1.如何写入Hudi数据集 通常,你会从源获取部分更新/插入,然后对Hudi数据集执行写入操作.如果从其他标准来源(如Kafka或tailf DFS)中提取数据,那么DeltaStreamer将会非常有用,其提供了一种简单的自我管理解决方案,可将数据写入Hudi.你还可以自己编写代码,使用Spark数据源API从自定义源获取数据,并使用Hudi数据源写入Hudi. 2. 如何部署Hudi作业 写入Hudi的好处是它可以像在YARN/Mesos甚至是K8S群集上运行的任何其他Spark作业一样运行

欢迎关注微信公众号:ApacheHudi,解锁下一代数据湖技术 1. 项目背景 传统数仓的组织架构是针对离线数据的OLAP(联机事务分析)需求设计的,常用的导入数据方式为采用sqoop或spark定时作业逐批将业务库数据导入数仓.随着数据分析对实时性要求的不断提高,按小时.甚至分钟级的数据同步越来越普遍.由此展开了基于spark/flink流处理机制的(准)实时同步系统的开发. 然而实时同步数仓从一开始就面临如下几个挑战: 小文件问题.不论是spark的microbatch模式,还是flink的

从spark1.2 到spark1.3,spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame,DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变,同时提供了更多好用且方便的API.DataFrame将数据写入hive中时,默认的是hive默认数据库,insertInto没有指定数据库的参数,本文使用了下面方式将数据写入hive表或者hive表的分区中,仅供参考.1.将DataFrame数据写入到Hive表中从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入Api有以下几个:

今日份代码,解决 ObjectOutputStream 多次写入发生重复写入相同数据的问题 核心区别如下: package com.sxd.swapping.objoutputstream; import org.junit.Test; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.ObjectInputStream; import java

我们暂且不考虑写磁盘的具体过程,先大致看看下面的图,这代表了 Kafka 的核心架构原理. Kafka 分布式存储架构 那么现在问题来了,如果每天产生几十 TB 的数据,难道都写一台机器的磁盘上吗?这明显是不靠谱的啊!所以说,这里就得考虑数据的分布式存储了,我们结合 Kafka 的具体情况来说说.在 Kafka 里面,有一个核心的概念叫做"Topic",这个 Topic 你就姑且认为是一个数据集合吧.举个例子,如果你现在有一份网站的用户行为数据要写入 Kafka,你可以搞一个 Topi

package com.grady.geomesa import org.apache.spark.sql.jts.PointUDT import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType} import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession} import org.apache.spark.{SparkConf, sql} import or

转载自:https://www.iteblog.com/archives/1648 前言: 很多初学者其实对于Spark的编程模式还是RDD这个概念理解不到位,就会产生一些误解.比如,很多时候我们常常以为一个文件是会被完整读入到内存,然后做各种变换,这很可能是受两个概念误导所致: 1.RDD的定义,RDD是一个分布式的不可变数据集合: 2.Spark是一个内存处理引擎: 如果你没有主动对RDD进行Cache/Persist等相关操作,它不过是一个概念上存在的虚拟机数据集, 你实际上是看不到这个R

https://mp.weixin.qq.com/s/KPTM02-ICt72_7ZdRZIHBA 苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践 原创: AI+落地实践 AI前线 2018-03-07 前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈. 多样化的数据.复杂的业务分析需求.系统稳定性.数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题.2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智

前言 很多初学者其实对Spark的编程模式还是RDD这个概念理解不到位,就会产生一些误解. 比如,很多时候我们常常以为一个文件是会被完整读入到内存,然后做各种变换,这很可能是受两个概念的误导: RDD的定义,RDD是一个分布式的不可变数据集合 Spark 是一个内存处理引擎 如果你没有主动对RDDCache/Persist,它不过是一个概念上存在的虚拟数据集,你实际上是看不到这个RDD的数据的全集的(他不会真的都放到内存里). RDD的本质是什么 一个RDD 本质上是一个函数,而RDD的变换不过

版本:V2.0 第一章       Spark 性能调优 1.1      常规性能调优 1.1.1   常规性能调优一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示: 代码清单2-1 标准Spark提交脚本 /usr/opt/modules/spark/

介绍 在 Hudi 0.10 中,我们引入了对高级数据布局优化技术的支持,例如 Z-order和希尔伯特空间填充曲线(作为新的聚类算法),即使在经常使用过滤器查询大表的复杂场景中,也可以在多个列而非单个列上进行数据跳过. 但实际上什么是Data Skipping数据跳过? 随着存储在数据湖中的数据规模越来越大,数据跳过作为一种技术越来越受欢迎. 数据跳过本质上是各种类型索引的通用术语,使查询引擎能够有效地跳过数据,这与它当前执行的查询无关,以减少扫描和处理的数据量,节省扫描的数据量以及( 潜在地

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 大家都知道用mapreduce或者spark写入已知的hbase中的表时,直接在mapreduce或者spark的driver class中声明如下代码 job.getConfiguration().set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, tablename); 随后mapreduce在mapper或者reducer中直接context写入即可,而spark则是

1. Spark数据倾斜问题 Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题,是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题. 例如,reduce点一共要处理100万条数据,第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据,计算5分钟内完成,第三个task分配到了98万数据,此时第三个task可能需要10个小时完成,这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成,这就是数据倾斜所带来的后果. 注意,要区分开数据倾斜与数据量过量这两种情况,数

一.数据倾斜发生的原理 原理:在进行shuffle的时候,必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理,比如按照key进行聚合或join等操作.此时如果某个key对应的数据量特别大的话,就会发生数据倾斜.数据倾斜只会发生在shuffle过程中.常用的并且可能会触发shuffle操作的算子:distinct.groupByKey.reduceByKey.aggregateByKey.join.cogroup.repartition等. 表现:Spark作业看起来会运行得非常

1.KafkaUtils.createDstream 构造函数为KafkaUtils.createDstream(ssc, [zk], [consumer group id], [per-topic,partitions] ) 使用了receivers来接收数据,利用的是Kafka高层次的消费者api,对于所有的receivers接收到的数据将会保存在spark executors中,然后通过Spark Streaming启动job来处理这些数据,默认会丢失,可启用WAL日志,该日志存储在HDF

原创声明:作者:Arnold.zhao 博客园地址:https://www.cnblogs.com/zh94 背景 上一篇文章记录了kafka的副本机制和容错功能的说明,本篇则主要在上一篇文章的基础上,验证多分区Topic的消费者的功能验证: 目录: 消费组功能验证 消费者与分区的对应关系总结 消费者数据重复问题说明 生产者的可靠性保证 Kafka 生产者CP系统 Kafka 生产者AP系统 命令汇总 消费组功能验证 新建1副本,2分区的Topic做测试验证 ./kafka-topics.sh

原文地址https://devblogs.microsoft.com/azure-sql/partitioning-on-spark-fast-loading-clustered-columnstore-index/#comments 介绍 SQL Server的批量加载方法默认为串行,这意味着例如,一个BULK INSERT语句将生成一个线程将数据插入表中.但是,对于并发负载,您可以使用多个批量插入语句插入同一张表,前提是需要阅读多个文件. 考虑要求所在的情景: 从大文件加载数据(比如,超过

Hudi 数据湖的插入,更新,查询,分析操作示例 作者:Grey 原文地址: 博客园:Hudi 数据湖的插入,更新,查询,分析操作示例 CSDN:Hudi 数据湖的插入,更新,查询,分析操作示例 前置工作 首先,需要先完成 Linux 下搭建 Kafka 环境 Linux 下搭建 Hadoop 环境 Linux 下搭建 HBase 环境 Linux 下搭建 Hive 环境 本文基于上述四个环境已经搭建完成的基础上进行 Hudi 数据湖的插入,更新,查询操作. 开发环境 Scala 2.11.8

背景 Python中,想要打开已经存在的excel的xls文件,然后在最后新的一行的数据. 折腾过程 1.找到了参考资料: writing to existing workbook using xlwt 其实是没有直接实现: 打开已有的excel文件,然后在文件最后写入,添加新数据 的函数的. 只不过,可以利用: Working with Excel Files in Python 中的库,组合实现. 2. writing to existing workbook using xlwt 给出了示

一.推荐关注模块(一个控制器控制两个tableView) -- 数据的显示 刚开始加载数据值得注意的有以下几点 导航控制器会自动调整scrollView的contentInset,最好是取消系统的设置,自己设置contentInset 请求数据的时候用到了MJExtension来字典转模型,切记一定看好用模型类调用mj_**方法.自己当时手贱敲错了,系统总报错某某方法找不到.解决错误搞了很久. 请求完数据界面没有数据怎么办? -- 自己又忘了刷新表格啦!! 二.解决数据重复请求的问题 如上图:用

select p.*,g.roleName,pg.srcType from t_gold_pay_add p left join gRole g on p.roleID=g.roleID left join gPay pg on pg.roleID=p.roleID 这上面那边语句,容易造成数据重复 select distinct p.id,p.*,g.roleName,pg.srcType from t_gold_pay_add p left join gRole g on p.roleID=