GraphX 是新的(alpha)的图形和图像并行计算的Spark API。从整理上看，GraphX 通过引入 弹性分布式属性图(Resilient Distributed Property Graph)继承了Spark RDD：一个将有效信息放在顶点和边的有向多重图。为了支持图形计算，GraphX 公开了一组基本的运算（例如，subgraph，joinVertices和mapReduceTriplets），以及在一个优化后的 PregelAPI的变形。此外，GraphX 包括越来越多的图算法和 builder 构造器，以简化图形分析任务。
Spark GraphX 是一个分布式图处理框架，它是基于 Spark 平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口，极大的方便了对分布式图处理的需求。那么什么是图，都计算些什么？众所周知社交网络中人与人之间有很多关系链，例如 Twitter、Facebook、微博和微信等，数据中出现网状结构关系都需要图计算。 GraphX 是一个新的 Spark API，它用于图和分布式图(graph-parallel)的计算。GraphX 通过引入弹性分布式属性图（Resilient Distributed Property Graph）： 顶点和边均有属性的有向多重图，来扩展Spark RDD。为了支持图计算，GraphX 开发了一组基本的功能操作以及一个优化过的 Pregel API。另外，GraphX 也包含了一个快速增长的图算法和图 builders 的集合，用以简化图分析任务。 从社交网络到语言建模，不断增长的数据规模以及图形数据的重要性已经推动了许多新的分布式图系统的发展。通过限制计算类型以及引入新的技术来切分和分配图，这些系统可以高效地执行复杂的图形算法，比一般的分布式数据计算（data-parallel，如 spark、MapReduce）快很多。
通常公司有产品矩阵，而每个产品都有自己的注册账号产生的用户ID。从公司全局，整合用户表，用户行为数据来看，确定不同产品的用户ID是相同一个人非常重要，这关系到用户行为分析，用户画像，用户数据挖掘等业务需求。
========== Spark GraphX 概述 ========== 1、Spark GraphX是什么？ （1）Spark GraphX 是 Spark 的一个模块，主要用于进行以图为核心的计算还有分布式图的计算。 （2）GraphX 他的底层计算也是 RDD 计算，它和 RDD 共用一种存储形态，在展示形态上可以以数据集来表示，也可以图的形式来表示。
在分析快速迭代聚类之前，我们先来了解一下谱聚类算法。谱聚类算法是建立在谱图理论的基础上的算法，与传统的聚类算法相比，它能在任意形状的样本空间上聚类且能够收敛到全局最优解。 谱聚类算法的主要思想是将聚类问题转换为无向图的划分问题。
GraphX 为整个图计算流程提供了强大的支持，先前已经有若干篇文章先后介绍了GraphX的强大功能，在GraphX官方编程指南中，提供了部分简单易懂的示例代码，其为GraphX的使用提供了一个初步的认识，作为需要用GraphX来编码实现需求的读者来说是十分宝贵的资源。
这是Bob DuCharme的一篇客串文章。
由于事物之间普遍联系的哲学原理，网络结构无处不在。例如，微信用户之间的好友关系形成社群网络，科学论文间的相互引用关系形成文献网络，城市之间的道路连接形成交通网络 …… 可以说，万事万物都处在一个复杂网络当中。马克思·韦伯也说：人是悬挂在自己编织的意义之网上的动物。网太重要了，所以我们每次到一个新的地方，我们都会问：老板，有网吗？wifi密码是什么？
Spark GraphX是一个分布式图处理框架，它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口，极大的方便了对分布式图处理的需求。
使用 Apache Iceberg 作为您的数据湖表格式可以实现更快的数据湖分析、时间旅行、分区演化、ACID 事务等。Apache Iceberg 是实现开放式 Lakehouse 架构的关键部分，因此您可以降低数据仓库的成本并避免供应商锁定。
Spark SQL支持对Hive中存储的数据进行读写。操作Hive中的数据时，必须创建HiveContext，而不是SQLContext。HiveContext继承自SQLContext，但是增加了在Hive元数据库中查找表，以及用HiveQL语法编写SQL的功能。除了sql()方法，HiveContext还提供了hql()方法，从而用Hive语法来编译sql。
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。
上一篇博客已经为大家介绍完了SparkSQL的基本概念以及其提供的两个编程抽象：DataFrame和DataSet，本篇博客，博主要为大家介绍的是关于SparkSQL编程的内容。考虑到内容比较繁琐，故分成了一个系列博客。本篇作为该系列的第一篇博客,为大家介绍的是SparkSession与DataFrame。
在老的版本中，SparkSQL 提供两种 SQL 查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark 自己提供的 SQL 查询；一个叫 HiveContext，用于连接 Hive 的查询。
在Apache Spark文章系列的前一篇文章中，我们学习了什么是Apache Spark框架，以及如何用该框架帮助组织处理大数据处理分析的需求。 Spark SQL，作为Apache Spark大数据框架的一部分，主要用于结构化数据处理和对Spark数据执行类SQL的查询。通过Spark SQL，可以针对不同格式的数据执行ETL操作（如JSON，Parquet，数据库）然后完成特定的查询操作。 在这一文章系列的第二篇中，我们将讨论Spark SQL库，如何使用Spark SQL库对存储在批处理文件、JSO
Flink SQL 在操作Iceberg时，对应的版本为Flink 1.11.x 与Iceberg0.11.1版本，目前，Flink1.14.2版本与Iceberg0.12.1版本对于SQL API 来说兼容有问题，所以这里使用Flink1.11.6版本与Iceberg0.11.1版本来演示Flink SQL API 操作Iceberg。
Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，建立在 Apache Lucene 基础上。它提供了一个可扩展的、实时的搜索和分析平台，用于处理和分析大规模的结构化和非结构化数据。 在类实时读写与全文检索上有极大的优势。
Cloudera Data Platform (CDP)通过合并来自Cloudera Enterprise Data Hub (CDH)和Hortonworks Data Platform (HDP)这两个传统平台的技术，为客户带来了许多改进。CDP 包括新功能以及一些先前存在的安全和治理功能的替代方案。CDH 用户的一项重大变化是将 Sentry 替换为 Ranger 以进行授权和访问控制。
“ Apache Flink,Spark,Hadoop包括其他计算框架都趋向于使用SQL的方式对数据进行检索。很少再有通过代码的方式进行数据的操作。数据计算框架使用SQL解释器的方式对数据进行检索。Apache Flink提供了Table API 与SQL的方式实现统一的流处理与批处理的数据计算。使用DataFrame关系型编程接口，其强大且灵活的表达能力、丰富的接口有效降低用户的使用成本。”
Spark1.0出来了，变化还是挺大的，文档比以前齐全了，RDD支持的操作比以前多了一些，Spark on yarn功能我居然跑通了。但是最最重要的就是多了一个Spark SQL的功能，它能对RDD进行Sql操作，目前它只是一个alpha版本，喜欢尝鲜的同志们进来看看吧，下面是它的官网的翻译。 Spark SQL是支持在Spark中使用Sql、HiveSql、Scaca中的关系型查询表达式。它的核心组件是一个新增的RDD类型SchemaRDD，它把行对象用一个Schema来描述行里面的所有列的数据类型，它就
DataFrame 将数据写入hive中时，默认的是hive默认数据库,insert into没有指定数据库的参数，数据写入hive表或者hive表分区中：
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！
如今的企业内部一般都有多个系统用于数据存储和数据处理。这些不同的系统各自服务于不同的应用场景或案例。除了传统的RDBMS如Oracle DB，Teradata或PostgreSQL之外，团队可能还使用了Apache Kafka用作流式处理，使用Apache Druid来保存时序数据，使用Apache Phoenix进行快速索引查找。此外，他们可能还使用了云存储服务或HDFS来批量存储数据。
在本期中，我们将讨论如何执行“获取/扫描”操作以及如何使用PySpark SQL。之后，我们将讨论批量操作，然后再讨论一些故障排除错误。在这里阅读第一个博客。
本文介绍了基于Spark的SQL编程的常用概念和技术。首先介绍了Spark的基本概念和架构，然后详细讲解了Spark的数据类型和SQL函数，最后列举了一些Spark在实际应用中的例子。
在前面Fayson介绍了《0876-7.1.7-如何在CDP中部署Flink1.14》，同时Flink也提供了SQL Client的能力，可以通过一种简单的方式来编写、调试和提交程序到Flink集群，而无需编写一行Java或Scala代码。本篇文章主要介绍如何在CDP集群中使用Flink SQL Client与Hive集成。Flink与Hive的集成，主要有如下两个目的：
社区小伙伴一直期待的Hudi整合Spark SQL的[HUDI-1659](https://github.com/apache/hudi/pull/2645)正在积极Review中并已经快接近尾声，Hudi集成Spark SQL预计会在下个版本正式发布，在集成Spark SQL后，会极大方便用户对Hudi表的DDL/DML操作，下面来看看如何使用Spark SQL操作Hudi表。
Flink提供三层API。 每个API在简洁性和表达性之间提供不同的权衡，并针对不同的用例。
一 安装部署 1， 下载 http://archive.apache.org/dist/phoenix/ 本文下载的是apache-phoenix-4.12.0-HBase-1.2-bin.tar.gz 2， 安装 解压之后将phoenix-4.12.0-HBase-1.2-server.jar复制到hbase/lib目录下。 在hbase-site.xml中，添加如下配置 <property> <name>hbase.regionserver.wal.codec</name> <value>or
Apache Hudi 是一个流式数据湖平台，将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。Hudi 不满足于将自己称为 Delta 或 Apache Iceberg 之类的开放文件格式，它提供表、事务、更新/删除、高级索引、流式摄取服务、数据聚簇/压缩优化和并发性。Hudi 于 2016 年推出，牢牢扎根于 Hadoop 生态系统，解释了名称背后的含义：Hadoop Upserts Deletes and Incrementals。它是为管理 HDFS 上大型分析数据集的存储而开发的。Hudi 的主要目的是减少流数据摄取过程中的延迟。
首先看看从官网学习后总结的一个思维导图 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个模块，用于结构化数据处理。它提供了一个编程的抽象被称为DataFrames，也可以作为分布式SQ
定义表时要注意的是Kudu表选项值。你会注意到在指定组成范围分区列的列名列表时我们调用“asJava”方 法。这是因为在这里，我们调用了Kudu Java客户端本身，它需要Java对象（即java.util.List）而不是Scala的List对 象；（要使“asJava”方法可用，请记住导入JavaConverters库。） 创建表后，通过将浏览器指向http//master主机名:8051/tables
在Spark中有DataFrame这样的关系型编程接口，因其强大且灵活的表达能力，能够让用户通过非常丰富的接口对数据进行处理，有效降低了用户的使用成本。Flink也提供了关系型编程接口Table API以及基于Table API的SQL API，让用户能够通过使用结构化编程接口高效地构建Flink应用。同时Table API以及SQL能够统一处理批量和实时计算业务，无须切换修改任何应用代码就能够基于同一套API编写流式应用和批量应用，从而达到真正意义的批流统一
本文是关于如何在实时分析中使用云原生应用程序对股票数据进行连续 SQL 操作的教程。
查询成绩为80分以上的学生的基本信息与成绩信息 Student.json {"name":"Leo", "score":85} {"name":"Marry", "score":99} {"name":"Jack", "score":74}
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
一. 添加 SparkSQL 依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId> <version>2.1.1</version> </dependency> 二. 具体代码 2.1 DataFrameDemo 1. 源码 package com.buwenbuhuo.spark.sql.day01 import org.apache.spark.
垂直分表: 将一张宽表(字段很多的表), 按照字段的访问频次进行拆分,就是按照表单结构进行 拆。
这篇博客文章为您提供了Cloudera OpDB支持的语言、框架和应用程序的概述。Cloudera的OpDB提供高级功能，例如过滤器和计数器；并支持各种流行的语言，使您能够为各种用例构建应用程序。
1.简介 Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 为什么要学习Spark SQL？ 我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所以Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！同时Spark SQL也支持从Hive中读取数据。 2.特点 *容易整合 *统一的数据访问方式 *兼容Hive *标准的数据连接 3.基本概念 *DataFrame DataFrame(表) = schema(表结构) + Data(表结构，RDD) 就是一个表 是SparkSql 对结构化数据的抽象 DataFrame表现形式就是RDD DataFrame是组织成命名列的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表，但在底层具有更丰富的优化。DataFrames可以从各种来源构建， DataFrame多了数据的结构信息，即schema。 RDD是分布式的Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。 DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化 *Datasets Dataset是数据的分布式集合。Dataset是在Spark 1.6中添加的一个新接口，是DataFrame之上更高一级的抽象。它提供了RDD的优点（强类型化，使用强大的lambda函数的能力）以及Spark SQL优化后的执行引擎的优点。一个Dataset 可以从JVM对象构造，然后使用函数转换（map， flatMap，filter等）去操作。 Dataset API 支持Scala和Java。 Python不支持Dataset API。 4.创建表 DataFrame 方式一 使用case class 定义表 val df = studentRDD.toDF 方式二 使用SparkSession直接生成表 val df = session.createDataFrame(RowRDD,scheme) 方式三 直接读取一个带格式的文件(json文件) spark.read.json("") 5.视图(虚表) 普通视图 df.createOrReplaceTempView("emp") 只对当前对话有作用 全局视图 df.createGlobalTempView("empG") 在全局(不同会话)有效 前缀:global_temp 6.操作表： 两种语言:SQL,DSL spark.sql("select * from t ").show df.select("name").show
Table API和SQL集成在共同API中。这个API的中心概念是一个用作查询的输入和输出的表。本文档显示了具有表API和SQL查询的程序的常见结构，如何注册表，如何查询表以及如何发出表。 Table API和SQL捆绑在flink-table Maven工程中。 为了使用Table API和SQL，必须将以下依赖项添加到您的项目中： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-table_2.10</a
Flink 本身是批流统一的处理框架，所以 Table API 和 SQL，就是批流统一的上层处理 API。目前功能尚未完善，处于活跃的开发阶段。 Table API 是一套内嵌在 Java 和 Scala 语言中的查询 API，它允许我们以非常直观的方式，组合来自一些关系运算符的查询（比如 select、filter 和 join）。而对于 Flink SQL，就是直接可以在代码中写 SQL，来实现一些查询（Query）操作。Flink 的 SQL 支持，基于实现了 SQL 标准的 Apache Calcite（Apache 开源 SQL 解析工具）。
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。
在项目中，遇到一个场景是，需要从Hive数据仓库中拉取数据，进行过滤、裁剪或者聚合之后生成中间结果导入MySQL。 对于这样一个极其普通的离线计算场景，有多种技术选型可以实现。例如，sqoop，MR，HSQL。 我们这里使用的spark，优点来说是两个：一是灵活性高，二是代码简洁。 1）灵活性高 相比sqoop和HSQL，spark可以更灵活的控制过滤和裁剪逻辑，甚至你可以通过外部的配置或者参数，来动态的调整spark的计算行为，提供定制化。 2）代码简洁 相比MR来说，代码量上少了很多。也无需实现MySQ
Spark SQL是Spark的一个组件，用于结构化数据的计算。Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象，DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎。
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
作为一家数据智能企业，个推在服务垂直行业客户的过程中，会涉及到很多数据实时计算和分析的场景，比如在服务开发者时，需要对App消息推送的下发数、到达数、打开率等后效数据进行实时统计；在服务政府单位时，需要对区域内实时人口进行统计和画像分析。为了更好地支撑大数据业务发展，个推也建设了自己的实时数仓。相比Storm、Spark等实时处理框架，Flink不仅具有高吞吐、低延迟等特性，同时还支持精确一次语义（exactly once）、状态存储等特性，拥有很好的容错机制，且使用门槛低、易上手、开发难度小。因此，个推主要基于Flink SQL来解决大部分的实时作业需求。
在我们之前的文章中，我们讨论了多模式索引[1]的设计，这是一种用于Lakehouse架构的无服务器和高性能索引子系统，以提高查询和写入性能。在这篇博客中，我们讨论了构建如此强大的索引所需的机制，异步索引机制的设计，类似于 PostgreSQL[2] 和 MySQL[3] 等流行的数据库系统，它支持索引构建而不会阻塞写入。
（3）修改 apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz 的名称为 hive
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