Q6.你会如何选择不同的文件格式存储和处理数据？ 设计决策的关键之一是基于以下方面关注文件格式： 使用模式，例如访问50列中的5列，而不是访问大多数列。 可并行处理的可分裂性。 ...CSV可以方便地用于从数据库到Hadoop或到分析数据库的批量加载。在Hadoop中使用CSV文件时，不包括页眉或页脚行。文件的每一行都应包含记录。...CSV文件对模式评估的支持是有限的，因为新字段只能附加到记录的结尾，并且现有字段不能受到限制。CSV文件不支持块压缩，因此压缩CSV文件会有明显的读取性能成本。 ...JSON文件JSON记录与JSON文件不同；每一行都是其JSON记录。由于JSON将模式和数据一起存储在每个记录中，因此它能够实现完整的模式演进和可拆分性。此外，JSON文件不支持块级压缩。 ...序列文件序列文件以与CSV文件类似的结构用二进制格式存储数据。像CSV一样，序列文件不存储元数据，因此只有模式进化才将新字段附加到记录的末尾。与CSV文件不同，序列文件确实支持块压缩。
当使用文件系统提供程序类（请参见下面的spark.history.provider）时，基本日志记录目录必须在spark.history.fs.logDirectory配置选项中提供，并且应包含每个表示应用程序事件日志的子目录...必须将Spark作业本身配置为记录事件，并将其记录到相同的共享可写目录。...Spark的度量指标被分解为与Spark组件相对应的不同实例。每一个实例都可以配置多个sinks，作为指标的输出地。...Sinks包括在org.apache.spark.metrics.sink 1),ConsoleSink：将指标信息记录到控制台。 2),CSVSink：定期将度量数据导出到CSV文件。...三，高级监控 可以使用多个外部工具来帮助描述Spark作业的性能： 1，集群的监控工具，如Ganglia，可以提供整体集群利用率和资源瓶颈的分析数据和视图。
大数据设计模式-业务场景-批处理 一个常见的大数据场景是静态数据的批处理。在此场景中，源数据通过源应用程序本身或编排工作流加载到数据存储中。...通常，数据从用于摄取的原始格式(如CSV)转换为二进制格式，这种格式具有更好的查询性能，因为它们以列格式存储数据，并且通常提供关于数据的索引和内联统计信息。 技术挑战 数据格式和编码。...当文件使用意外的格式或编码时，一些最难调试的问题就会发生。例如，源文件可能混合使用UTF-16和UTF-8编码，或者包含特殊的分隔符(空格对制表符)，或者包含特殊的字符。...下游处理逻辑可以处理无序记录吗? 架构 批处理体系结构具有以下逻辑组件，如上图所示。 数据存储。通常是一个分布式文件存储库，它可以作为各种格式的大量大型文件的存储库。...Spark SQL是一个基于Spark的API，它支持创建可以使用SQL语法查询的数据流和表。 HBase。
这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。这对于企业应用来说，就可使用一个平台来进行不同的工程实现，减少了人力开发和平台部署成本。 0 4 兼容性 Spark 能够跟很多开源工程兼容使用。...Application：用户编写的 Spark 应用程序，一个 Application 包含多个 Job。 Job：作业，一个 Job 包含多个 RDD 及作用于相应 RDD 上的各种操作。...0 5 Spark部署模式 Local：本地运行模式，非分布式。 Standalone：使用 Spark 自带集群管理器，部署后只能运行 Spark 任务。...Transformation 操作都具有 Lazy 特性，即 Spark 不会立刻进行实际的计算，只会记录执行的轨迹，只有触发 Action 操作的时候，它才会根据 DAG 图真正执行。...宽依赖关系相关的操作一般具有 shuffle 过程，即通过一个 Patitioner 函数将父 RDD 中每个分区上 key 不同的记录分发到不同的子 RDD 分区。
Spark的使用者包括eBay、Amazon和Yahoo等科技巨头，这些都预示着了Spark的未来具有光明的前景。...而且，由于其自下而上的工程设计和RDD的使用，Spark的基本数据结构允许在内存中将数据“透明存储”，并且仅在需要时才将其存储到磁盘。...有向无环图(DAG)有助于消除MapReduce的多阶段模型，因而提供了数据处理上的优势。 Spark可以通过三种流行的方式进行部署，以迎合不同的场景。第一种方法是使用独立模式。...在该模式下，Spark放置在HDFS上方并手动为其分配内存。集群上的所有Spark作业都是在Spark和MapReduce同时运行的情况下执行的。...SparkContext实例可以与Mesos或YARN等管理器连接，并将资源分配给不同的商用硬件，以获得最佳性能。分配后，每个作业的执行者会收到用于执行作业的应用程序代码及其任务。
这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。这对于企业应用来说，就可使用一个平台来进行不同的工程实现，减少了人力开发和平台部署成本。 ? 4，兼容性 Spark能够跟很多开源工程兼容使用。...Application：用户编写的Spark应用程序，一个Application包含多个Job。 Job：作业，一个Job包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种操作。...五，Spark部署模式 Local：本地运行模式，非分布式。 Standalone：使用Spark自带集群管理器，部署后只能运行Spark任务。...Transformation操作都具有 Lazy 特性，即 Spark 不会立刻进行实际的计算，只会记录执行的轨迹，只有触发Action操作的时候，它才会根据 DAG 图真正执行。 ?...宽依赖关系相关的操作一般具有shuffle过程，即通过一个Patitioner函数将父RDD中每个分区上key不同的记录分发到不同的子RDD分区。 ? 依赖关系确定了DAG切分成Stage的方式。
这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。这对于企业应用来说，就可使用一个平台来进行不同的工程实现，减少了人力开发和平台部署成本。 ? 4 兼容性 Spark能够跟很多开源工程兼容使用。...Application：用户编写的Spark应用程序，一个Application包含多个Job。 Job：作业，一个Job包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种操作。...五、Spark部署模式 Local：本地运行模式，非分布式。 Standalone：使用Spark自带集群管理器，部署后只能运行Spark任务。...Transformation操作都具有 Lazy 特性，即 Spark 不会立刻进行实际的计算，只会记录执行的轨迹，只有触发Action操作的时候，它才会根据 DAG 图真正执行。 ?...宽依赖关系相关的操作一般具有shuffle过程，即通过一个Patitioner函数将父RDD中每个分区上key不同的记录分发到不同的子RDD分区。 ? 依赖关系确定了DAG切分成Stage的方式。
第二，我们发现，操作一个流处理应用是具有挑战性的，所以我们设计引擎支持对故障、代码更新已输出数据的重新计算。...然而，我们也设计Structured Streaming支持在延迟优化的引擎上执行，并实现了任务的连续处理模式，这些将在第6.3节中进行描述。这与Spark Streaming相比是一个很大的不同。...不同的sink支持不同的输出模式，这决定了系统如何写出其结果：例如，有些sink是append-only的，而另一些允许按键更新记录。...另一个具有吸引力的特性是模型具有很强的一致性语义，我们称之为前缀一致性。首先，它保证当输入记录属于同一个源（例如，日志记录来自同一设备），系统产生的结果会保证其顺序（例如，从不跳过一条记录）。...mapGroupsWithState的返回值是一个新表，包含了数据中每组的最终R条输出记录（当group关闭或者超时）。
文章内容全面、结构清晰、深入浅出，具有很强的实用性。但在技术深度、代码示例、性能对比和语言表达方面还有一定的改进空间。总体来说，这是一篇值得推荐的好文章。...编写Spark作业代码： 在Hue的Spark作业编辑器中编写你的Spark应用程序代码。你可以编写使用Spark SQL、Spark Streaming或Spark Core的作业。...步骤1：编写Spark SQL作业代码首先，我们需要编写一个Spark SQL作业来处理数据。这里是一个简单的PySpark脚本例子，它读取一个CSV文件，然后执行一些SQL查询。#!...\ .appName("Spark SQL Hue Example") \ .getOrCreate()# 读取CSV文件df = spark.read.csv("hdfs:///path...注意事项在将脚本提交到Hue之前，确保Hue已经正确配置并与你的Spark集群连接。确保PySpark环境已经在Hue中安装并且配置正确。根据你的Hue版本和配置，提交作业的方法可能有所不同。
，它可以帮助我们更好地理解数据和发现隐藏的模式。...PySpark提供了一些优化技术和策略，以提高作业的执行速度和资源利用率。例如，可以通过合理的分区和缓存策略、使用广播变量和累加器、调整作业的并行度等方式来优化分布式计算过程。...PySpark提供了一些工具和技术，帮助我们诊断和解决分布式作业中的问题。通过查看日志、监控资源使用情况、利用调试工具等，可以快速定位并解决故障。...这些格式具有压缩、列式存储、高效读取等特点，适用于大规模数据的存储和查询。可以根据数据的特点和需求选择合适的存储格式。.../bucket/data.csv") 批处理与流处理 除了批处理作业，PySpark还支持流处理（streaming）作业，能够实时处理数据流。
，和机器学习组合使用； 三是不同的存储系统和格式（SQL、NoSQL、Parquet 等），要考虑如何容错。...因为历史状态记录可能无限增长，这会带来一些性能问题，为了限制状态记录的大小，Spark 使用水印（watermarking）来删除不再更新的旧的聚合数据。...每个 Segment 包含数据和元数据（CarbonData File 和 Index 文件），不同的 Segment 可以有不同的文件格式，支持更多其他格式（CSV, Parquet），采用增量的数据管理方式...实时流计算具有丰富的使用场景，如实时商品的广告推荐、金融风控、交通物流、车联网、智慧城市等等。只要需要对实时的大数据推荐或者实时大数据分析，都能找到流计算的应用价值。...而华为根据 Flink 与 Spark 框架各自的特点，摒弃其劣势，设计开发出一款全新的实时流计算服务 Cloud Stream Service（简称 CS）。
Ignite 可以说这是目前生产中使用的最快的原子数据处理平台之一，是一个分布式的内存数据计算平台，为事务型、分析型和流式负载而设计，在保证扩展性的前提下提供了内存级的性能。...该平台使用内存作为存储层，具有很高的性能。支持 HTAP 应用程序的事务和实时分析，并且可以支持物联网 (IoT) 程序或跨数据湖和操作数据集的实时分析。...、可变的视图，它可以跨多个不同的 Spark 作业、工作节点或者应用，相反，原生的 SparkRDD 无法在 Spark 作业或者应用之间进行共享。...因此，根据预配置的部署模型，状态共享既可以只存在于一个 Spark 应用的生命周期的内部（嵌入式模式），或者也可以存在于 Spark 应用的外部（独立模式）。...Spark 能够直接或者经过各类链接器读取 Hive、Hbase、Cassandra 中的数据，而后建立对应的 RDD，写入也是同理，这个能力是 Ignite 所不具有的；原生持久化：Spark 不具有原生的持久化能力
2).业务模式 公有云在欧美国家已经成为主流，在这个大背景下，云原生成为了新一代数据架构的主流标准。公有云所提供的对象存储、弹性计算、按需使用等特性在架构设计的考虑中需要重新设计。...Z顺序聚类：同一信息在同一组文件中的共置可以显着减少需要读取的数据量，从而加快查询响应速度。 联接优化：通过不同的查询模式和偏斜提示，使用范围联接和偏斜联接优化可以显着提高性能。...随着团队或服务需求的变化，重新配置或重用资源。 具有自动升级的向后兼容性：选择要使用的Spark版本，以确保旧版作业可以继续在以前的版本上运行，同时免费获得最新版本的Spark麻烦。...灵活的计划程序：按指定的计划在不同时区中从分钟到每月的时间间隔执行生产管道作业，包括cron语法和重新启动策略。...灵活的作业类型：运行不同类型的作业以满足您的不同用例，包括笔记本，Spark JAR，自定义Spark库和应用程序。
Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的...二、Spark生态系统 Spark的设计遵循“一个软件栈满足不同应用场景”的理念，逐渐形成了一套完整的生态系统，既能够提供内存计算框架，也可以支持SQL即席查询、实时流式计算、机器学习和图计算等...Spark生态系统 1、Spark Core Spark Core包含Spark最基础和最核心的功能，如内存计算、任务调度、部模式、故障恢复、存储管理等，主要面向批数据处理。...图结构数据的处理 —— Pregel、Hama GraphX 三、Spark运行架构 Spark Core包含Spark最基础和最核心的功能，如内存计算、任务调度、部署模式、故障恢复...作业（ Job ）：一个作业包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种操作。
时间轴 在它的核心，Hudi维护一条包含在不同的即时时间所有对数据集操作的时间轴，从而提供，从不同时间点出发得到不同的视图下的数据集。...，并具有可插拔的接口，用于提取数据、生成密钥和提供模式。...Hudi如何在数据集中实际存储数据 从更高层次上讲，Hudi基于MVCC设计，将数据写入parquet/基本文件以及包含对基本文件所做更改的日志文件的不同版本。...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。只需使用Spark UI即可查看写入操作，而无需单独搭建Hudi集群。...如果使用的是 DeltaStreamer，则可以在连续模式下运行压缩，在该模式下，会在单个spark任务内同时进行摄取和压缩。 24.
Spark特点 Spark具有如下几个主要特点： 运行速度快：Spark使用先进的DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）执行引擎，以支持循环数据流与内存计算，基于内存的执行速度可比...Hadoop MapReduce快上百倍，基于磁盘的执行速度也能快十倍； 容易使用：Spark支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程，简洁的API设计有助于用户轻松构建并行程序，并且可以通过...：Spark Core包含Spark的基本功能，如内存计算、任务调度、部署模式、故障恢复、存储管理等。...上的一个进程，负责运行任务，并为应用程序存储数据； 应用：用户编写的Spark应用程序； 任务：运行在Executor上的工作单元； 作业：一个作业包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种操作； 阶段：...不同的是，Spark中的槽不再像MapReduce1.0那样分为Map 槽和Reduce槽，而是只设计了统一的一种槽提供给各种任务来使用。
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。...不论是spark的microbatch模式，还是flink的逐条处理模式，每次写入HDFS时都是几M甚至几十KB的文件。长时间下来产生的大量小文件，会对HDFS namenode产生巨大的压力。...每一个时刻包含： 时刻行为：对表操作的类型，包含： commit：提交，将批次的数据原子性的写入表； clean： 清除，后台作业，不断清除不需要的旧得版本的数据； delta_commit：delta...提交是将批次记录原子性的写入MergeOnRead表中，数据写入的目的地是delta日志文件； compacttion：压缩，后台作业，将不同结构的数据，例如记录更新操作的行式存储的日志文件合并到列式存储的文件中...几点说明如下 1 是否有数据丢失及重复 由于每条记录的分区+偏移量具有唯一性，通过检查同一分区下是否有偏移量重复及不连续的情况，可以断定数据不存丢失及重复消费的情况。
具有更多SQL使用背景的用户也可以用该语言来塑造其数据。...执行过程 任何Spark应用程序都会分离主节点上的单个驱动进程（可以包含多个作业），然后将执行进程（包含多个任务）分配给多个工作节点，如下图所示： 驱动进程会确定任务进程的数量和组成，这些任务进程是根据为指定作业生成的图形分配给执行节点的...注意，任何工作节点都可以执行来自多个不同作业的多个任务。 Spark作业与一系列对象依赖相关联，这些依赖关系是以有向无环图（DAG）的方式组织的，例如从Spark UI生成的以下示例。...我们使用Python时，尤为重要的是要注意Python数据是存储在这些JVM对象中的。 这些对象允许作业非常快速地执行计算。...对RDD的计算依据缓存和存储在内存中的模式进行：与其他传统分布式框架（如Apache Hadoop）相比，该模式使得计算速度快了一个数量级。
这种新的事件驱动方法根据一天的时间段在几分钟内生成包含丰富后事件的 CSV 文件，因此，我们的数据湖延迟被减少到 1-5 分钟。 但是，业务团队还有一个更重要的需求。他们要求数据仓库中的数据是干净的。...自从我们构建了 ETL 框架之后，人们对 ETL 的期望一直在变化。我们希望能够支持： 语言无关的作业。为了最大限度地利用使用数据平台的所有团队的不同技能集。 工作流的概念。...为了将 Apache Spark 流作业部署到 Kubernetes，我们决定使用 spark-on-k8s-operator。...此外，我们的 Data UI 有一个界面，涉众可以通过它将 Apache Spark 流处理作业部署到生产环境，只需要填写一个简单的表单，其中包含了与作业相关的信息，如 Docker 镜像和标签、CPU...借助 Apache Avro 模式，在使用 Apache Spark 流作业时就可以防止我们将不正确的事件转移到其他用作 Dead Letter Queues 的 Kafka 主题中，从而防止管道中进入有问题的数据
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