Fayson在前面的文章中介绍过什么是Spark Thrift，Spark Thrift的缺陷，以及Spark Thrift在CDH5中的使用情况，参考《0643-Spark SQL Thrift简介》。
这是一个复杂的历史，基本上是一个“忒修斯船”(Ship of Theseus)的故事。最开始的时候，Spark SQL的代码几乎全部都是Hive的照搬，随着时间的推移，Hive的代码被逐渐替换，直到几乎没有原始的Hive代码保留。
在CDSW中启动一个Session然后运行代码，第一次能够正常运行，在第一次运行完成后不关闭Session，在同一个Session中再次运行代码，此时就会出现报错，主要的报错信息为“Delegation Token can be issued only with kerberos or web authentication”，报错的截图如下：
Spark可以操作Iceberg数据湖，这里使用的Iceberg的版本为0.12.1，此版本与Spark2.4版本之上兼容。由于在Spark2.4版本中在操作Iceberg时不支持DDL、增加分区及增加分区转换、Iceberg元数据查询、insert into/overwrite等操作，建议使用Spark3.x版本来整合Iceberg0.12.1版本，这里我们使用的Spark版本是3.1.2版本。
近日，在Spark开源十周年之际，Spark3.0发布了，这个版本大家也是期盼已久。登录Spark官网，最新的版本已经是3.0。而且不出意外，对于Structured Streaming进行了再一次的加强，这样Spark和Flink在实时计算领域的竞争，恐怕会愈演愈烈。
https://www.cnblogs.com/freeweb/p/5773619.html
2.通过CDH提供的parquet tool进行分析，参考《0631-6.2-如何确认一个Parquet文件是否被压缩》。
Spark3.0 从2019年开始就说要准备发布了，然后就一直期待这个版本，毕竟对于 Spark 而言，这是一个大版本的跨越，从 2.4 直接到了 3.0，而之前发布都是 Spark2.0 到 Spark2.4 这种小版本的更新。按照 Databricks 博客的说法，这是一次“the culmination of tremendous contributions from the open-source community”(是开源社区有史以来贡献力度最大的一次)。事实上也是如此，最近发布的 Spark3.0 新特性没有让人失望。
读取的数据会生成一个DF，该DF就一列列名字叫做 image。但是其实他是个嵌套数据结构，具体结构如下
1.文档编写目的 Iceberg是一种开放的数据湖表格式，您可以借助Iceberg快速地在HDFS上构建自己的数据湖存储服务，并借助开源大数据生态的Spark、Flink、Hive和Presto等计算引擎来实现数据湖的分析。本篇文章主要介绍如何在Apache Spark3环境下集成Iceberg并使用，Iceberg使用Apache Spark的DataSourceV2 API来实现Data Source和Catalog。Spark DSv2是一个不断更新迭代的API，在不同的Spark版本中支持的程度也不
2020年6月18日，开发了近两年（自2018年10月份至今）的Apache SparkTM 3.0.0正式发布！
2020年6月18日，开发了近两年（自2018年10月份至今）的Apache Spark 3.0.0正式发布！
Spark是目前主流的大数据计算引擎，而Shuffle操作是Spark计算中的的核心操作，也往往是瓶颈所在。首先简单介绍下Shuffle操作。如下图所示.
【前言：Spark目前提供了两种有限定类型的共享变量：广播变量和累加器，今天主要介绍一下基于Spark2.4版本的广播变量。先前的版本比如Spark2.1之前的广播变量有两种实现：HttpBroadcast和TorrentBroadcast，但是鉴于HttpBroadcast有各种弊端，目前已经舍弃这种实现，本篇文章也主要阐述TorrentBroadcast】
这里使用Hadoop Catalog 来演示Spark 与Iceberg的DDL操作。
Dataflow模型（或者说Beam模型）旨在建立一套准确可靠的关于流处理的解决方案。在Dataflow模型提出以前，流处理常被认为是一种不可靠但低延迟的处理方式，需要配合类似于MapReduce的准确但高延迟的批处理框架才能得到一个可靠的结果，这就是著名的Lambda架构。这种架构给应用带来了很多的麻烦，例如引入多套组件导致系统的复杂性、可维护性提高。因此Lambda架构遭到很多开发者的炮轰，并试图设计一套统一批流的架构减少这种复杂性。Spark 1.X的Mirco-Batch模型就尝试从批处理的角度处理流数据，将不间断的流数据切分为一个个微小的批处理块，从而可以使用批处理的transform操作处理数据。还有Jay提出的Kappa架构，使用类似于Kafka的日志型消息存储作为中间件，从流处理的角度处理批处理。在工程师的不断努力和尝试下，Dataflow模型孕育而生。
年底啦～2022 年即将走到尾声，不过袋鼠云对产品品质的坚持始终如一，这段时间我们对产品本身以及客户反馈的一些问题进行了持续的更新和优化，例如新增任务告警，进行了 Connector 相关功能优化，以及支持跨时间分区圈群等。
01 背景 Firestorm自2021年11月上线开源 0.1.0 版本后，该项目受到了业界的广泛关注。 Firestorm是为了加速分布式计算引擎能上云的重要组件，同时也能解决在大Shuffle场景下，计算任务由于Shuffle过程异常而导致的任务失败。（更详细的背景可以参考此文[Firestorm - 腾讯自研Remote Shuffle Service在Spark云原生场景的实践]） 目前Firestorm迎来了0.2.0 版本的正式发布，而Firestorm也成为了第一个支持混合存储的开源Re
北京时间2018年12月19日，Cloudera正式发布Cloudera Enterprise 6.1.0，上次发布CDH6.0是8月30日，差不多过去了3个多月的时间，参考Fayson之前的文章《Cloudera Enterprise 6正式发布》。从CDH6.0到CDH6.1是一次minor version的更新，但更新内容较多，在开始接下来的细化功能讨论前，我们先看看几项重点更新的内容：
Spark on Hive： Hive只作为储存角色，Spark负责sql解析优化，执行。
如果您是CDH或HDP用户，则除了从CDH和HDP版本转移到CDP的功能之外，还可以查看CDP私有云基础版中可用的新功能。
其实没有SCT定律，这个是我根据分布式CAP定律瞎造的。不过呢，从大数据这个行业来说，我们始终都是在存储，计算和时间进行权衡，博弈以及突破。某种程度上来说，当拥有其中两者，可能很难兼顾第三者。
Spark配置类，配置已键值对形式存储，封装了一个ConcurrentHashMap类实例settings用于存储Spark的配置信息。
在 0.11.0 中，默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件listing的性能。在reader方面，用户需要将其设置为 true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此，使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果此功能与您无关，您可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable=false 像以前一样使用 Hudi。
摘要：本文由社区用户 xrfinbj 贡献，主要介绍 Exchange 工具从 Hive 数仓导入数据到 Nebula Graph 的流程及相关的注意事项。
从概念上讲，Hudi物理存储一次数据到DFS上，同时在其上提供三个逻辑视图，如之前所述。 数据集同步到Hive Metastore后，它将提供由Hudi的自定义输入格式支持的Hive外部表。一旦提供了适当的Hudi捆绑包， 就可以通过Hive、Spark和Presto之类的常用查询引擎来查询数据集。
Apache Hudi 0.14.0 标志着一个重要的里程碑，具有一系列新功能和增强功能。其中包括引入Record Level Index、自动生成记录键 、用于增量读取的 hudi_table_changes函数等等。值得注意的是，此版本还包含对 Spark 3.4 的支持。在 Flink 方面，0.14.0 版本带来了一些令人兴奋的功能，例如一致哈希索引支持、支持Flink 1.17 以及支持更新和删除语句。此外此版本还升级了Hudi表版本，提示用户查阅下面提供的迁移指南。我们鼓励用户在采用 0.14.0 版本之前查看重大特性、重大变化和行为变更。
Qubole现在支持对存储在Cloud数据湖中的数据进行高效的Update和Delete。用户可以对开启了事务的Hive表进行insert，update和delete，并通过Apache Spark或Presto进行查询。使用Apache Spark或Presto操作Hive的事务表功能，我们已将其开源，我们对于更多引擎支持update和delete的工作也在进行中，这块同样也会开源。
在 0.11.0 中，我们默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件 listing 的性能。在reader方面，用户需要将其设置为 hoodie.metadata.enable = true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此，使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果无需使用此功能，可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable = false 像以前一样使用 Hudi。
"insert into"是向Iceberg表中插入数据，有两种语法形式："INSERT INTO tbl VALUES (1,"zs",18),(2,"ls",19)"、"INSERT INTO tbl SELECT ..."，以上两种方式比较简单，这里不再详细记录。
ApacheHudi元数据表可以显著提高查询的读/写性能。元数据表的主要目的是消除“列出文件”操作的要求。
在几乎所有处理复杂数据的部门中，Spark很快已成为跨数据和分析生命周期的团队的事实上的分布式计算框架。 新的Adaptive Query Execution框架（AQE）是Spark 3.0最令人期待的功能之一，它可以解决困扰许多Spark SQL工作负载的问题。英特尔和百度混合团队在2018年初的博客中记录了这些内容。要更深入地了解框架，请学习我们更新的Apache Spark Performance Tuning课程。
从 PrestoDB 0.275 版本开始，用户现在可以利用原生 Hudi 连接器来查询 Hudi 表。它与 Hive 连接器中的 Hudi 支持相当。要了解有关连接器使用的更多信息，请查看 prestodb 文档[1]。
蓝桥签约作者、大数据&Python领域优质创作者。维护多个大数据技术群，帮助大学生就业和初级程序员解决工作难题。
配置 config("spark.sql.sources.partitionOverwriteMode","dynamic") 注意 1、saveAsTable方法无效，会全表覆盖写，需要用insertInto，详情见代码 2、insertInto需要主要DataFrame列的顺序要和Hive表里的顺序一致，不然会数据错误！
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 SQL写数据时，往往会遇到生成的小文件过多的问题，而管理这些大量的小文件，是一件非常头疼的事情。
前置文章参考《0585-Cloudera Enterprise 6.2.0发布》和《0589-Cloudera Manager6.2的新功能》
Delta Lake 时间旅行允许您查询 Delta Lake 表的旧快照。时间旅行有很多用例，包括：
Linkis是一款优秀的计算中间件，他对应用层屏蔽了复杂的底层计算引擎和存储方案，让大数据变得更加简单易用，同时也让运维变得更加方便。我们的平台很早就部署了WDS全家桶给业务用户和数据分析用户使用。近段时间，我们也调研和实现了hudi作为我们数据湖落地的方案，他帮助我们解决了在hdfs上进行实时upsert的问题，让我们能够完成诸如实时ETL,实时对账等项目。hudi作为一个数据湖的实现，我觉得他也是一种数据存储方案，所以我也希望它能够由Linkis来进行管理，这样我们的平台就可以统一起来对外提供能力。因此我这边做了一个Linkis和Hudi的结合和使用的分享。
本文主要介绍 Spark SQL 的多表连接，需要预先准备测试数据。分别创建员工和部门的 Datafame，并注册为临时视图，代码如下：
创建MySQL数据库,根据 src/main/resources/db.sql创建对应的库表。数据库名字为mslql_cluster.
Apache Spark 自 2010 年面世，到现在已经发展为大数据批计算的首选引擎。而在 2020 年 6 月份发布的Spark 3.0 版本也是 Spark 有史以来最大的 Release，其中将近一半的 issue 都属于 SparkSQL。这也迎合我们现在的主要场景（90% 是 SQL），同时也是优化痛点和主要功能点。我们 Erda 的 FDP 平台（Fast Data Platform）也从 Spark 2.4 升级到 Spark 3.0 并做了一系列的相关优化，本文将主要结合 Spark 3.0 版本进行探讨研究。
在 Spark SQL 中，参与 Join 操作的两张表分别被称为流式表（StreamTable）和构件表（BuildTable），不同表的角色在 Spark SQL 中会通过一定的策略进行设定。通常来讲，系统会将大表设置为 StreamTable，小表设置为 BuildTable。流式表的迭代器为 streamIter，构建表的迭代器为 buildIter。遍历 streamIter 的每一条记录，然后在 buildIter 中查找匹配的记录。这个查找过程称为 build 过程。每次 build 操作的结果为一条 JoinedRow(A, B)，其中 A 来自 streamedIter，B 来自 buildIter。
历经大约3个月时间，Apache Hudi 社区终于发布了0.5.1版本，这是Apache Hudi发布的第二个Apache版本，该版本中一些关键点如下
0.7.0版本中支持了对Hudi表数据进行Clustering（对数据按照数据特征进行聚簇，以便优化文件大小和数据布局），Clustering提供了更灵活地方式增加文件大小，有了Clustering特性，便可更快速地摄取数据，然后聚簇为更大的文件，实验数据表明查询性能可以提升3~4倍，文件数可以减少10~20倍；另外Clustering对于查询侧优化也很明显，在查询时通常会基于字段进行Clustering，通过完全跳过一些文件来极大提升查询性能，这与云数仓Snowflake提供的Clustering功能非常类似，我们非常高兴地宣称这个特性在0.7.0版本中完全开源免费。
Delta Lake 是一个存储层，为 Apache Spark 和大数据 workloads 提供 ACID 事务能力，其通过写和快照隔离之间的乐观并发控制（optimistic concurrency control），在写入数据期间提供一致性的读取，从而为构建在 HDFS 和云存储上的数据湖（data lakes）带来可靠性。Delta Lake 还提供内置数据版本控制，以便轻松回滚。
简介： 阿里巴巴高级技术专家李呈祥带来了《Apache Spark 最新技术发展和3.0+ 展望》的全面解析，为大家介绍了Spark在整体IT基础设施上云背景下的新挑战和最新技术进展，同时预测了Spark 3.0即将重磅发布的新功能。
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。
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