存储大量数据。HDFS是用Java编写的，在普通硬件上运行。...但是Pig可以与Apache Tez和Apache Spark等其他工具一起使用。 Apache Hive用作报告工具，其中Apache Pig用于提取、转换和加载(ETL)。...您只能使用这个独立的集群管理器运行Spark应用程序。它的组件是主组件和工作组件。工人是主过程的奴隶，它是最简单的集群管理器。可以使用Spark的sbin目录中的脚本配置Spark独立集群管理器。...您可以使用Mesos在同一个集群上使用不同的框架运行不同的应用程序。来自不同框架的不同应用程序的含义是什么?这意味着您可以在Mesos上同时运行Hadoop应用程序和Spark应用程序。...当多个应用程序在Mesos上运行时，它们共享集群的资源。Apache Mesos有两个重要组件:主组件和从组件。这种主从架构类似于Spark独立集群管理器。运行在Mesos上的应用程序称为框架。

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Hadoop Delegation Tokens详解【译文】

之前的一篇关于Hadoop通用的认证和授权的博文可以点击这里 Hadoop Security简单介绍 Hadoop最初的实现中并没有认证机制，这意味着存储在Hadoop中的数据很容易泄露。...key ID，其存储于server端，并用于生成每个Delegation Token。...Token can’t be found in cache 解释 上述两个错误都是由一个共同的原因引起的：被用于认证的token过期了，因此无法使用。...但是好消息是，对于spark-submit提交的任务，Spark已经实现一些"神奇"的参数，Spark获取Delegation Tokens，并用它做认证，这和前面章节提到的内容类似。...) 这个类，UGI是hadoop中用于完成认证相关操作的API，下面样例中的代码，在上文的异常栈日志中也出现过。

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【Python】PySpark 数据计算 ⑤ ( RDD#sortBy方法 - 排序 RDD 中的元素 )

一、RDD#sortBy 方法 1、RDD#sortBy 语法简介 RDD#sortBy 方法 用于 按照 指定的 键 对 RDD 中的元素进行排序 , 该方法 接受一个 函数 作为 参数 , 该函数从...参数 : 设置 排序结果 ( 新的 RDD 对象 ) 中的 分区数 ; 当前没有接触到分布式 , 将该参数设置为 1 即可 , 排序完毕后是全局有序的 ; 返回值说明 : 返回一个新的 RDD...列表 , 列表中每个元素的 键 Key 为单词 , 值 Value 为 数字 1 , 对上述 二元元组 列表 进行 聚合操作 , 相同的 键 Key 对应的 值 Value 进行相加 ; 将聚合后的结果的...'] = "D:/001_Develop/022_Python/Python39/python.exe" # 创建 SparkConf 实例对象 , 该对象用于配置 Spark 任务 # setMaster...列表中的元素 转为二元元组, 第二个元素设置为 1 rdd3 = rdd2.map(lambda element: (element, 1)) print("转为二元元组效果 : ", rdd3.collect

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必会:关于SparkStreaming checkpoint那些事儿

元数据checkpoint 将定义流式计算的信息保存到容错存储（如HDFS）。这用于从运行流应用程序的driver节点的故障中恢复（稍后详细讨论）。...元数据包括： 配置 - 用于创建流应用程序的配置。 DStream操作 - 定义流应用程序的DStream操作集。 未完成的批次 - 未完成的批次的job队列。 2....为了避免恢复时间的无限增加（故障恢复时间与依赖链成比例），有状态转换的中RDD周期性地checkpoint到可靠存储（例如HDFS）以切断依赖链。...从driver故障中恢复 元数据checkpoint用于使用进度信息进行恢复。 请注意，可以在不启用checkpoint的情况下运行没有上述有状态转换的简单流应用程序。...一旦新的程序（接收与旧的数据相同的数据）已经预热并准备好最合适的时间，旧应用可以被下架了。 请注意，这仅可以用于数据源支持同时将数据发送到两个地放（即早期和升级的应用程序）。

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万字长文 | Hadoop 上云： 存算分离架构设计与迁移实践

JuiceFS 采用「数据」与「元数据」分离存储的架构，从而实现文件系统的分布式设计。...等组件版本的兼容性 评估对比性能表现，用了 TPC-DS 的测试用例和部分内部真实业务场景，没有非常精确的对比，但能满足业务需求 评估生产环境所需的节点实例类型和数量（算成本） 探索数据同步方案 探索验证集群与自研...JuiceFS sync 命令支持单节点和多机并发同步，实际使用时发现单节点开多线程即可打满专线带宽，CPU 和内存占用低，性能表现非常不错。...主要原因是 Spark、Impala、Hive 组件版本的差异导致任务出错或数据不一致，需要修改业务代码。这些问题在 PoC 和早期的迁移中没有覆盖到，算是个教训。...两个 bucket：标准（ JuiceFS ） + 低频（OSS）： 创建两个存储桶，一个存储桶用于JuiceFS，并将所有数据存储在标准存储层中。另外，我们额外创建一个低频的OSS存储桶。

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大数据全体系年终总结

ResourceManager提供应用程序的调度，每个应用程序由一个ApplicationMaster管理，以Container的形式请求每个任务的计算资源。...那么从应用上来说，hbase使用的场景更适用于，例如流处理中的日志记录的单条记录追加，或是单条结果的查询，但对于需要表关联的操作，hbase就变得力不从心了，当然可以集成于hive，但查询效率嘛。。。...2、jetty：轻量级的servlet,可部署多份，每份里面接入网管发送的数据，数据的存储可存储与BlockingQueue中，由多个线程拉取数据，进行数据的预处理。 　　...3、ngnix与keepalive:keepalive的作用主要用于设置虚拟IP，ngnix进行消息的负载均衡，发送至各服务器的jetty。 　　...kafka并没有提供其他额外的索引机制来存储offset，因为在kafka中几乎不允许对消息进行“随机读写”。

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大数据Hadoop生态圈介绍

3、Spark（分布式计算框架） Spark是一种基于内存的分布式并行计算框架，不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的...开发者可以在同一个应用程序中无缝组合使用这些库。 Spark Core：包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。...所以在Flink中使用的类Dataframe api是被作为第一优先级来优化的。但是相对来说在spark RDD中就没有了这块的优化了。...6、Zookeeper（分布式协作服务） 解决分布式环境下的数据管理问题：统一命名，状态同步，集群管理，配置同步等。...7、Sqoop（数据同步工具） Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写，主要用于传统数据库和Hadoop之前传输数据。

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大数据Hadoop生态圈各个组件介绍（详情）

是一种基于内存的分布式并行计算框架，不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce...开发者可以在同一个应用程序中无缝组合使用这些库。 Spark Core：包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。...其他Spark的库都是构建在RDD和Spark Core之上的 Spark SQL：提供通过Apache Hive的SQL变体Hive查询语言（HiveQL）与Spark进行交互的API。...12.Sqoop（数据ETL/同步工具） Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写，主要用于传统数据库和Hadoop之前传输数据。...Zookeeper（分布式协作服务） 源自Google的Chubby论文，发表于2006年11月，Zookeeper是Chubby克隆版 解决分布式环境下的数据管理问题：统一命名，状态同步，集群管理，配置同步等

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Ambari + HDP 整体介绍

所以通过Ambari可以简化对集群的管理和监控，让开发者更多的聚焦与业务逻辑。     ...Ambari + HDP介绍：         Ambari：WEB应用程序，后台为Ambari Server，负责与HDP部署的集群工作节点进行通讯，集群控制节点包括Hdfs，Spark，Zk，Hive...JDK，MySql 部署 (Hive相关表结构管理，如果没有用到Hive，无需安装)         3. Hadoop Hdfs 部署(修改配置) (分布式文件存储)         4....(可选) Flume，Sqoop 部署(主要用于数据采集，数据迁移)         9. Spark 部署 (计算框架部署)         10....通过Ambari Web工具进行集群监控，并且对警告及错误进行处理         部署准备：MySql,JDK,Ambari,HDP,HDP-Util，和上面老的部署方式相比，是不是少了很多

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实时应用程序中checkpoint语义以及获取最新offset

对于Flink： 为了保证其高可用、Exactly Once的特性，提供了一套强大的checkpoint机制，它能够根据配置周期性地基于流中各个operator的状态来生成快照，从而将这些状态数据定期持久化存储下来...因为故障恢复时间与依赖链成正比，从而导致恢复时间也跟着增长。因此就有必要周期性的将RDD checkpoint到可靠的分布式存储系统中，以此切断依赖链。...元数据checkpoint 顾名思义，就是将定义流式应用程序中的信息保存到容错系统中，用于从运行流应用程序的driver节点发生故障时，进行容错恢复。...元数据包括： 配置：用于创建流应用程序DStream操作： 定义流应用程序的DStream操作集 未完成的批次：未完成的批次job 本文的重点不在于checkpoint具体含义，而是以Spark为例，...信息与流程序同步到kafka时进行checkpoint的offset做对比）、kafka到存储系统中的延迟。

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Galera Cluster for MySQL 详解（一）——基本原理

（Node Provisioning） 自动全量同步（State Snapshot Transfer，SST）与增量同步（Incremental State Transfer，IST） 没有自动全量同步...增量状态传输最重要的参数是捐助节点上的gcache.size，它控制分配多少系统内存用于缓存写集。可用空间越大，可以存储的写集越多。可以存储的写集越多，通过增量状态传输可以弥合的事务间隙就越大。...也就是说，它首先尝试使用永久内存存储，如果没有足够的空间用于写入集，它将尝试存储到永久环缓冲区文件。除非写入集大于可用磁盘空间，否则页面存储始终成功。...六、单节点故障与恢复 当一个节点因为硬件、软件、网络等诸多原因与集群失去联系时，都被概括为节点故障。从集群的角度看，主组件看不到出问题的节点，它将会认为该节点失败。...从故障节点本身的角度来看，假设它没有崩溃，那么唯一的迹象是它失去了与主组件的连接。

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apache hudi 0.13.0版本重磅发布

ORC 支持现在可用于 Spark 3.x ，这在以前的版本中被破坏了。...在 0.13.0 中，在任何目录同步失败的操作失败之前尝试同步到所有配置的目录。 在一个目录同步失败的情况下，其他目录的同步仍然可以成功，所以用户现在只需要重试失败的目录即可。...不覆盖内部元数据表配置 由于错误配置可能导致数据完整性问题，在 0.13.0 中，我们努力使用户的元数据表配置更加简单。 在内部，Hudi 确定这些配置的最佳选择，以实现系统的最佳性能和稳定性。...，由于配置错误，CTAS 写入操作被错误地设置为使用 UPSERT。...将 1 亿条记录写入云存储上的 Hudi 表中的 1000 个分区的基准显示，与现有的有界内存队列执行器类型相比，性能提高了 20%。

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如何获取流式应用程序中checkpoint的最新offset

对于Flink： 为了保证其高可用、Exactly Once的特性，提供了一套强大的checkpoint机制，它能够根据配置周期性地基于流中各个operator的状态来生成快照，从而将这些状态数据定期持久化存储下来...因为故障恢复时间与依赖链成正比，从而导致恢复时间也跟着增长。因此就有必要周期性的将RDD checkpoint到可靠的分布式存储系统中，以此切断依赖链。...元数据checkpoint 顾名思义，就是将定义流式应用程序中的信息保存到容错系统中，用于从运行流应用程序的driver节点发生故障时，进行容错恢复。...元数据包括： 配置：用于创建流应用程序DStream操作： 定义流应用程序的DStream操作集 未完成的批次：未完成的批次job 本文的重点不在于checkpoint具体含义，而是以Spark为例，...信息与流程序同步到kafka时进行checkpoint的offset做对比）、kafka到存储系统中的延迟。

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元宵暖心大礼包｜QDecoder社区版正式发布，免费开放！

MySQL有阿里巴巴开源的Canal作为数据变化订阅工具，而Oracle作为最复杂的商业数据库，目前还没有比较好的数据变化订阅工具。...传输到kafka的Topic数据可以由您的应用程序或者Flink/Spark流数据处理程序通过kafka connector获取，并调用protobuf的java包反解析出DML和DDL变化事件，就可以驱动和触发下游大数据和...Oracle常见字段解析 指定表的DML和DDL的数据增量同步 Oracle连接池连接源库 持续时间超过2天以上的长事务解析 数据直接流入kafka，支持socket方式推送日志变更 支持日志存储在ASM...- 优质性能 - QDecoder单节点日志解析量约为120MB/s，RAC双节点日志解析量为200MB/s - 产品定位 - 相比OGG等其他数据同步软件： QDecoder社区版免费 QDecoder...Logminer每次只能获取一整个日志的数据变化，不支持实时同步 QDecoder日志不需要写入到alert.log，避免污染错误日志 支持和服务 最终用户或者合作伙伴需要将其用于生产环境，建议购买订阅服务

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HADOOP生态圈知识概述

Zookeeper（分布式协作服务） 源自Google的Chubby论文，发表于2006年11月，Zookeeper是Chubby克隆版 解决分布式环境下的数据管理问题：统一命名，状态同步，集群管理，配置同步等...通常用于进行离线分析。 7.Sqoop(数据ETL/同步工具） Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写，主要用于传统数据库和Hadoop之前传输数据。...不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。...开发者可以在同一个应用程序中无缝组合使用这些库。 Spark Core：包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。...所以在Flink中使用的类Dataframe api是被作为第一优先级来优化的。但是相对来说在spark RDD中就没有了这块的优化了。

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