DataFrame和Dataset演变 Spark要对闭包进行计算、将其序列化，并将她们发送到执行进程，这意味着你的代码是以原始形式发送的，基本没有经过优化。...1、优化 Catalyst为DataFrame提供了优化：谓词下的推到数据源，只读取需要的数据。创建用于执行的物理计划，并生成比手写代码更优化的JVM字节码。...Dataset使用优化的编码器把对象进行序列化和反序列化，以便进行并处理并通过网络传输。 3、自动模式发现 要从RDD创建DataFrame，必须提供一个模式。...而从JSON、Parquet和ORC文件创建DataFrame时，会自动发现一个模式，包括分区的发现。...小结 小强从DataFrame和Dataset演变以及为什么使用他们，还有对于DataFrame和Dataset创建和互相转换的一些实践例子进行介绍，当时这些都是比较基础的。
Spark操作Kudu创建表 Spark与KUDU集成支持： DDL操作（创建/删除） 本地Kudu RDD Native Kudu数据源，用于DataFrame集成 从kudu读取数据 从Kudu...执行插入/更新/ upsert /删除 谓词下推 Kudu和Spark SQL之间的模式映射 到目前为止，我们已经听说过几个上下文，例如SparkContext，SQLContext，HiveContext...这是可以在Spark应用程序中广播的主要可序列化对象。此类代表在Spark执行程序中与Kudu Java客户端进行交互。...{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.types....你会注意到在指定组成范围分区列的列名列表时我们调用“asJava”方 法。
3.2 数据源 在示例代码中使用的是 socketTextStream 来创建基于 Socket 的数据流，实际上 Spark 还支持多种数据源，分为以下两类： 基本数据源：包括文件系统、Socket...关于高级数据源的整合单独整理至：Spark Streaming 整合 Flume 和 Spark Streaming 整合 Kafka 3.3 服务的启动与停止 在示例代码中，使用 streamingContext.start...用户名,否则会默认使用本地电脑的用户名, * 此时在 HDFS 上创建目录时可能会抛出权限不足的异常 */ System.setProperty("HADOOP_USER_NAME...在执行之前，Spark 会对任务进行闭包，之后闭包被序列化并发送给每个 Executor，而 Jedis 显然是不能被序列化的，所以会抛出异常。...这是因为 Spark 的转换操作本身就是惰性的，且没有数据流时不会触发写出操作，所以出于性能考虑，连接池应该是惰性的，因此上面 JedisPool 在初始化时采用了懒汉式单例进行惰性初始化。
Spark SQL 也支持从 Hive 中读取数据，如何配置将会在下文中介绍。使用编码方式来执行 SQL 将会返回一个 Dataset/DataFrame。...完整的列表请移步DataFrame 函数列表 创建 Datasets Dataset 与 RDD 类似，但它使用一个指定的编码器进行序列化来代替 Java 自带的序列化方法或 Kryo 序列化。...，如果该位置数据已经存在，则会抛出一个异常 SaveMode.Append "append" 当保存一个DataFrame 数据至数据源时，如果该位置数据已经存在，则将DataFrame 数据追加到已存在的数据尾部...当将 path/to/table 传给 SparkSession.read.parquet 或 SparkSession.read.load 时，Spark SQL 会自动从路径中提取分区信息，返回的...这些选项描述了多个 workers 并行读取数据时如何分区。
ORC在hive1.2.1时的BUG，在hive2.X和Spark2.3.X版本后进行了解决 解决方法：暂时规避方法比较暴力，1、先使用超级用户进行第一次查询，导致缓存的用户为超级用户。...2、如果不行可以使用参数：spark.driver.userClassPathFirst和spark.executor.userClassPathFirst 设置为true 进行shuffle抛出：...：RDD时出现序列化pickle.load(obj)报错，EOFError。...kafka时，第一个job读取了现有所有的消息，导致第一个Job处理过久甚至失败 原因：auto.offset.reset设置为了earliest 从最早的offset开始进行消费，也没有设置spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition...有时会报出：Hbase相关的异常如：RegionTooBusyException 原因：Streaming在进行处理时如果单个Batch读取的数据多，会导致计算延迟甚至导致存储组件性能压力 解决方法：1
SparkSQL的前世今生 Spark SQL的前身是Shark，它发布时Hive可以说是SQL on Hadoop的唯一选择（Hive负责将SQL编译成可扩展的MapReduce作业），鉴于Hive的性能以及与...在 Dataset 中可以轻易的做到使用 SQL 查询并且筛选数据，然后使用命令式 API 进行探索式分析。...因为单次函数调用就要处理掉一个partition所有的数据，如果内存不够，垃圾回收时是无法回收掉太多对象的，很可能出现OOM异常。所以使用这类操作时要慎重！...官方建议，如果是需要在repartition重分区之后还要进行排序，就可以直接使用repartitionAndSortWithinPartitions算子。...因为该算子可以一边进行重分区的shuffle操作，一边进行排序。shuffle与sort两个操作同时进行，比先shuffle再sort来说，性能可能是要高的。
(Seq(Person("Alice", 25), Person("Bob", 30))) val df = rdd.toDF() df.show() 从外部数据源读取。...中，load 函数用于从外部数据源读取数据并创建 DataFrame，而 save 函数用于将 DataFrame 保存到外部数据源。...这意味着，在编译时无法检测到类型错误，只有在运行时才会抛出异常。 而 DataSet 是一种强类型的数据结构，它的类型在编译时就已经确定。...下面是一个使用 Scala 语言从 Kafka 中读取数据的例子： import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder.appName...它首先从一个socket源读取数据，然后使用groupBy和count对数据进行PV统计，最后使用dropDuplicates、groupBy和count对数据进行UV统计。
, 25), Person("Bob", 30)))val df = rdd.toDF()df.show()从外部数据源读取。...中，load 函数用于从外部数据源读取数据并创建 DataFrame，而 save 函数用于将 DataFrame 保存到外部数据源。..., 25), Person("Bob", 30)))val ds = rdd.toDS()ds.show()从外部数据源读取。...这意味着，在编译时无法检测到类型错误，只有在运行时才会抛出异常。而 DataSet 是一种强类型的数据结构，它的类型在编译时就已经确定。...它首先从一个socket源读取数据，然后使用groupBy和count对数据进行PV统计，最后使用dropDuplicates、groupBy和count对数据进行UV统计。
比如上面的例子中，假如filter没有任何数据，将会抛出异常如下： ERROR Executor: Exception in task 0.0 in stage 1.0 (TID 8) java.lang.NullPointerException...要读的collection localThreshold 从多个mongodbserver中选取一个Server的阈值，默认15ms readPreference.name 要使用的Read Preference...readConcern.level 要使用的Read Concern 等级。 sampleSize 制作schema时的采样数据的条数：1000. partitioner 分区的策略。...3，Partitioner 配置 Mongodb作为spark数据源，分区数据的策略有很多种。目前，提供以下几种分区策略。...默认 10 C),MongoShardedPartitioner 针对分片集群的分区器。根据chunk数据集对collection进行分片。需要读取配置数据库。
---- 外部数据源 Spark可以从外部存储系统读取数据，比如RDBMs表中或者HBase表中读写数据，这也是企业中常常使用，如： 1）、要分析的数据存储在HBase表中，需要从其中读取数据数据分析.../details/81667115 MySQL 数据源 实际开发中常常将分析结果RDD保存至MySQL表中，使用foreachPartition函数；此外Spark中提供JdbcRDD用于从...从HBase表读取数据时，同样需要设置依赖Zookeeper地址信息和表的名称，使用Configuration设置属性，形式如下： 此外，读取的数据封装到RDD中，Key和Value类型分别为...：ImmutableBytesWritable和Result,不支持Java Serializable导致处理数据时报序列化异常。...设置Spark Application使用Kryo序列化，性能要比Java 序列化要好，创建SparkConf对象设置相关属性，如下所示： 范例演示：从HBase表读取词频统计结果，代码如下 package
② 从 Kafka 中读取数据，并将每个分区的数据转换为 RDD 或 DataFrame。 ③ 在处理数据时，将每个分区的消费偏移量保存下来，并在处理完每个批次后，手动提交这些偏移量。 ...默认情况下，hbase有多少个region，Spark读取时就会有多少个partition 34 Kryo序列化 Kryo序列化比Java序列化更快更紧凑，但Spark默认的序列化是Java序列化并不是...Spark序列化，因为Spark并不支持所有序列化类型，而且每次使用都必须进行注册。...39.2 driver 内存溢出 当 Driver 内存不足时，通常会抛出 OutOfMemoryError 异常。...② 优化逻辑执行计划：Spark SQL 接着会对逻辑执行计划进行一系列的优化，包括谓词下推、列剪枝、列裁剪、表达式下推等等，以提高查询性能。
对不同的查询块和查询表达式进行语义分析，并最终借助表和从 metastore 查找的分区元数据来生成执行计划。 METASTORE：元数据库。存储 Hive 中各种表和分区的所有结构信息。...，该元数据用于对查询树中的表达式进行类型检查，以及基于查询谓词修建分区； 步骤5：编译器生成的计划是分阶段的DAG，每个阶段要么是 map/reduce 作业，要么是一个元数据或者HDFS上的操作。...在每个 task(mapper/reducer) 中，从HDFS文件中读取与表或中间输出相关联的数据，并通过相关算子树传递这些数据。...步骤7、8和9：最终的临时文件将移动到表的位置，确保不读取脏数据(文件重命名在HDFS中是原子操作)。对于用户的查询，临时文件的内容由执行引擎直接从HDFS读取，然后通过Driver发送到UI。...当表扫描之上的谓词是相等谓词且谓词中的列具有索引时，使用索引扫描 ---- 经过以上六个阶段，SQL 就被解析映射成了集群上的 MapReduce 任务。
2个副本 数据预处理，把空行和缺失字段的行过滤掉 请把给出的文件写入到kafka中，根据数据id进行分区，id为奇数的发送到一个分区中，偶数的发送到另一个分区 使用Spark Streaming...offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费 //latest:当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时...，消费新产生的该分区下的数据 //none:topic各分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的offset，则抛出异常 //这里配置...offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据 //none:topic各分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的...offset，则抛出异常 //这里配置latest自动重置偏移量为最新的偏移量,即如果有偏移量从偏移量位置开始消费,没有偏移量从新来的数据开始消费 "auto.offset.reset
当然，假设数据源能直接下推执行就更好了，下推到数据源处，是需要有索引和预计算类似的内容。...假如表按照day_of_week字段分区，那sql应该是将filter下推，先过滤，然后在scan。 ? 这就是传统数据库存在索引及预计算的时候所说的谓词下推执行。...2.动态分区裁剪场景 Spark 3.0的分区裁剪的场景主要是基于谓词下推执行filter(动态生成)，然后应用于事实表和维表join的场景。...想一想，由于where条件的filter是维表Date的，spark读取事实表的时候也是需要使用扫描的全表数据来实现join，这就大大增加了计算量。...spark sql 是如何实现sql优化操作的呢？ 一张图可以概括： ? 现在sql解析的过程中完成sql语法优化，然后再根据统计代价模型来进行动态执行优化。
该方式相比 Hive SQL 方式并不需要做很多前置工作，同时更快更灵活。 优点： 比 MR 执行的快。 可以借助 Spark SQL 完成从 Hive 的数据抽取与过滤。...四、 有赞 Bulkload 方式演进 有赞 Bulkload 主要经过两个比较大版本迭代，从 MR 到 Hive SQL， 再到 Spark 方案。...获取 HBase 表的 Region 边界点，用于再之后 SQL 生成 HFile 时按照 Region 的区间，可以通过简单的 java 程序去读取表的信息实现。...从 SQL 中一条条读取数据并根据逻辑过滤，返回一个 List,KeyValue>> 列表。...ImmutableBytesWritable 无法序列化的异常。
MOR 表Compaction 对于 Spark 批写入器（Spark Datasource和 Spark SQL），默认情况下会自动为 MOR（读取时合并）表启用压缩，除非用户显式覆盖此行为。...每当查询涉及 rider 列上的谓词时，布隆过滤器就会发挥作用，从而增强读取性能。...快照读取现在将成为默认读取模式。使用 hoodie.datasource.query.type=read_optimized 进行读取优化查询，这是以前的默认行为。...SQL 操作时使用批量插入操作。...用于流式读取的动态分区修剪 在 0.14.0 之前，当查询具有恒定日期时间过滤的谓词时，Flink 流式读取器无法正确修剪日期时间分区。
> org.apache.spark spark-sql-kafka-0-10_2.11...；默认是3次 fetchOffset.retryIntervalMs，尝试重新读取kafka offset信息时等待的时间，默认是10ms maxOffsetsPerTrigger，trigger暂时不会用...比较常见的做法是，在后续处理kafka数据时，再进行额外的去重，关于这点，其实structured streaming有专门的解决方案。 保存数据时的schema： key，可选。.../kafka.apache.org/documentation.html#newconsumerconfigs) 以及kafka producer的配置 注意下面的参数是不能被设置的，否则kafka会抛出异常...kafka的source不会提交任何的offset interceptor.classes 由于kafka source读取数据都是二进制的数组，因此不能使用任何拦截器进行处理。
当然，假设数据源能直接下推执行就更好了，下推到数据源处，是需要有索引和预计算类似的内容。...假如表按照day_of_week字段分区，那sql应该是将filter下推，先过滤，然后在scan。 ? 这就是传统数据库存在索引及预计算的时候所说的谓词下推执行。...2.动态分区裁剪场景 Spark 3.0的分区裁剪的场景主要是基于谓词下推执行filter(动态生成)，然后应用于事实表和维表join的场景。...想一想，由于where条件的filter是维表Date的，spark读取事实表的时候也是需要使用扫描的全表数据来和维表Date实现join，这就大大增加了计算量。...spark sql 是如何实现sql优化操作的呢？ 一张图可以概括： ? 现在sql解析的过程中完成sql语法优化，然后再根据统计代价模型来进行动态执行优化。
1.SparkSql SparkSql是架构在Spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理，提供的DSL可以直接使用scala...操作符完成过滤，虽然SparkSql使用的Code Generation技术极大的提高了数据过滤的效率，但是这个过程无法避免大量数据的磁盘读取，甚至在某些情况下会涉及网络IO(例如数据非本地化存储时)；...如果底层数据源在进行扫描时能非常快速的完成数据的过滤，那么就会把过滤交给底层数据源来完成（至于哪些数据源能高效完成数据的过滤以及SparkSql又是如何完成高效数据过滤的则不是本文讨论的重点，会在其他系列的文章中介绍...4.3.分区表使用OR连接过滤条件 如果两个表都是分区表，会出现什么情况呢？我们先来看如下的查询： ? 此时左表和右表都不再是普通的表，而是分区表，分区字段是pt，按照日期进行数据分区。...我们知道分区表在HDFS上是按照目录来存储一个分区的数据的，那么在进行分区裁剪时，直接把要扫描的HDFS目录通知Spark的Scan操作符，这样，Spark在进行扫描时，就可以直接咔嚓掉其他的分区数据了
物理存储信息（例如，划分和排序）不会从数据源传播，并且因此，Spark 的优化器无法利用。3. 可扩展性不好，并且算子的下推能力受限。4. 缺少高性能的列式读取接口。5....由于上面的限制和问题， Spark SQL 内置的数据源实现（如 Parquet，JSON等）不使用这个公共 DataSource API。 相反，他们使用内部/非公共的接口。...这样很难使得外部的数据源实现像内置的一样快。 这让一些数据源开发人员感到失望，有时候为了使用 Spark ，他们不得不针对 Spark 做出昂贵的改变。...所有的数据源优化，如列剪裁，谓词下推，列式读取等。应该定义为单独的 Java 接口，用户可以选择他们想要实现的任何优化。...分桶可能不是唯一可以进行预分区的技术，DataSource API v2包含哈希分区下推。
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