---- Streaming Deduplication 介绍 在实时流式应用中，最典型的应用场景：网站UV统计。...查询会保留所有的过去记录作为状态用于去重； 2.有 Watermark：对重复记录到达的时间有限制。...查询会根据水印删除旧的状态数据； 官方提供示例代码如下： 需求 对网站用户日志数据，按照userId和eventType去重统计 数据如下： {"eventTime": "2016-01...import org.apache.spark.sql.streaming.... .option("truncate", "false") .start() query.awaitTermination() query.stop() } } 运行应用结果如下
---- 物联网设备数据分析 在物联网时代，大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。物联网提供源源不断的数据流，使实时数据分析成为分析数据的理想工具。...风格 按照业务需求，从Kafka消费日志数据，提取字段信息，将DataFrame注册为临时视图，其中使用函数get_json_object提取JSON字符串中字段值,编写SQL执行分析，将最终结果打印控制台...import org.apache.spark.sql.streaming....{DoubleType, LongType} import org.apache.spark.sql....import org.apache.spark.sql.streaming.
---- External DataSource 在SparkSQL模块，提供一套完成API接口，用于方便读写外部数据源的的数据（从Spark 1.4版本提供），框架本身内置外部数据源： 在Spark...半结构化数据格式的好处是，它们在表达数据时提供了最大的灵活性，因为每条记录都是自我描述的。但这些格式的主要缺点是它们会产生额外的解析开销，并且不是特别为ad-hoc(特定)查询而构建的。...text 数据 SparkSession加载文本文件数据，提供两种方法，返回值分别为DataFrame和Dataset，前面【WordCount】中已经使用，下面看一下方法声明： 可以看出textFile...() } } 运行结果： csv 数据 在机器学习中，常常使用的数据存储在csv/tsv文件格式中，所以SparkSQL中也支持直接读取格式数据，从2.0版本开始内置数据源。...运行程序结果： package cn.it.sql import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.
Hive环境集成 Hive环境配置 Hive是数据仓库中最常用的一个组件, 但是第一代的Hive的执行引擎是MapReduce,运行起来比较慢, 后面Hive的执行引擎用的比较多的有Tez,Spark...Hive on Spark 核心组件是Hive, 只是把运行的执行引擎替换为了Spark内存计算框架, 提高的程序运行的效率 其中Hive主要负责数据的存储以及SQL语句的解析 Spark on Hive...核心组件是Spark, 只是把Spark的的数据存储使用Hive以及元数据管理使用Hive, Spark负责SQL的解析并且进行计算 在这里我们采用Hive-on-Spark的设计架构 安装Hive环境...xsync /etc/profile.d/custom_env.sh 加载环境变量 source /etc/profile 测试运行 # 在spark目录下，提交示例程序 spark-submit...--Spark依赖位置（注意：端口号8020必须和namenode的端口号一致）--> spark.yarn.jars
其实通过对比可以发现各有优缺点，但往往会因为诉求不同，在实际落地生产时3种选型会存在同时多个共存的情况，为什么我们在模型特征的场景最终选择了Hudi呢？...，运行的Flink SQL如下 CREATE TABLE ed ( `value` VARCHAR, ts as get_json_object(`value`,'$.ts'), event_ts...中有几处与官方SQL不一致，主要是实现了统一规范Schema为一列的Schemaless的Format、与Spark/Hive语义基本一致的get_json_object以及json_tuple UDF...稍作适配SS版本的任务也在一天之内上线了，任务SQL如下 CREATE STREAM ed ( value STRING, ts as get_json_object(value,'$.ts...新方案收益 通过链路架构升级，基于Flink/Spark + Hudi的新的流批一体架构带来了如下收益 •构建在Hudi上的批流统一架构纯SQL化极大的加速了用户的开发效率•Hudi在COW以及MOR不同场景的优化让用户有了更多的读取方式选择
一，基本介绍 本文主要讲spark2.0版本以后存在的Sparksql的一些实用的函数，帮助解决复杂嵌套的json数据格式，比如，map和嵌套结构。...Spark2.1在spark 的Structured Streaming也可以使用这些功能函数。 下面几个是本文重点要讲的方法。...四，如何使用from_json() 与get_json_object不同的是该方法，使用schema去抽取单独列。...在dataset的api select中使用from_json()方法，我可以从一个json 字符串中按照指定的schema格式抽取出来作为DataFrame的列。...还有，我们也可以将所有在json中的属性和值当做一个devices的实体。我们不仅可以使用device.arrtibute去获取特定值，也可以使用*通配符。
很多使用案例需要比聚合更高级的状态操作。例如，在很多案例中，你必须跟踪来自于事件数据流的会话操作。...从spark2.2开始，可以使用mapGroupsWithState和更强大操作flatMapGroupsWithState。两个操作都允许你对分组的datasets使用自定义代码去更新自定义状态。...结果dataset也传入状态更新函数返回值的封装。对于一个batch dataset，该函数只会为每个分组调用一次。...S代表的是用户自定义状态类型，该类型必须可以编码成Spark SQL类型。U代表的是输出对象的类型，该类型也必须可以编码为Spark SQL类型。...func就是对每个group进行处理，更新状态并返回结果的函数。 stateEncoder是状态类型参数S的编码器。 outputEncoder是输出类型参数U的编码器。
）是Spark 2.3中引入的一种新的实验性流执行模式，可实现低的（~1 ms）端到端延迟，并且至少具有一次容错保证。...导入隐式转换和函数库 import org.apache.spark.sql.functions._ import spark.implicits._ // 2....希望在10分钟的窗口内对单词进行计数，每5分钟更新一次，如下图所示： 基于事件时间窗口统计有两个参数索引：分组键（如单词）和窗口（事件时间字段）。 ...* TODO：每5秒钟统计最近10秒内的数据（词频：WordCount) * * EventTime即事件真正生成的时间： * 例如一个用户在10：06点击 了一个按钮，记录在系统中为10：...不需要的，窗口分析：统计的最近数据的状态，以前的状态几乎没有任何作用 如果流式应用程序运行很久，此时内存被严重消费，性能低下 StructuredStreaming中为了解决上述问题，提供一种机制：
org.apache.spark.sql.functions._ - step5、保存结果数据 先保存到MySQL表中 再保存到CSV文件 无论是编写DSL还是SQL，性能都是一样的...是什么 Dataset是在Spark1.6中添加的新的接口，是DataFrame API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame的优点。.../image-20210427112425417.png)] 由于SparkSQL数据分析有两种方式：DSL编程和SQL编程，所以定义UDF函数也有两种方式，不同方式可以在不同分析中使用。...方式一：SQL中使用 使用SparkSession中udf方法定义和注册函数，在SQL中使用，使用如下方式定义： 方式二：DSL中使用 使用org.apache.sql.functions.udf函数定义和注册函数...，无论使用DSL还是SQL，构建Job的DAG图一样的，性能是一样的，原因在于SparkSQL中引擎： Catalyst：将SQL和DSL转换为相同逻辑计划。
数据介绍 首先我们产生我们的数据,使用spark sql来产生吧： val data = Seq[(String,String)]( ("{\"userid\":\"1\",\"action\":\"0...，我们来解析info中的userid和action： select get_json_object(info,'$.userid') as user_id, get_json_object(info,...字符串切分函数 字符串切分函数split，很像我们java、python中写的那样，格式如下： split(字段名,分割字符) split分割后返回一个数组，我们可以用下标取出每个元素。...substring(info,2,length(info)-2) as info from test.sxw_testRowNumber where dt=20180131 你可能会问，为什么开始位置是从...，首先，我们在子查询中实现了两个表的内链接。
1、数据介绍 首先我们产生我们的数据,使用spark sql来产生吧： val data = Seq[(String,String)]( ("{\"userid\":\"1\",\"action...我们使用get_json_object来解析json格式字符串里面的内容，格式如下： get_json_object(字段名,'$.key') 这里，我们来解析info中的userid和action：...结果为： 2.3 字符串切分函数 字符串切分函数split，很像我们java、python中写的那样，格式如下： split(字段名,分割字符) split分割后返回一个数组，我们可以用下标取出每个元素...2,length(info)-2) as info from test.sxw_testRowNumber where dt=20180131 你可能会问，为什么开始位置是从2开始的而不是1，因为hive...，首先，我们在子查询中实现了两个表的内链接。
】，最终报表Report结果存储MySQL数据库； 二 项目代码 1.模拟交易数据 编写程序，实时产生交易订单数据，使用Json4J类库转换数据为JSON字符，发送Kafka Topic中，代码如下...import java.util.concurrent.TimeUnit import org.apache.spark.sql._ import org.apache.spark.sql.functions...利用流式计算实时得出结果直接被推送到前端应用，实时显示出重要指标的变换情况。 最典型的案例便是淘宝双十一活动，每年双十一购物节，除疯狂购物外，最引人注目的就是双十一大屏不停跳跃的成交总额。...在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集，数据计算，数据校验，最终落到双十一大屏上展示的全链路时间压缩在5秒以内，顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒，通过多条链路流计算备份确保万无一失。...这次的双十一实时报表分析实战主要用SQL编写,尚未用DSL编写,这是有待完善的地方.
大数据羊说的文章会让你明白 博主会阐明博主期望本文能给小伙伴们带来什么帮助，让小伙伴萌能直观明白博主的心思 博主会以实际的应用场景和案例入手，不只是知识点的简单堆砌 博主会把重要的知识点的原理进行剖析，...（相同的逻辑在实时数仓中重新实现一遍），因此能够在 flink sql 中复用 hive udf 是能够大大提高人效的。...那么回到我们文章标题的问题：为什么需要 flink 支持 hive udf 呢？...get_json_object 然后我们再去在 flink sql 中使用 get_json_object 这个 udf，就没有报错，能正常输出结果了。...（相同的逻辑在实时数仓中重新实现一遍），因此能够在 flink sql 中复用 hive udf 是能够大大提高人效的。
举个例子： select a,b from testdata2 where a>2 and rand()>0.1 上面的代码中，rand表达式就是不确定的（因为对于一个固定的输入值的查询，rand得出的结果是随机的...该属性对于算子树优化中判断谓词能否下推等很有必要，举个例子： 确定的表达式在谓词下推优化中的表现 select a,b from (select a,b from testdata2 where a>2...) tmp where b>3 优化前LogicalPlan: 优化后LogicalPlan: 上面a>2 和b>3 中，a和b都是确定的，因此可以合并下推。...我是小萝卜算子 欢迎扫码关注公众号 在成为最厉害最厉害最厉害的道路上 很高兴认识你 觉得有用记得点在看哦！ 推荐阅读： json_tuple一定比 get_json_object更高效吗？...详解 从一个sql任务理解spark内存模型 Spark sql规则执行器RuleExecutor(源码解析) spark sql解析过程中对tree的遍历（源码详解） 一文搞定Kerberos
背景 在大数据 ETL(Extract-Transfer-Load) 过程中，经常需要从不同的数据源来提取数据进行加工处理，比较常见的是从 Mysql 数据库来提取数据，而 Mysql 数据库中数据存储的比较常见方式是使用...你是否会好奇，在 Hive 中这个过程是如何实现的呢？ 下文会解答你的疑惑。...如果输入的 json 字符串无效，结果返回 NULL。 这个函数每次只能返回一个数据项。...sql语句如下： select get_json_object(test_data,'$.age'),get_json_object(test_data,'$.preference'); 执行结果如下...说明： 解析 json 的字符串 json_string,可同时指定多个 json 数据中的 column，返回对应的 value。如果输入的 json 字符串无效，结果返回 NULL。
1、数据介绍 首先我们产生我们的数据,使用spark sql来产生吧： val data = Seq[(String,String)]( ("{\"userid\":\"1\",\"action...') 这里，我们来解析info中的userid和action： select get_json_object(info,'$.userid') as user_id, get_json_object...▌2.3 字符串切分函数 字符串切分函数split，很像我们java、python中写的那样，格式如下： split(字段名,分割字符) split分割后返回一个数组，我们可以用下标取出每个元素。...为什么开始位置是从2开始的而不是1，因为hive中字符串的索引是从1开始的而不是0，同时，我们谁用length方法来计算字符串的长度，结果如下： ?...，首先，我们在子查询中实现了两个表的内链接。
本篇文章主要介绍Spark SQL/Hive中常用的函数，主要分为字符串函数、JSON函数、时间函数、开窗函数以及在编写Spark SQL代码应用时实用的函数算子五个模块。...., strN -- SparkSQL select concat('Spark', 'SQL'); 2. concat_ws 在拼接的字符串中间添加某种分隔符：concat_ws(sep, [str...lower("Spark Sql"); 7. length 返回字符串的长度。...select substr("Spark SQL", 5); -- 从后面开始截取，返回SQL select substr("Spark SQL", -3); -- k select substr...那么如果是在Spark SQL的DataFrame/DataSet的算子中调用，可以参考DataFrame/DataSet的算子以及org.apache.spark.sql.functions.
---- 在Hive中会有很多数据是用Json格式来存储的，如开发人员对APP上的页面进行埋点时，会将多个字段存放在一个json数组中，因此数据平台调用数据时，要对埋点数据进行解析。...返回path指定的内容。...说明：解析json的字符串json_string,可指定多个json数据中的key，返回对应的value。如果输入的json字符串无效，那么返回NULL。...，lateral view首先为原始表的每行调用UDTF，UDTF会把一行拆分成一行或者多行，lateral view在把结果组合，产生一个支持别名表的虚拟表。...总结：lateral view通常和UDTF一起出现，为了解决UDTF不允许在select存在多个字段的问题。 ---- --END--
DataFrame在编译期不进行数据中字段的类型检查，在运行期进行检查。但DataSet则与之相反，因为它是强类型的。此外，二者都是使用catalyst进行sql的解析和优化。...由于涉及需要改写的代码比较多，可以封装成工具 8.说说你对Spark SQL 小文件问题处理的理解 在生产中，无论是通过SQL语句或者Scala/Java等代码的方式使用Spark SQL处理数据，在Spark...大量的小文件会影响Hadoop集群管理或者Spark在处理数据时的稳定性： 1.Spark SQL写Hive或者直接写入HDFS，过多的小文件会对NameNode内存管理等产生巨大的压力，会影响整个集群的稳定运行...在数仓建设中，产生小文件过多的原因有很多种，比如： 1.流式处理中，每个批次的处理执行保存操作也会产生很多小文件 2.为了解决数据更新问题，同一份数据保存了不同的几个状态，也容易导致文件数过多 那么如何解决这种小文件的问题呢...），Spark SQL在处理Parquet表时，同样为了更好的性能，会缓存Parquet的元数据信息。
其本质是将SQL转换为MapReduce/Spark的任务进行运算，底层由HDFS来提供数据的存储，说白了hive可以理解为一个将SQL转换为MapReduce/Spark的任务的工具，甚至更进一步可以说...hive就是一个MapReduce/Spark Sql的客户端 为什么要使用hive ?...4.2 Tez计算引擎 Apache Tez是进行大规模数据处理且支持DAG作业的计算框架，它直接源于MapReduce框架，除了能够支持MapReduce特性，还支持新的作业形式，并允许不同类型的作业能够在一个集群中运行...Spark运行流程 Spark运行流程 Spark具有以下几个特性。...所以在实际工作中，Spark在批处理方面只能算是MapReduce的一种补充。 4．兼容性 Spark和MapReduce一样有丰富的产品生态做支撑。
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