pyspark读取hive数据非常简单,因为它有专门的接口来读取,完全不需要像hbase那样,需要做很多配置,pyspark提供的操作hive的接口,使得程序可以直接使用SQL语句从hive里面查询需要的数据,代码如下:
有些业务场景需要Python直接读写Hive集群,也需要Python对MySQL进行操作。pyspark就是为了方便python读取Hive集群数据,当然环境搭建也免不了数仓的帮忙,常见的如开发企业内部的Jupyter Lab。
弹性分布式数据集(RDD)是一组不可变的JVM对象的分布集,可以用于执行高速运算,它是Apache Spark的核心。
本文介绍了SparkSQL的使用方法和基本概念,包括DataFrame、SQLQuery、ReadWrite、Example等。同时,还介绍了HiveQL和Hive的常见操作。
[0] - 使用Atlas进行元数据管理之Atlas简介 [1] - 使用Atlas进行元数据管理之Glossary(术语) [2] - 使用Atlas进行元数据管理之Type(类型)
import-all-tables工具将一组表从RDBMS导入到HDFS。来自每个表的数据存储在HDFS的单独目录中。
关于PySpark,我们知道它是Python调用Spark的接口,我们可以通过调用Python API的方式来编写Spark程序,它支持了大多数的Spark功能,比如SparkDataFrame、Spark SQL、Streaming、MLlib等等。只要我们了解Python的基本语法,那么在Python里调用Spark的力量就显得十分easy了。下面我将会从相对宏观的层面介绍一下PySpark,让我们对于这个神器有一个框架性的认识,知道它能干什么,知道去哪里寻找问题解答,争取看完这篇文章可以让我们更加丝滑地入门PySpark。话不多说,马上开始!
在平常工作中,难免要和大数据打交道,而有时需要读取本地文件然后存储到Hive中,本文接下来将具体讲解。
数据分析的本质是为了解决问题,以逻辑梳理为主,分析人员会将大部分精力集中在问题拆解、思路透视上面,技术上的消耗总希望越少越好,而且分析的过程往往存在比较频繁的沟通交互,几乎没有时间百度技术细节。
Hbase是谷歌开源的big table;一个表中包很多的行和列。HBase的底层是保存在HDFS之上的。
PySpark 通过 RPC server 来和底层的 Spark 做交互,通过 Py4j 来实现利用 API 调用 Spark 核心。 Spark (written in Scala) 速度比 Hadoop 快很多。Spark 配置可以各种参数,包括并行数目、资源占用以及数据存储的方式等等 Resilient Distributed Dataset (RDD) 可以被并行运算的 Spark 单元。它是 immutable, partitioned collection of elements
在 使用Spark读取Hive中的数据 中,我们演示了如何使用python编写脚本,提交到spark,读取并输出了Hive中的数据。在实际应用中,在读取完数据后,通常需要使用pyspark中的API来对数据进行统计或运算,并将结果保存起来。本节将演示这一过程。
Spark 是 UC Berkeley AMP lab 开发的一个集群计算的框架,类似于 Hadoop,但有很多的区别。最大的优化是让计算任务的中间结果可以存储在内存中,不需要每次都写入 HDFS,更适用于需要迭代的 MapReduce 算法场景中,可以获得更好的性能提升。例如一次排序测试中,对 100TB 数据进行排序,Spark 比 Hadoop 快三倍,并且只需要十分之一的机器。Spark 集群目前最大的可以达到 8000 节点,处理的数据达到 PB 级别,在互联网企业中应用非常广泛。
在开始讲解PySpark程序启动原理之前,我们先来了解一下Spark的一些概念和特性。
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。
下面我们就来讲解一些常用的Spark资源配置的参数吧,了解其参数原理便于我们依据实际的数据情况进行配置。
1 大数据简介 大数据是这个时代最热门的话题之一。但是什么是大数据呢?它描述了一个庞大的数据集,并且正在以惊人的速度增长。大数据除了体积(Volume)和速度(velocity)外,数据的多样性(va
在默认情况下,Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算,即将HQL语句翻译成MapReduce作业执行。而MapReduce的执行速度是比较慢的,一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。Hive和Spark的结合使用有两种方式,一种称为Hive on Spark:即将Hive底层的运算引擎由MapReduce切换为Spark,官方文档在这里:Hive on Spark: Getting Started。还有一种方式,可以称之为Spark on Hive:即使用Hive作为Spark的数据源,用Spark来读取HIVE的表数据(数据仍存储在HDFS上)。
大家好,我是Maynor。相信大家和我一样,都有一个大厂梦,作为一名资深大数据选手,深知SQL重要性,接下来我准备用100天时间,基于大数据岗面试中的经典SQL题,以每日1题的形式,带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。
一.SparkSQL相关 在执行insert 语句时报错,堆栈信息为:FileSystem closed。常常出现在ThriftServer里面。 原因:由于hadoop FileSystem.get 获得的FileSystem会从缓存加载,如果多线程一个线程closedFileSystem会导致该BUG 解决方法:hdfs存在不从缓存加载的解决方式,在hdfs-site.xml 配置 fs.hdfs.impl.disable.cache=true即可 在执行Spark过程中抛出:Failed to big
本文中我们将探讨数据框的概念,以及它们如何与PySpark一起帮助数据分析员来解读大数据集。
Prophet是facebook开源的时间序列预测工具,使用时间序列分解与机器学习拟合的方法进行建模预测,关于prophet模型优点本文不再累述,网络上的文章也比较多了,各种可视化,参数的解释与demo演示,但是真正用到工业上大规模的可供学习的中文材料并不多。
from pyspark.sql import HiveContext hivec = HiveContext(sc) # 创建一个hivecontext对象用于写执行SQL,sc为sparkc
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本文讲解 Hive 的数据存储,是 Hive 操作数据的基础。选择一个合适的底层数据存储文件格式,即使在不改变当前 Hive SQL 的情况下,性能也能得到数量级的提升。这种优化方式对学过 MySQL 等关系型数据库的小伙伴并不陌生,选择不同的数据存储引擎,代表着不同的数据组织方式,对于数据库的表现会有不同的影响。
作者:GETINDATA公司创始人兼大数据顾问彼得亚·雷克鲁斯基(Piotr Krewski)和GETINDATA公司首席执行官兼创始人亚当·卡瓦(Adam Kawa)
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 Fayson在2018年的1月26日介绍了《CDH5.14和CM5.14的新功能》,今天6月15日,Cloudera正式发布了CDH5.15。从5.14到5.15,差不多等待了4个半月的时间,本次更新比以往晚了快2个月的时间。当然Cloudera在中间发布了CDH6的Beta版,参考《Cloudera En
本篇文章主要介绍如何使用解决CDP7.1.6的Hue中的Spark Notebook与Livy无法进行集成的问题。
昨日推文PySpark环境搭建和简介,今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame,实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体,功能也几乎恰是这样,所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧,学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。
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。
打开hue.ini文件,找到【yarn_clusters】【default】,修改spark_history_server_url值。
用过Python做过机器学习的同学对Python当中pandas当中的DataFrame应该不陌生,如果没做过也没有关系,我们简单来介绍一下。DataFrame翻译过来的意思是数据帧,但其实它指的是一种特殊的数据结构,使得数据以类似关系型数据库当中的表一样存储。使用DataFrame我们可以非常方便地对整张表进行一些类似SQL的一些复杂的处理。Apache Spark在升级到了1.3版本之后,也提供了类似功能的DataFrame,也就是大名鼎鼎的SparkSQL。
Spark SQL中,SQLContext、HiveContext都是用来创建DataFrame和Dataset主要入口点,二者区别如下:
概述 Apache Spark是一种快速和通用的集群计算系统。它提供Java,Scala,Python和R中的高级API,以及支持一般执行图的优化引擎。Zeppelin支持Apache Spark
Cloudera Runtime(CR)服务包括Hive和Hive Metastore。Hive服务基于Apache Hive 3.x(基于SQL的数据仓库系统)。Hive 3.x与以前版本相比的增强功能可以提高查询性能并符合Internet法规。
首先,大家可以理解为k8s已经解决一切了,我们spark,ray都跑在K8s上。但是,如果我们希望一个spark 是实例多进程跑的时候,我们并不希望是像传统的那种方式,所有的节点都跑在K8s上,而是将executor部分放到yarn cluster. 在我们的架构里,spark driver 是一个应用,我们可以启动多个pod从而获得多个spark driver实例,对外提供负载均衡,roll upgrade/restart 等功能。也就是k8s应该是面向应用的。但是复杂的计算,我们依然希望留给Yarn,尤其是还涉及到数据本地性,然计算和存储放到一起(yarn和HDFS通常是在一起的),避免k8s和HDFS有大量数据交换。
import工具从RDBMS向HDFS导入单独的表。表格中的每一行都表示为HDFS中的单独记录。记录可以存储为文本文件(每行一个记录),或以Avro或SequenceFiles的二进制表示形式存储。
简单的说Apache Spark是一个开源的、强大的分布式查询和处理引擎,它提供MapReduce的灵活性和可扩展性,但速度明显要快上很多;拿数据存储在内存中的时候来说,它比Apache Hadoop 快100倍,访问磁盘时也要快上10倍。
2. 「Hudi系列」Apache Hudi入门指南 | SparkSQL+Hive+Presto集成
随着数据仓库数据量的增长,数据血缘( Data Lineage or Data Provence ) 对于数据分析来说日益重要, 通过数据血缘可以追溯表-表,表-任务,任务-任务的上下游关系, 用来支撑问题数据溯源,孤岛数据下线的需求。
Apache Hive是建立在Apache Hadoop之上的数据仓库软件项目,用于提供数据查询和分析。Hive是Hadoop在HDFS上的SQL接口,它提供了类似于SQL的接口来查询存储在与Hadoop集成的各种数据库和文件系统中的数据。可以说从事数据开发工作,无论是在平时的工作中,还是在面试中,Hive具有举足轻重的地位,尤其是Hive的性能调优方面,不仅能够在工作中提升效率而且还可以在面试中脱颖而出。在本文中,我将分享十个性能优化技术,全文如下。
不可否认,spark是一种大数据框架,它的出现往往会有Hadoop的身影,其实Hadoop更多的可以看做是大数据的基础设施,它本身提供了HDFS文件系统用于大数据的存储,当然还提供了MR用于大数据处理,但是MR有很多自身的缺点,针对这些缺点也已经有很多其他的方法,类如针对MR编写的复杂性有了Hive,针对MR的实时性差有了流处理Strom等等,spark设计也是针对MR功能的,它并没有大数据的存储功能,只是改进了大数据的处理部分,它的最大优势就是快,因为它是基于内存的,不像MR每一个job都要和磁盘打交道,所以大大节省了时间,它的核心是RDD,里面体现了一个弹性概念意思就是说,在内存存储不下数据的时候,spark会自动的将部分数据转存到磁盘,而这个过程是对用户透明的。
hbase HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop 项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式
随着大数据时代的到来,越来越多的数据流向了Hadoop生态圈,同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要,在Hadoop生态圈的快速发展过程中,涌现了一批开源的数据分析引擎,例如Hive、Spark SQL、Impala、Presto等,同时也产生了多个高性能的列式存储格式,例如RCFile、ORC、Parquet等,本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式,并对它们做了相应的对比测试。
在使用CDH集群中经常会有一些特定顺序的作业需要在集群中运行,对于需要多个作业顺序执行的情况下,如何能够方便的构建一个完整的工作流在CDH集群中执行,前面Fayson也讲过关于Hue创建工作流的一系列文章具体可以参考《如何使用Hue创建Spark1和Spark2的Oozie工作流》、《如何使用Hue创建Spark2的Oozie工作流(补充)》、《如何在Hue中创建Ssh的Oozie工作流》。本篇文章主要讲述如何使用Hue创建一个以特定顺序运行的Oozie工作流。本文工作流程如下:
Hudi Cleaner(清理程序)通常在 commit和 deltacommit之后立即运行,删除不再需要的旧文件。如果在使用增量拉取功能,请确保配置了清理项来保留足够数量的commit(提交),以便可以回退,另一个考虑因素是为长时间运行的作业提供足够的时间来完成运行。否则,Cleaner可能会删除该作业正在读取或可能被其读取的文件,并使该作业失败。通常,默认配置为10会允许每30分钟运行一次提取,以保留长达5(10 * 0.5)个小时的数据。如果以繁进行摄取,或者为查询提供更多运行时间,可增加 hoodie.cleaner.commits.retained配置项的值。
ber的Schemaless数据库是从2014年10月开始启用的,这是一个基于MySQL的数据库,本文就来探究一下它的架构。本文是系列文章的第二部分;第一部分是关于Schemaless的设计。 在《Mezzanine项目——Uber的超级大迁移》一文中,我们描述了如何将Uber的核心trip数据从一个单独的Postgres实例迁移到Schemaless这个可扩展与高可用的数据库中。然后对Schemaless进行了简单介绍,包括其发展决策过程、整体数据模型,并介绍了Schemaless的trigger与索引等
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/84
作者:housecheng 腾讯WXG工程师 |导语 解决金融风控数据监控“开发门槛高”“重复工作多”的痛点,实现PSI计算性能十倍速提升。 背景 在金融业务上,质量和稳定是生命线,我们需要对所有已经上线的风控要素,如策略、模型、标签、特征等构建监控。在过去,我们部署监控的方式为: 风控要素负责同学在要素上线前,通过spark\sql完成对监控指标的运算并例行化; 将监控指标运算结果出库mysql\tbase,用于指标的展示和告警; 告警系统轮询指标是否异常,如异常则通过企业微信等推送告警消息。 这种
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