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PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

,由下划线,例如some_funciton)02 几重要的类为了支撑上述功能需求和定,PySpark核心的类主要包括以下几:SparkSession:从名字可以推断出这应该是为后续spark SparkSessionSQL的地恰如SparkContextSpark的地一样,都是提供了核心入口点。 这里,直白的理解就是SparkContext相当Spark和集群硬的驱动,SparkContext就是用来管理和调度这些资源的;而SparkSession则是在SQL端对集群资源的进一步调度和分发 SQL相应关键字的操作,并支持不同关联和不同方式,除了常规的SQL的内、左右、和全外,还支持Hive的半,可以说是兼容了数据库的数仓的表操作unionunionAll: ,再介绍DataFrame的几通用的常规方法: withColumn:在创建新或修改已有时较为常用,参数,第一参数为函数执行后的名(若当前已有则执行修改,否则创建新),第二参数则为该

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【硬刚大数据】从零到大数据专家面试篇SparkSQL篇

的相互集成,因此Spark SQL应运而生。 SQL如何选择join策略在了解join策略选择前,首先看几先决:1. build table的选择Hash Join的第一步就是根据较小的那一构建哈希表,这小表就叫做build join语句指定不等join语句on用or指定join语句on用||指定除了上述举的几典型例子,实际业务开发产生笛卡尔积的原因多种多样。 比如,对join语句指定不等的下述SQL不会产生笛卡尔积:--在Spark SQL内部优化过程针对join策略的选择,最终会通过SortMergeJoin进行处理。 日期、时计算1)months_between(end, start) 返回日期的月数。

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    Apache Kylin 概览

    如下图所示,这是由三维度(维度数可以超过3,下图仅为了方便画图表达)构成的一OLAP立方体,立方体包含了满足的cell(子立方块),这些cell里面包含了要分析的数据,称为度量。 ? 把多维度定义为组合关系后,所有不符合此关系的 cuboids 会被跳过计算Rowkeys:HBase rowkey上的维度的置对性能至关重要,可以拖拽维度去调整在 rowkey 置,rowkey 通常建议: 将必要维度放在开头然后是在过滤 ( where )起到很大作用的维度如果多都会被用过滤,将高基数的维度(如 user_id)放在低基数的维度(如 age)的前面,这也是基过滤作用的考虑 天的 Segment如果满足续 Segments 还不能够积累超过 28 天,则系统会使用下一层级的时重复寻找过程四、查询4.1、使用标准 SQL 查询Kylin 的查询语言的标准 SQL Where 里的,必须是在 Dimension 定义的SQL 的度量,应该是 Cube 定义的度量的或是子集在一项目下,如果有多同一模型的 Cube,而且它们都满足对表、维度和度量的要求

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    Spark重点难点】你的代码跑起来谁说了算?(内存管理)

    将Partition由不续的存储空转换为续存储空的过程,Spark为展开(Unroll)。Block 有序化和非序种存储格式,具体以哪种方式取决该 RDD 的存储级别。 对化的 Partition,所需的 Unroll 空可以直累加计算,一次申请。 而非序化的 Partition 则要在遍历 Record 的过程依次申请,即每读取一 Record,采样估算所需的 Unroll 空并进行申请,空不足时可以断,释放已占用的 Unroll 落盘的流程则比较简单,如果存储级别符合_useDisk 为 true 的,再根据_deserialized判断是否是非序化的形式,若是则对进行序化,最后将数据存储到磁盘,在 Storage 堆内的MemoryBlock是以 long 型数组的形式分配的内存, obj 的为是这数组的对象引用,offset 是 long 型数组的在 JVM 的初始偏移地址,者配合使用可以定数组在堆内的绝对地址

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    Apache Spark 内存管理详解(下)

    将Partition由不续的存储空转换为续存储空的过程,Spark为“展开”(Unroll)。Block有序化和非序种存储格式,具体以哪种方式取决该RDD的存储级别。 对化的Partition,所需的Unroll空可以直累加计算,一次申请。 而非序化的Partition则要在遍历Record的过程依次申请,即每读取一Record,采样估算所需的Unroll空并进行申请,空不足时可以断,释放已占用的Unroll空。 落盘的流程则比较简单,如果存储级别符合_useDisk为true的,再根据_deserialized判断是否是非序化的形式,若是则对进行序化,最后将数据存储到磁盘,在Storage模块更新信息 堆内的MemoryBlock是以long型数组的形式分配的内存,obj的为是这数组的对象引用,offset是long型数组的在JVM的初始偏移地址,者配合使用可以定数组在堆内的绝对地址;

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    每周学点大数据 | No.74 Spark 的核心操作——Transformation 和 Action

    ,输入 T 就是原始的数据集合,filter 根据映射关系 f,将原始的数据集合 T 构成的RDD 转化成一新的集合 RDD,里面的数据都来自原来的数据集合,但它必须满足某,根据布尔类型结果来判断它是不是应该被加入到变换后的 我们知道,布尔类型就是真和假,如果满足某,我们称为真,反为假。就拿我们的例子来说,如果某一行数据包含“Spark”关键词的话,映射关系 f 就会将确定为真,否则为假。 小可 :哦,观察 WordCount 的 reduceByKey 的确可以发现 :?就是对相同键后面携带的 a 和 b 求 a+b 后,变成对合并后的新value。Mr. 王 :像 union、join、sort、crossProduct 这样的操作从名字上就非常容易理解,它们可以实现合并、组合、排序、叉积这些非常常用的操作,也为基 Spark 实现各种数据库操作 实这操作也很简单,它将 RDD 所有的数据记录收集起来,形成一表,以便后的保存等操作。这操作往往要配合前面的各种变换进行,用生成结果表。

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    Spark性能优化和故障处理

    此时调节的等待时长,通常可以避免部分的XX文拉取失败、XX文 lost 等报错。# 等待时长需要在 spark-submit 脚本进行设置。 作业的 log 文,log 文错误的记录会精确到代码的某一行,可以根据异常定到的代码置来明确错误发生在第几stage,对应的 shuffle 算子是哪一;2.1 Shuffle 调优调节 对 Hive 表数据的操作,不一定是拼成一字符串,也可以是直对 key 的每一数据进行累计计算。 对 RDD 的数据,可以将转换为一表,或者使用 countByKey() 的方式,查看这 RDD key 对应的数据量,此时如果你发现整 RDD 就一 key 的数据量特别多, 所以,通过调整 reduce 端拉取数据重试次数和 reduce 端拉取数据时隔这参数来对 Shuffle 性能进行调整,增大参数,使得 reduce 端拉取数据的重试次数增加,并且每次失败后等待的时隔加长

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    Spark性能调优指北:性能优化和故障处理

    此时调节的等待时长,通常可以避免部分的XX文拉取失败、XX文 lost 等报错。# 等待时长需要在 spark-submit 脚本进行设置。 作业的 log 文,log 文错误的记录会精确到代码的某一行,可以根据异常定到的代码置来明确错误发生在第几stage,对应的 shuffle 算子是哪一;2.1 Shuffle 调优调节 对 Hive 表数据的操作,不一定是拼成一字符串,也可以是直对 key 的每一数据进行累计计算。 对 RDD 的数据,可以将转换为一表,或者使用 countByKey() 的方式,查看这 RDD key 对应的数据量,此时如果你发现整 RDD 就一 key 的数据量特别多, 所以,通过调整 reduce 端拉取数据重试次数和 reduce 端拉取数据时隔这参数来对 Shuffle 性能进行调整,增大参数,使得 reduce 端拉取数据的重试次数增加,并且每次失败后等待的时隔加长

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    Spark性能调优指北:性能优化和故障处理

    此时调节的等待时长,通常可以避免部分的XX文拉取失败、XX文 lost 等报错。# 等待时长需要在 spark-submit 脚本进行设置。 作业的 log 文,log 文错误的记录会精确到代码的某一行,可以根据异常定到的代码置来明确错误发生在第几stage,对应的 shuffle 算子是哪一;2.1 Shuffle 调优调节 对 Hive 表数据的操作,不一定是拼成一字符串,也可以是直对 key 的每一数据进行累计计算。 对 RDD 的数据,可以将转换为一表,或者使用 countByKey() 的方式,查看这 RDD key 对应的数据量,此时如果你发现整 RDD 就一 key 的数据量特别多, 所以,通过调整 reduce 端拉取数据重试次数和 reduce 端拉取数据时隔这参数来对 Shuffle 性能进行调整,增大参数,使得 reduce 端拉取数据的重试次数增加,并且每次失败后等待的时隔加长

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    五万字 | Spark吐血整理,学习与面试收藏这篇就够了!

    HDFS 文来说,这表保存的就是每 Partition 所在的块的置。 可以从以下多角度深入理解 DStream:DStream 本质上就是一系续的 RDD对 DStream 的数据的进行操作也是按照 RDD 为单来进行的容错性,底层 RDD 存在依赖关系 的种核心 Shuffle在 MapReduce 框架, Shuffle 阶段是 Map 与 Reduce 的桥梁, Map 阶段通过 Shuffle 过程将数据输出到 Reduce 阶段 Shuffle 的序化器支持序的重定(当前仅支持 KryoSerializer Spark SQL 框架自定义的序化器)。Shuffle 过程的输出分区数少 16777216 。 RDD的全量数据,与当前RDD的每一数据按照key进行比对,如果key相同的话,那么就将RDD的数据用你需要的方式起来。

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    干货|Spark优化高性能Range Join

    1 背 景BackgroundRange Join 发生在表的(Join)包含“点是否在区”或者“是否相交”的时候。 :1)包含“点在区”或者“重叠”;2)的所有为以下类型:数(Integral、Floating Point、Decimal)、日期(DATE)、时戳(TIMESTAMP )或者空(NULL);3)的Range有相同的类型。 比如:上述隐含了以下Range:(1)CAL_DT在区(2)CAL_DT在区Range Join会自动选择Range来创建Range Index,另外一Range 或者会作为辅助发生时进行进一步的匹配。

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    Spark种核心Shuffle详解(建议收藏)

    在 MapReduce 框架, Shuffle 阶段是 Map 与 Reduce 的桥梁, Map 阶段通过 Shuffle 过程将数据输出到 Reduce 阶段。 在基 Hash 的 Shuffle 实现方式,每 Mapper 阶段的 Task 会为每 Reduce 阶段的 Task 生成一,通常会产生大量的文(即对应为 M*R , 通过文合并,可以将的生成方式修改为每执行单为每 Reduce 阶段的 Task 生成一着,每写一数据进入内存数据结构后,就会判断一下,是否达到了某临界阈。如果达到临界阈的话,那么就会尝试将内存数据结构的数据溢写到磁盘,然后清空内存数据结构。 Shuffle 的序化器支持序的重定(当前仅支持 KryoSerializer Spark SQL 框架自定义的序化器)。Shuffle 过程的输出分区数少 16777216

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    有向无环图(DAG)的温故知新

    例如,人与人的社交网络、分析计算机网络的拓扑结构已确定台计算机是否可以通信、物流系统找到地点的最短路径等等。 回顾一下图的相关概念:顶点:图的一点边:顶点的线段相邻:一边的头顶点成为相邻度数:由一顶点出发,有几边就称该顶点有几度路径:通过边来,按顺序的从一顶点到另一顶点经过的顶点集合简单路径 对DAG,可以这样确定一顶点的顺序:对所有的u、v,若存在有向路径u-->v,则在最后的顶点排序u就v前。这样确定的顺序就是一DAG的拓扑排序。 文hash创建流程如下: 将切片后的文进行sha-256运算 将运算结果选取0~31 将选取结果根据base58编码,运算结果前追加Qm 即为最后结果作为文的46hash。 在Spark的每一操作生成一RDD,RDD形成一边,最后这些RDD和他们的边组成一有向无环图,这就是DAG。

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    Spark重点难点07】SparkSQL YYDS(加餐)!

    :: DDLStrategy :: 把limit转换成TakeOrdered操作 TakeOrdered :: 转换聚合操作 HashAggregation :: left semi join只显示成立的时候左边的表的信息 在表二当的信息,它可以用来替换exist语句 LeftSemiJoin :: 等操作,有些优化的内容,如果表的大小小spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold设置的字节 :: 和parquet相关的操作 ParquetOperations :: 基本的操作 BasicOperators :: 没有或者内做笛卡尔积 CartesianProduct :: 把NestedLoop进行广播 BroadcastNestedLoopJoin :: Nil) ……} 第二阶段:Catalyst基事先定义的Preparation Rules,对Spark 在堆内内存的管理上,基Tungsten内存地址和内存页的设计机制,相比标准库,Tungsten实现的数据结构(如HashMap)使用续空来存储数据目,续内存访问有利提升CPU缓存命率,从而提升

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    Spark重点难点06】SparkSQL YYDS()!

    可以看到,首先将张表按照join keys进行了重新shuffle,保证join keys相同的记录会被分在相应的分区。分区后对每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。 因为都是有序的,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,反取右边。 Hash JoinHJ 的设计初衷是以空换时,力图将基表扫描的计算复杂度降低至 O(1)。HJ 的计算分为阶段,分别是 Build 阶段和 Probe 阶段。 如果查询失败,则说明该记录与基表的数据不存在关联关系;相反,如果查询成功,则继续对比边的 Join Key。如果 Join Key 一致,就把边的记录进行拼并输出,从而完成数据关联。 致力提升Spark程序对内存和CPU的利用率,使性能达到硬的极限,主要包含以下三方面:Memory Management and Binary Processing: off-heap管理内存,

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    Hive计算引擎大PK,万字长文解析MapRuce、Tez、Spark三大引擎

    最终这些数据通过序化器写入到一临时HDFS文(如果不需要 reduce 阶段,则在 map 操作)。临时文向计划后面的 mapreduce 阶段提供数据。 步骤7、8和9:最终的临时文将移动到表的置,确保不读取脏数据(文重命名在HDFS是原子操作)。对用户的查询,临时文的内容由执行引擎直从HDFS读取,然后通过Driver发送到UI。 :是否压缩table:表的信息,包含输入输出文格式化方式,序化方式等 Fetch Operator 客户端获取数据操作,常见的属性:limit,为 -1 表示不限制数,为限制的数 Explain 而在Tez,几reduce收器可以直,数据可以流水线传输,而不需要临时HDFS文,这种模式称为MRR(Map-reduce-reduce*)。 理论上来说,Hive on SparkSpark集群的部署方式没有特别的要求,除了local以外,RemoteDriver可以到任意的Spark集群来执行任务。

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    Hive计算引擎大PK,万字长文解析MapRuce、Tez、Spark三大引擎

    最终这些数据通过序化器写入到一临时HDFS文(如果不需要 reduce 阶段,则在 map 操作)。临时文向计划后面的 mapreduce 阶段提供数据。 步骤7、8和9:最终的临时文将移动到表的置,确保不读取脏数据(文重命名在HDFS是原子操作)。对用户的查询,临时文的内容由执行引擎直从HDFS读取,然后通过Driver发送到UI。 :是否压缩table:表的信息,包含输入输出文格式化方式,序化方式等 Fetch Operator 客户端获取数据操作,常见的属性:limit,为 -1 表示不限制数,为限制的数 --- 而在Tez,几reduce收器可以直,数据可以流水线传输,而不需要临时HDFS文,这种模式称为MRR(Map-reduce-reduce*)。 理论上来说,Hive on SparkSpark集群的部署方式没有特别的要求,除了local以外,RemoteDriver可以到任意的Spark集群来执行任务。

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    独家 | PySpark和SparkSQL基础:如何利用Python编程执行Spark(附代码)

    1、下载Anaconda并安装PySpark通过这,你可以下载Anaconda。你可以在Windows,macOS和Linux操作系统以及6432图形安装程序类型选择。 ”选择子集,用“when”添加,用“like”筛选内容。 5.2、“When”操作在第一例子,“title”被选并添加了一“when”。 = ODD HOURS,1).otherwise(0)).show(10)展示特定下的10行数据 在第二例子,应用“isin”操作而不是“when”,它也可用定义一些针对行的。 “URL”6.3、删除的删除可通过种方式实现:在drop()函数添加一名,或在drop函数指出具体的

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    Apache Spark 内存管理(堆内堆外)详解

    Spark化的对象,由是字节流的形式,占用的内存大小可直计算,而对非序化的对象,占用的内存是通过周期性地采样近似估算而得,即并不是每次新增的数据项都会计算一次占用的内存大小,这种方法降低了时开销但是有可能误差较大 将Partition由不续的存储空转换为续存储空的过程,Spark为“展开”(Unroll)。Block有序化和非序种存储格式,具体以哪种方式取决该RDD的存储级别。 对化的Partition,所需的Unroll空可以直累加计算,一次申请。 落盘的流程则比较简单,如果存储级别符合_useDisk为true的,再根据_deserialized判断是否是非序化的形式,若是则对进行序化,最后将数据存储到磁盘,在Storage模块更新信息 堆内的MemoryBlock是以long型数组的形式分配的内存,obj的为是这数组的对象引用,offset是long型数组的在JVM的初始偏移地址,者配合使用可以定数组在堆内的绝对地址;

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    Spark SQL,DataFrame以及 Datasets 编程指南 - For 2.0

    创建 Datasets 的第二种方法通过口构造一模式来应用现有的 RDD。虽然这种方法要少复杂一些,但允许在类型直到运行时才知道的情况下构造 Datasets。 Parquet 格式Parquet 是很多数据处理系统都支持的存储格式,相对行存储具有以下优势:可以跳过不符合的数据,只读取需要的数据,降低 IO 数据量压缩编码可以降低磁盘存储空。 用户可以从简单的模式开始,后根据需要逐步增加。通过这种方式,最终可能会形成不同但互相兼容的多 Parquet 文。Parquet 数据源现在可以自动检测这种情况并合并这些文。 , lowerBound, upperBound, numPartitions 只要为这的一选项指定了就必须为所有选项都指定。 row,更大的有助提升内存使用率和压缩率,但要注意避免 OOMs 他配置项调整以下选项也能改善查询性能,由一些优化可能会在以后的版本自动化,所以以下选项可能会在以后被弃用 选项名 默认 含义

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