本文将介绍如何使用PySpark（Python的Spark API）进行大数据处理和分析的实战技术。我们将探讨PySpark的基本概念、数据准备、数据处理和分析的关键步骤，并提供示例代码和技术深度。...PySpark支持各种数据源的读取，如文本文件、CSV、JSON、Parquet等。...# 将数据存储为Parquet格式 data.write.parquet("data.parquet") # 从Parquet文件读取数据 data = spark.read.parquet("data.parquet.../bucket/data.csv") 批处理与流处理 除了批处理作业，PySpark还支持流处理（streaming）作业，能够实时处理数据流。..., batchDuration=1) # 从Kafka获取数据流 stream = ssc.kafkaStream(topics=["topic"], kafkaParams={"bootstrap.servers
本文中，云朵君将和大家一起学习如何从 PySpark DataFrame 编写 Parquet 文件并将 Parquet 文件读取到 DataFrame 并创建视图/表来执行 SQL 查询。...Parquet 文件与数据一起维护模式，因此它用于处理结构化文件。 下面是关于如何在 PySpark 中写入和读取 Parquet 文件的简单说明，我将在后面的部分中详细解释。...下面是一个将 Parquet 文件读取到 dataframe 的示例。...可以将数据框追加到现有的 Parquet 文件中。...从分区 Parquet 文件中检索 下面的示例解释了将分区 Parquet 文件读取到 gender=M 的 DataFrame 中。
第二步：在Anaconda Prompt终端中输入“conda install pyspark”并回车来安装PySpark包。...在这篇文章中，处理数据集时我们将会使用在PySpark API中的DataFrame操作。...在本文的例子中，我们将使用.json格式的文件，你也可以使用如下列举的相关读取函数来寻找并读取text，csv，parquet文件格式。...FILES# dataframe_parquet = sc.read.load('parquet_data.parquet') 4、重复值 表格中的重复值可以使用dropDuplicates()函数来消除...5.5、“substring”操作 Substring的功能是将具体索引中间的文本提取出来。在接下来的例子中，文本从索引号（1,3），（3,6）和（1,6）间被提取出来。
传统的RDD是Java对象集合 创建 从Spark2.0开始，spark使用全新的SparkSession接口 支持不同的数据加载来源，并将数据转成DF DF转成SQLContext自身中的表，然后利用...(conf=SparkConf()).getOrCreate() 读取数据 df = spark.read.text("people.txt") df = spark.read.json("people.json...") df = spark.read.parquet("people.parquet") df.show() spark.read.format("text").load("people.txt")...保存 df.write.txt("people.txt") df.write.json("people.json") df.write.parquet("people.parquet") df.write.format...") \ # 读取文件 .map(lambda line:line.split(",")) \ # 将读取进来的每行数据按照逗号分隔 .map(lambda p: Row(name=p[0]
我们的数据工程师一旦将产品评审的语料摄入到 Parquet (注：Parquet是面向分析型业务的列式存储格式)文件中, 通过 Parquet 创建一个可视化的 Amazon 外部表, 从该外部表中创建一个临时视图来浏览表的部分...在下一节中，我们将讨论我们的第二个管道工具CreateStream。 创建流 考虑一下这种情况：我们可以访问产品评论的实时流，并且使用我们训练有素的模型，我们希望对我们的模型进行评分。...事实上，这只是起作用，因为结构化流式 API以相同的方式读取数据，无论您的数据源是 Blob ，S3 中的文件，还是来自 Kinesis 或 Kafka 的流。...数据科学家已经培训了一个模型并且数据工程师负责提供一种方法来获取实时数据流，这种情况并不罕见，这种情况持续存在于某个可以轻松读取和评估训练模型的地方。...Notebook Widgets允许参数化笔记本输入，而笔记本的退出状态可以将参数传递给流中的下一个参数。 在我们的示例中，RunNotebooks使用参数化参数调用流中的每个笔记本。
源读取器 源读取器是 Hudi 数据处理中的第一个也是最重要的模块，用于从上游读取数据。Hudi 提供支持类，可以从本地文件（如 JSON、Avro 和 Kafka 流）读取。...在我们的数据管道中，CDC 事件以 Avro 格式生成到 Kafka。我们扩展了源类以添加来自 Kafka 的增量读取，每次读取一个特定的编号。...来自存储的检查点的消息，我们添加了一项功能，将 Kafka 偏移量附加为数据列。...• 地理点数据处理：将地理点数据处理为 Parquet 支持的格式。 • 列标准化：将所有列名转换为蛇形大小写并展平任何嵌套列。...万一发生故障，Hudi writer 会回滚对 parquet 文件所做的任何更改，并从最新的可用 .commit 文件中获取新的摄取。
ApacheSpark 2.3+CDH5.15 1.CM5.15中的Navigator2.14支持Spark lineage 2.矢量化PySpark UDF支持，可提高PySpark性能 3.借助History...4.Parquet timestamp读取侧调整，以便Spark可以读取由Impala写的timestamp 1.CDH5.15的新功能 1.1.Apache Flume ---- 通过Cloudera...Manager可以将Flume配置为通过TLS与Kafka sources，sinks和channels进行通信。...9.Impala将Parquet中的带符号整数逻辑类型映射到受支持的Impala字段类型，如下所示： INT_8 -> TINYINT INT_16 -> SMALLINT INT_32 -> INT...将spark.sql.parquet.int96TimestampConversion设置为true，在读取由Impala写的parquet文件时，不会将UTC的任何调整应用到服务器的本地时区。
2.2 Spark SQL转数据格式 Spark SQL支持以Parquet，ORC，JSON，CSV和文本格式读取和写入数据，并且Spark包中还存在大量其他连接器，还可以使用JDBC DataSource...with Structured Streaming 此部分将讨论使用Spark SQL API处理转换来自Kafka的复杂数据流，并存储到HDFS MySQL等系统中。...这使得Kafka适合构建可在异构处理系统之间可靠地移动数据的实时流数据流水线。 Kafka中的数据被分为并行分区的主题。每个分区都是有序且不可变的记录序列。...[kafka-topic.png] 我们有三种不同startingOffsets选项读取数据： earliest - 在流的开头开始阅读(不包括已从Kafka中删除的数据) latest - 从现在开始...例如，如果我们想要准确地获取某些其他系统或查询中断的位置，则可以利用此选项 3.2 Structured Streaming 对Kafka支持 从Kafka中读取数据，并将二进制流数据转为字符串： #
而数据在Uber中可分为摄取和查询，而摄取包括从kafka、hdfs上消费数据；查询则包括使用spark notebook的数据科学家，使用Hive/Presto进行ad hoc查询和dashboard...这是典型的流、批分析架构，可以看到，流、批处理会共同消费消息中间件（如kafka）的数据，流处理提供小于1min延迟的结果，批处理提供大约1小时延迟的结果，而批处理结果可修正流处理结果，这是一种典型的Lambda...在批次1upsert之后，读优化视图读取的也是Parquet文件，在批次2upsert之后，实时视图读取的是parquet文件和日志文件合并的结果。 ?...对比Hudi上不同视图下的权衡，COW下的读优化视图拥有Parquet原生文件读取性能，但数据摄取较慢；MOR下的读优化视图也有parquet原生文件读取性能，但会读取到过期的数据（并未更新）；MOR下实时视图数据摄取性能高...在Uber，通过Uber自研的Marmaray消费kafka中的数据，然后再写入Hudi数据湖，每天超过1000个数据集的100TB数据，Hudi管理的数据集大小已经达到10PB。 ?
sink即流数据被处理后从何而去。在Spark Structured Streaming 中，主要可以用以下方式输出流数据计算结果。 1, Kafka Sink。...将处理后的流数据输出到kafka某个或某些topic中。 2, File Sink。将处理后的流数据写入到文件系统中。 3, ForeachBatch Sink。...然后用pyspark读取文件流，并进行词频统计，并将结果打印。 下面是生成文件流的代码。并通过subprocess.Popen调用它异步执行。...") \ .option("subscribe", "topic1") \ .load() 2，从File Source 创建 支持读取parquet文件，csv文件，json文件，txt文件目录...将处理后的流数据输出到kafka某个或某些topic中。 File Sink。将处理后的流数据写入到文件系统中。 ForeachBatch Sink。
但流中可能有重复项，可能是由于至少一次（atleast-once）保证，数据管道或客户端失败重试处理等发送了重复的事件，如果不对日志流进行重复处理，则对这些数据集进行的分析会有正确性问题。...除了将更新合并并重写parquet文件之外，我们将更新写入增量文件中，这可以帮助我们降低摄取延迟并获得更好的新鲜度。...将更新写入增量文件将需要在读取端做额外的工作以便能够读取增量文件中记录，这意味着我们需要构建更智能，更智能的读取端。 ? 首先来看看写时复制。...并且不会影响读者和后面的写入；Hudi使用MVCC模型将读取与并发摄取和压缩隔离开来；Hudi提交协议和DFS存储保证了数据的持久写入。...即将发布的0.6.0版本，将企业中存量的parquet表高效导入Hudi中，与传统通过Spark读取Parquet表然后再写入Hudi方案相比，占用的资源和耗时都将大幅降低。
数据仓库采用的是hive，hive的metastore存储在mysql中。 现在的主要目的是想把spark和hive结合起来，也就是用spark读取hive中的数据。...DataFrame HiveContext是SQLContext的超集，一般需要实例化它，也就是 from pyspark.sql import HiveContext sqlContext = HiveContext...", format="parquet") #将df暂时保存，重启核后消失 DataFrame.saveAsTable("people3") #将df直接保存到hive的metastore中，通过hive...语句查询了 DataFrame.registerTempTable ("people3") Example #创建一个表 # sc is an existing SparkContext. from pyspark.sql...teenName in teenNames.collect(): print(teenName) # hive的操作 # sc is an existing SparkContext. from pyspark.sql
使用Apache flume实时将服务器的日志上传至本地机房的Kafka，数据延迟在100ms以内。...使用Kafka MirorMaker将各大主力机房的数据汇总至中心机房洛阳，数据延迟在200ms以内。...同时，配合JDBC，它还可以读取外部关系型数据库系统如Mysql，Oracle中的数据。对于自带Schema的数据类型，如Parquet，DataFrame还能够自动解析列类型。 ?...第二种方法是通过一个机器学习的模型，将问题转化为机器学习模型，来定位广告主的潜在用户。我们采用的是这种方法。 ? 在做Look-alike的过程中，用到了Spark中的Mlilib库。...无需创建多个输入Kafka流和联合它们。使用directStream，Spark Streaming将创建与要消费的Kafka分区一样多的RDD分区，这将从Kafka并行读取数据。
Hive 表格式要求我们使用最新数据重写 Parquet 文件。例如，要更新 Hive 未分区表中的一条记录，我们需要读取所有数据、更新记录并写回整个数据集。 2....由于将数据组织为压缩的列格式（比行格式更复杂）的开销，因此编写 Parquet 文件的成本很高。 计划中的下游转换进一步加剧了这个问题。...然后，我们设置了一个单独的 Spark 写入端，该写入端在 Hudi 压缩过程中定期将 Avro 文件转换为 Parquet 格式。...Parquet 文件写入速度会更快，因为它们只会影响同一分区中的文件，并且考虑到 Kafka 事件时间的单调递增性质，同一事件时间分区中的每个 Parquet 文件将具有有限大小。...另一方面，Flink 状态索引将记录键的索引映射存储到内存中的文件。 鉴于我们的表包含无界的 Kafka 源，我们的状态索引可能会无限增长。
ApacheHudi对个人和组织何时有用 如果你希望将数据快速提取到HDFS或云存储中，Hudi可以提供帮助。...为什么Hudi一直在谈论它 增量处理是由Vinoth Chandar在O'reilly博客中首次引入的，博客中阐述了大部分工作。用纯粹的技术术语来说，增量处理仅是指以流处理方式编写微型批处理程序。...虽然可将其称为流处理，但我们更愿意称其为增量处理，以区别于使用Apache Flink，Apache Apex或Apache Kafka Streams构建的纯流处理管道。 4....虽然，与列式（parquet）文件相比，读取日志/增量文件需要更高的成本（读取时需要合并）。 点击此处了解更多。 5....如果满足以下条件，则选择写时复制（COW）存储： 寻找一种简单的替换现有的parquet表的方法，而无需实时数据。 当前的工作流是重写整个表/分区以处理更新，而每个分区中实际上只有几个文件发生更改。
4.2 HBase Serial Replication Serial replication允许HBase Replication以有序的方式将更新发送到远程集群。...7.4 Compatibility and Usability Enhancements Impala现在可以读取TIMESTAMP_MILLIS和TIMESTAMP_MICROS Parquet类型。...8 Apache Kafka 8.1 Rebase on Apache Kafka 2.1.0 CDH6.2.0中的Kafka基于Apache Kafka 2.1.0。...要查看Broker ID，请选择Kafka服务并转到Instances。可以在括号中的每个Kafka broker实例旁边找到Broker ID。...此功能默认会启用，日志将持久保存到HDFS目录并包含在YARN诊断包中。
提交是将批次记录原子性的写入MergeOnRead表中，数据写入的目的地是delta日志文件； compacttion：压缩，后台作业，将不同结构的数据，例如记录更新操作的行式存储的日志文件合并到列式存储的文件中...Spark结构化流写入Hudi 以下是整合spark结构化流+hudi的示意代码，由于Hudi OutputFormat目前只支持在spark rdd对象中调用，因此写入HDFS操作采用了spark structured...，这里因为只是测试使用，直接读取kafka消息而不做其他处理，是spark结构化流会自动生成每一套消息对应的kafka元数据，如消息所在主题，分区，消息对应offset等。...kafka每天读取数据约1500万条，被消费的topic共有9个分区。...这本次测试中，spark每秒处理约170条记录。单日可处理1500万条记录。 3 cow和mor表文件大小对比 每十分钟读取两种表同一分区小文件大小，单位M。
在本指南中，我们将深入探讨构建强大的数据管道，用 Kafka 进行数据流处理、Spark 进行处理、Airflow 进行编排、Docker 进行容器化、S3 进行存储，Python 作为主要脚本语言。...Spark会话初始化 initialize_spark_session：此函数使用从 S3 访问数据所需的配置来设置 Spark 会话。 3....流式传输到 S3 initiate_streaming_to_bucket：此函数将转换后的数据以 parquet 格式流式传输到 S3 存储桶。它使用检查点机制来确保流式传输期间数据的完整性。...主执行 该 main 函数协调整个过程：初始化 Spark 会话、从 Kafka 获取数据、转换数据并将其流式传输到 S3。 6....权限配置错误可能会阻止 Spark 将数据保存到存储桶。 弃用警告：提供的日志显示弃用警告，表明所使用的某些方法或配置在未来版本中可能会过时。
Apache Parquet 源自于google Dremel系统，Parquet相当于Google Dremel中的数据存储引擎，而Apache顶级开源项目Drill正是Dremel的开源实现。...，这也是Parquet相比于ORC的优势，它能够透明地将Protobuf和thrift类型的数据进行列式存储，在Protobuf和thrift被广泛使用的今天，与parquet进行集成，是一件非容易和自然的事情...基于列(在列中存储数据):用于数据存储是包含大量读取操作的优化分析工作负载 与Snappy的压缩压缩率高(75%) 只需要列将获取/读(减少磁盘I / O) 可以使用Avro API和Avro读写模式...用于(在列中存储数据):用于数据存储是包含大量读取操作的优化分析工作负载 高压缩率(ZLIB) 支持Hive(datetime、小数和结构等复杂类型,列表,地图,和联盟) 元数据使用协议缓冲区存储,允许添加和删除字段...可兼容的平台：ORC常用于Hive、Presto； Parquet常用于Impala、Drill、Spark、Arrow； Avro常用于Kafka、Druid。
在数据湖中构建数据 我们将更深入地讨论其中的每一个，但是首先值得了解的是数据是如何首先进入数据湖的。 有许多方法可以将数据放入S3，例如通过S3 UI或CLI上传数据。...要理解其中的原因，请考虑一下机器在读取JSON与Parquet时必须执行的操作。...如果您想要将数据的格式从JSON转换为Parquet，或者您想要聚合%的用户在过去一个月完成注册流并将其写入另一个表以供将来使用，那么您可能需要编写。.../parquet/’; 然后我们只需从原始的JSON表中读取数据，并插入到新创建的拼花表中: INSERT INTO test_parquet partition (dt) SELECT anonymousid...一切都从将数据放入S3开始。这为您提供了一个非常便宜、可靠的存储所有数据的地方。 从S3中，很容易使用Athena查询数据。
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