最近后台有小伙伴提了一些实际工作中使用Spark遇到的问题,笔者挑选了几个相对常见的问题,分别从场景模拟/问题现象、问题分析、解决方案三个层面,来深入分析这些问题,并且提供一个解决类似问题的思路。
parquet数据 hive表数据 mysql表数据 hive与mysql结合 1.处理parquet数据 启动spark-shell: spark-shell --master local[2] --jars ~/software/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar 在spark-shell模式下,执行 标准的加载方法 : val path = "file:///home/hadoop/app/xxx.parquet"//处理的parquet文件的路径 val us
org_employee:员工信息表【员工id、员工编码、员工名称、用户系统id】
写了个spark任务, cd C:\Users\Administrator\IdeaProjects\SparkSQLProject> mvn clean package -DskipTests 打成jar包-rz上传至spark服务器home/hadoop/Downloads/目录下, local mode,执行提交任务: spark-submit \ --class com.xxx.cn.SQLContextApp \ --master local[2] \ home/hadoop
在hudi 0.12.0版本,flink和spark都可以基于hive metastore进行元数据管理,更多信息可参考:hudi HMS Catalog指南。也就是说基于hudi hms catalog,flink建表之后,flink或者spark都可以写,或者spark建表之后,spark或者flink都可以写。但是目前 hudi 0.12.0版本中存在一个问题,当使用flink hms catalog建hudi表之后,spark sql结合spark hms catalog将hive数据进行批量导入时存在无法导入的情况,具体复现方式与版本如下:
该文介绍了如何使用Spark SQL读取Hive表中数据的方法。首先介绍了Spark SQL的基本概述,然后给出了一个示例代码,展示了如何读取Hive中的数据。在代码中,使用了Spark SQL的DataFrame API和SQL查询来读取数据。最后,给出了在代码中使用Hive配置文件的示例。
spark datafrme提供了强大的JOIN操作。 但是在操作的时候,经常发现会碰到重复列的问题。如下: 如分别创建两个DF,其结果如下: val df = sc.parallelize(Array( ("one", "A", 1), ("one", "B", 2), ("two", "A", 3), ("two", "B", 4) )).toDF("key1", "key2", "value") df.show() +----+----+-----+ |key1|key2|val
DataFrame可使用关系型变换进行操作,也可用于创建临时视图。将DataFrame注册为临时视图可以让你对其数据运行SQL查询。
问题导读 1.spark2升级哪些内容变化? 2.升级中spark哪些没有发生变化? 3.cloudera中,spark1和spark2能否并存? 4.升级后,可能会遇到什么问题? spark2出来已经很长时间了,但是由于spark1.6比较稳定,很多依然在使用。如果想使用spark2,那么该如何升级。我们window升级一般为直接点击升级即可,剩下的事情,不用我们管。但是spark的升级确实有点出乎意料。相当于我们直接安装,但是可以借用以前的配置,比如配置文件基本是不变的,如果目录相同,环境变量
StreamingPro现在支持以SQL脚本的形式写Structured Streaming流式程序了: mlsql-stream。不过期间遇到个问题,我希望按天进行分区,但是这个分区比较特殊,就是是按接收时间来落地进行分区,而不是记录产生的时间。
开发人员一直非常喜欢Apache Spark,它提供简单但功能强大的API,这些特性的组合使得用最少的代码就可以进行复杂的分析。我们通过引入 DataFrames 和 Spark SQL 继续推动 Spark 的可用性和性能。这些是用于处理结构化数据(例如数据库表,JSON文件)的高级API,这些 API 可让 Spark 自动优化存储和计算。在这些 API 背后,Catalyst 优化器和 Tungsten 执行引擎用 Spark 面向对象(RDD)API无法实现的方式优化应用程序,例如以原始二进制形式对数据进行操作。
如今使用 CDH( Cloudera Distribution Hadoop) 部署 Hadoop 成了业界常规,为什么还要费劲自己动手呢?这不浪费时间嘛!
虽然Spark3.0.0的官方文档1已对Spark Java UDAF进行了说明,并且有example代码。因此本文主要解决在实际开发过程中,遇到的2种问题:
1、用./bin/spark-shell启动spark时遇到异常:java.net.BindException: Can’t assign requested address: Service ‘sparkDriver’ failed after 16 retries!
最后无奈。。就用原来的方法 创建软连接,加载数据,发现可以。。这我就不明白了。。。
在使用 Apache Doris 时,我们可以通过 Apache Doris FE Web 页面或者 Mysql 协议执行 SQL 语句,但是对于 Apache Doris 背后如何对 SQL 进行处理,我们无从所知。本文章内容主要讲解 Apache Doris 查询 SQL 在 FE 节点处理原理。Doris 查询语句和市面主流的数据库处理阶段都差不多,需要经过 Parse,Analyze,Optimize,Plan,Schedule,Execute 等阶段。在 Doris 中,FE 负责查询的 Parse,Analyze,Optimize,Plan, Schedule,BE 负责执行 FE 下发 Plan Fragment
今天要介绍的 paper 是 Towards Scalable Dataframe Systems,目前还是预印本。作者 Devin Petersohn 来自 Riselab,该实验室的前身是大名鼎鼎的 APMLab,诞生了 Apache Spark、Apache Mesos 等一系列著名开源项目。
1、今天启动启动spark的spark-shell命令的时候报下面的错误,百度了很多,也没解决问题,最后想着是不是没有启动hadoop集群的问题
UDF全称User-Defined Functions,用户自定义函数,是Spark SQL的一项功能,用于定义新的基于列的函数,这些函数扩展了Spark SQL的DSL用于转换数据集的词汇表。
最近有人问了浪尖一个flink共享datastream或者临时表会否重复计算的问题。
背景 目前 spark 对 MySQL 的操作只有 Append,Overwrite,ErrorIfExists,Ignore几种表级别的模式,有时我们需要对表进行行级别的操作,比如update。即我
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。
1、执行Spark运行在yarn上的命令报错 spark-shell --master yarn-client,错误如下所示: 18/04/22 09:28:22 ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext. org.apache.spark.SparkException: Yarn application has already ended! It might have been killed or unable to launch applic
本文介绍了如何使用Spark SQL来读取和写入Hive数据表,并介绍了Spark SQL对Hive元数据的操作。
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。
本文总结了Impala在网易有数BI应用场景下的最新查询优化经验,并探讨后续进一步优化的思路。文章首先简述有数BI + Impala在网易云音乐等业务使用时遇到的挑战,再介绍进行有数查询优化的重要工具——网易Impala管理服务器,最后结合实际业务问题讨论具体优化方法及下一步计划。
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。
这种开放性和灵活性的方法使数据存储和使用方式发生了转变。如今,客户可以选择在云对象存储(如 Amazon S3、Microsoft Azure Blob Storage或 Google Cloud Storage)中以开放表格式存储数据。数据由数据所有者全资拥有和管理,并保存在其安全的 Virtual Private Cloud (VPC) 帐户中。用户可以为其工作负载提供正确类型的查询引擎,而无需复制数据。这创建了一个面向未来的架构,可以在需要时将新工具添加到技术栈中。
Spark支持多种数据源,但是Spark对HBase 的读写都没有相对优雅的api,但spark和HBase整合的场景又比较多,故通过spark的DataSource API自己实现了一套比较方便操作HBase的API。
最近,线上业务在使用Impala进行查询的时候,遇到这种问题:同一个SQL执行,有时候提示AnalysisException,有时候执行正常,错误信息如下所示:
最近几周,人们对比较 Hudi、Delta 和 Iceberg 的表现越来越感兴趣[1]。我们认为社区应该得到更透明和可重复的分析。我们想就如何执行和呈现这些基准、它们带来什么价值以及我们应该如何解释它们添加我们的观点。
问题导读 1.spark SparkSession包含哪些函数? 2.创建DataFrame有哪些函数? 3.创建DataSet有哪些函数? 上一篇spark2:SparkSession思考与总
本文介绍了如何在 Spark 中使用 DataFrame 和 Dataset 进行数据操作,包括数据读取、数据转换、数据聚合、数据排序和数据分组等操作。同时,还介绍了如何使用 Spark Streaming 进行实时数据处理,以及如何使用 Spark SQL 进行 SQL 查询。
我们在写数据时,可以配置同步Hive参数,生成对应的Hive表,用来查询Hudi表,具体来说,在写入过程中传递了两个由table name命名的Hive表。例如,如果table name = hudi_tbl,我们得到
1:遇到这个问题是在启动bin/spark-shell以后,然后呢,执行spark实现wordcount的例子的时候出现错误了,如: scala> sc.textFile("hdfs://slaver1:9000/hello.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_ + _).collect 执行上面操作之前我是这样启动我的spark-shell的,如下所示: [root@slaver1 spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]#
我们有数万个离线任务,主要还是默认的DataPhin调度CDP集群的Hive On Tez这种低成本任务,当然也有PySpark、打Jar包的Spark和打Jar包的Flink任务这种高成本的任务【Java和Scala都有】。毕竟SQL上手门槛极低,是个人都能写几下并且跑起来,还可以很容易看到run成功的数据长得像不像。其实HQL任务的性能并不会好到哪里去,主要是SQL Boy便宜,无脑堆人天就可以线性提升开发速度。DataPhin的底层基本可以确认就是beeline -f包了一层,而它本身作为二级队列,并不是真正意义上的网关。
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。 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!
1:启动Spark Shell,spark-shell是Spark自带的交互式Shell程序,方便用户进行交互式编程,用户可以在该命令行下用scala编写spark程序。 启动Spark Shell,出现的错误如下所示: 1 [root@master spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]# bin/spark-shell --master spark://master:7077 --executor-memory 512M --total-executor-cores 2 2 18/
两个主要方面的业务: ⚫ 第一个、数据【ETL 处理】 ◼依据IP地址,调用第三方库解析为省份province和城市city; ◼将ETL后数据保存至PARQUET文件(分区)或Hive 分区表中; ⚫ 第二个、数据【业务报表】 ◼读取Hive Table中广告数据,按照业务报表需求统计分析,使用DSL编程或SQL编程; ◼将业务报表数据最终存储MySQL Table表中,便于前端展示; 上述两个业务功能的实现,使用SparkSQL进行完成,最终使用Oozie和Hue进行可视化操作调用程序ETL和Report自动执行。
该文介绍了在Spark中,通过使用SparkContext和SparkSession来创建和关闭SparkContext,并介绍了SparkContext的作用。同时,文章还介绍了如何通过在创建SparkContext时设置spark.master和spark.app.name参数来配置Spark的集群模式和应用程序名称。最后,文章介绍了在Spark应用程序中,如何通过使用SparkSession来运行SparkSQL查询。
Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame, 最终使用Dataset数据集进行封装,发展流程如下。
Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块。与基础的 Spark RDD API 不同,Spark SQL 提供了更多数据与要执行的计算的信息。在其实现中,会使用这些额外信息进行优化。可以使用 SQL 语句和 Dataset API 来与 Spark SQL 模块交互。无论你使用哪种语言或 API 来执行计算,都会使用相同的引擎。这让你可以选择你熟悉的语言(现支持 Scala、Java、R、Python)以及在不同场景下选择不同的方式来进行计算。
问题导读 1.dataframe如何保存格式为parquet的文件? 2.在读取csv文件中,如何设置第一行为字段名? 3.dataframe保存为表如何指定buckete数目? 作为一个开发人员
目前Spark中Structured Streaming只支持实时向Iceberg中写入数据,不支持实时从Iceberg中读取数据,下面案例我们将使用Structured Streaming从Kafka中实时读取数据,然后将结果实时写入到Iceberg中。
之前专门写过一篇CarbonData的文章;由CarbonData想到了存储和计算的关系。可惜碍于时间问题到现在才开始真正的尝试。
1、用./bin/spark-shell启动spark时遇到异常:java.net.BindException: Can't assign requested address: Service 'sparkDriver' failed after 16 retries! 解决方法:add export SPARK_LOCAL_IP="127.0.0.1" to spark-env.sh 2、java Kafka producer error:ERROR kafka.utils.Utils$ - fet
Schema Evolution(模式演进)允许用户轻松更改 Hudi 表的当前模式,以适应随时间变化的数据。从 0.11.0 版本开始,支持 Spark SQL(spark3.1.x 和 spark3.2.1)对 Schema 演进的 DDL 支持并且标志为实验性的。
从上图可见,无论是直接使用 SQL 语句还是使用 DataFrame,都会经过如下步骤转换成 DAG 对 RDD 的操作
Hue是一个大数据交互式分析平台,目前在大数据领域中应用还是比较广泛的。它是Cloudera贡献出来的,已经发展得比较成熟了,支持绝大多数常用的大数据组件。虽然Zeppelin发展迅速,对Spark的支持更好,还支持FlinkSQL,并且在CDH7.1.1之后,Zeppelin也被集成到了Cloudera Runtime中。但是短时间内,zepeelin还是无法取代Hue。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云