上篇了解了一些基本的Structured Streaming的概念,知道了Structured Streaming其实是一个无下界的无限递增的DataFrame.基于这个DataFrame,我们可以做一些基本的select.map.filter操作,也可以做一些复杂的join和统计.本篇就着重介绍下,Structured Streaming支持的输入输出,看看都提供了哪些方便的操作. 数据源 Structured Streaming 提供了几种数据源的类型,可以方便的构造Steaming的Dat

在struct streaming提供了一个类,用来监听流的启动.停止.状态更新 StreamingQueryListener 实例化:StreamingQueryListener 后需要实现3个函数: abstract class StreamingQueryListener { import StreamingQueryListener._ /** * Called when a query is started. * @note This is called synchronously w

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.hive._ /** * Created by soyo on 17-10-12. */ case class Persons(name:String,age:Int) case class Record(key: Int, value: Stri

盘点行业内近期发生的大事,Delta 2.0 的开源是最让人津津乐道的,尤其在 Databricks 官宣 delta2.0 时抛出了下面这张性能对比,颇有些引战的味道. 虽然 Databricks 的工程师反复强调性能测试来自第三方 Databeans,并且他们没有主动要求 Databeans 做这项测试,但如果全程看完 delta2.0 发布会,会发现在 delta2.0 即将开放的 key feature 中,特别列出了 Iceberg 到 Delta 的转换功能,并且官方着重讲到了 Ad

大数据平台Lambda架构浅析(全量计算+增量计算) 2016年12月23日 22:50:53 scuter_victor 阅读数:1642 标签: spark大数据lambda 更多 个人分类: 造轮子Spark   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/SCTU_vroy/article/details/53844460 笔者刚接触大数据方面时,只知道Hadoop和时下很火的Spark,对Hadoop.Spark的认知只停留在跑跑d

Hadoop生态常用数据模型 一.TextFile 二.SequenceFile 1.特性 2.存储结构 3.压缩结构与读取过程 4.读写操作 三.Avro 1.特性 2.数据类型 3.avro-tools应用 4.在Hive中使用Avro 5.在Spark中使用Avro 四.Parquet 1.特性 2.数据结构 3.Java API 4.Parquet On Spark 5.Parquet On Hive 五.RC&ORC 1.特性 2.存储结构RC (Record Columnar)ORC

1. 场景 https://hudi.apache.org/docs/use_cases.html 近实时写入 减少碎片化工具的使用 CDC 增量导入 RDBMS 数据 限制小文件的大小和数量 近实时分析 相对于秒级存储 (Druid, OpenTSDB) ,节省资源 提供分钟级别时效性,支撑更高效的查询 Hudi 作为 lib,非常轻量 增量 pipeline 区分 arrivetime 和 event time 处理延迟数据 更短的调度 interval 减少端到端延迟 (小时 -> 分钟)

现象 Spark streaming读kafka数据做业务处理时,同一个stage的task,有个别task的运行时间比多数task时间都长,造成业务延迟增大. 查看业务对应的topic发现当topic isr不足时,会出现个别task运行时间过长的现象,topic isr不足如下图所示: 原因 和大部分分布式系统一样,Kafka处理失败需要明确定义一个Broker是否"活着".对于Kafka而言,Kafka存活包含两个条件,一是它必须维护与ZooKeeper的session(这个通过

redis整个程序的入口函数在server.c中的main函数,函数调用关系如下图1,调用顺序为从上到下,从左至右. 图1 redis启动函数调用图 main函数源码如下,1-55行根据配置文件和启动命令参数设置全局对象server ,57-59设置redis的服务器端为后台进程, initServer主要提前创建一些经常用到的对象用于节约内存,根据设置的ip地址和端口创建监听套接字用于客户端连接,并初始化时间事件,64行用于设置server->el ->beforesleep = befor

之前总结了redis的通讯流程,基本框架,epoll的封装等等,这次介绍下 redis对于select模型的封装 //select 模型 typedef struct aeApiState { //读文件描述符集合,写文件描述符集合 fd_set rfds, wfds; /* We need to have a copy of the fd sets as it's not safe to reuse * FD sets after select(). */ //读写集合的副本 fd_set _

Spark SQL - 对大规模的结构化数据进行批处理和流式处理 大体翻译自:https://jaceklaskowski.gitbooks.io/mastering-apache-spark/content/spark-sql.html 如同一般的 Spark 处理,Spark SQL 本质上也是大规模的基于内存的分布式计算. Spark SQL 和 RDD 计算模型最大的区别在于数据处理的框架不同.Spark SQL 可以通过多种不同的方式对结构化的数据和半结构化的数据进行处理.它既可以使用

Ref: [Feature] Preprocessing tutorial 主要是 “无量纲化” 之前的部分. 加载数据 一.大数据源 http://archive.ics.uci.edu/ml/http://aws.amazon.com/publicdatasets/http://www.kaggle.com/http://www.kdnuggets.com/datasets/index.html 二.初步查看 了解需求 Swipejobs is all about matching Jobs

spark streaming 读 kafka 报错 java.lang.NoClassDefFoundError: org/I0Itec/zkclient/IZkStateListener java.lang.NoClassDefFoundError: org/I0Itec/zkclient/IZkStateListener at kafka.consumer.Consumer$.create(ConsumerConnector.scala:109) at org.apache.spark.s

感谢阿里云 Blink 团队Danny Chan的投稿及完善Flink与Hudi集成工作. 1. 背景 Apache Hudi 是目前最流行的数据湖解决方案之一,Data Lake Analytics 集成了 Hudi 服务高效的数据 MERGE(UPDATE/DELETE)场景:AWS 在 EMR 服务中 预安装 了 Apache Hudi,为用户提供高效的 record-level updates/deletes 和高效的数据查询管理:Uber 已经稳定运行 Apache Hudi 服务 4

目录 一.Hadoop的压缩配置 1.MR支持的压缩编码 2.压缩参数配置 3.开启Mapper输出阶段压缩 4.开启Reduceer输出阶段 二.文件存储 1.列式存储和行式存储 2.TextFile,Orc,Parquet比较 3.应用总结 一.Hadoop的压缩配置 1.MR支持的压缩编码 压缩格式 算法 文件扩展名 是否可切分 DEFLATE DEFLATE .deflate 否 Gzip DEFLATE .gz 否 bzip2 bzip2 .bz2 是 LZO LZO .lzo 是 S

场景: 在spark structured streaming读取kafka上的topic,然后将统计结果写入到hdfs,hdfs保存目录按照month,day,hour进行分区: 1)程序放到spark上使用yarn开始运行(yarn-client或yarn-cluster),可以正常sink结果到目录下(分配了executor,executor上有task分配,hdfs有结果输出): 2)程序出现问题,然后修改bug,将checkpoint删除了(为了重新消费kafka的topic上的数据)

利用Spark往Hive中存储parquet数据,针对一些复杂数据类型如map.array.struct的处理遇到的问题? 为了更好的说明导致问题的原因.现象以及解决方案,首先看下述示例: -- 创建存储格式为parquet的Hive非分区表 CREATE EXTERNAL TABLE `t1`( `id` STRING, `map_col` MAP<STRING, STRING>, `arr_col` ARRAY<STRING>, `struct_col` STRUCT<A

前言 cassandra的很多过程需要网络传输模块,需要在各个节点直接发送文件.包括加入节点,删除节点引起的不同节点的负责ring环的key值发生了变化,导致sstable需要在各个节点中移动. 整体过程 两个节点会创建一个相似的对称的StreamSession.主要是下面四个阶段.一个stream会话包含了多个文件,每个节点既有发送task,也会有接收task.涉及到的可参看的java知识有 1. 如何进行数据文件的串行化,使得在网络中传输.然后反串行化,重新写入到SSTable中 2. 一次

1. 问题描述 我创建了一个名称为myTest的topic,该topic有三个分区,在我的应用中spark streaming以direct方式连接kakfa,但是发现只能消费一个分区的数据,多次更换comsumer group依然如此. 2 环境配置 kafka集群环境, 主机 IP 操作系统 kakfa node1 192.168.1.101 Centos 6.5 kafka_2.11-0.10.1.1 node2 192.168.1.102 Centos 6.5 kafka_2.11-0.

背景 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. 列式存储 由于OLAP查

Darwin Streaming Server     概要 Darwin Streaming Server简称DSS.DSS是Apple公司提供的开源实时流媒体播放服务器程序.整个程序使用C++编写,在设计上遵循高性能,简单,模块化等程序设计原则,务求做到程序高效,可扩充性好.并且DSS是一个开放源代码的,基于标准的流媒体服务器,可以运行在Windows NT和Windows 2000,以及几个UNIX实现上,包括Mac OS X,Linux,FreeBSD,和Solaris操作系统上的.