当DataFrame存储在Alluxio时，Spark读取DataFrame就像从Alluxio中读取文件一样简单。...对于从Spark缓存中读取DataFrame，在DataFrame规模较小时执行性能具有一定优势，但是随着DataFrame规模的增长，性能急剧下降。...没有使用Alluxio时，Spark应用需要每次都从数据源读取数据(在本次实验中是一个本地SSD)。在使用Alluxio时，数据可以直接从Alluxio内存中读取。...这是因为使用Alluxio缓存DataFrame时，Spark可以直接从Alluxio内存中读取DataFrame，而不是从远程的公有云存储中。...这种性能的不稳定性从上图中的误差范围（error bar）可以很明显地看出。在不使用Alluxio的情况下，Spark作业的完成时间变化范围超过1100秒。
所以在加载全部列的时候，仍然是不推荐使用Parquet格式。...其中，对于Impala生成的Parquet文件来说查询一因内存占用过大而无法执行，图中的读取数据量标记为-1。 从上图可以看出以下几点： 1....结论：单从读取数据量大小上考虑，Spark-Parquet读取的数据量最少，在以IO时间为主要时间开销的查询（如查询一）中，读取数据量与查询时间成正比，即Spark-Parquet的查询时间最少。...6 综合结论 - 综合上述几点，可以得出的结论是：在执行除查询一（扫描所有列）以外的查询时，使用Spark-Parquet的查询速度最快，占用CPU与内存资源最少。...7 结论 • 纵向上来比较，在节点可用物理内存充足的情况下，Impala采用SparkSQL生成的Parquet格式的查询速度是最快的，并且在CPU和内存上同时具有优势。
机器学习场景LastJoin LastJoin是一种AI场景引入的特殊拼表类型，是LeftJoin的变种，在满足Join条件的前提下，左表的每一行只拼取右表符合一提交的最后一行。...有可能对输入数据进行扩充，也就是1:N的变换，而所有新增的行都拥有第一步进行索引列拓展的unique id，因此针对unique id进行reduce即可，这里使用Spark DataFrame的groupByKey...LastJoin实现性能对比 那么既然实现的新的Join算法，我们就对比前面两种方案的性能吧，前面直接基于最新的Spark 3.0开源版，不修改Spark优化器的情况下对于小数据会使用broadcast...join进行性能优化，后者直接使用修改Spark源码编译后的版本，在小数据下Spark也会优化成broadcast join实现。...技术总结 最后简单总结下，OpenMLDB项目通过理解和修改Spark源码，可以根据业务场景来实现新的拼表算法逻辑，从性能上看比使用原生Spark接口实现性能可以有巨大的提升。
此策略确定当正在摄取的传入记录已存在于存储中时采取的操作。此配置的可用值如下： • none：不采取任何特定操作，如果传入记录包含重复项，则允许 Hudi 表中存在重复项。...如果未提供特定配置，则将采用较新配置的默认值。强烈鼓励用户迁移到使用这些较新的配置。...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。...这种支持涵盖了数据集的写入和读取。Hudi 通过 Hadoop 配置方便使用原生 Parquet 布隆过滤器。用户需要使用代表要应用布隆过滤器的列的特定键来设置 Hadoop 配置。...Hive 3.x 的Timestamp类型支持 相当长一段时间以来，Hudi 用户在读取 Spark 的 Timestamp 类型列以及随后尝试使用 Hive 3.x 读取它们时遇到了挑战。
Hive集成Spark 您可以使用Hive从Apache Spark应用程序查询数据，而无需解决方法。Hive Warehouse Connector支持从Spark读取和写入Hive表。...默认情况下，CDP数据中心在HDFS中打开ACL，为您提供以下优势： 授予多个组和用户特定权限时增加了灵活性 方便地将权限应用于目录树，而不是单个文件 事务处理 您可以利用以下事务处理特性来部署新的Hive...Spark集成 在某些情况下，Spark和Hive表可以使用Hive Warehouse连接器进行互操作。 您可以使用Hive Warehouse连接器从Spark访问ACID和外部表。...ORC是Hive数据的默认存储。 出于以下原因，建议使用Hive数据存储的ORC文件格式： 高效压缩：存储为列并进行压缩，这会导致较小的磁盘读取。列格式也是Tez中矢量化优化的理想选择。...查询按分区过滤列，从而将扫描限制在一个或几个匹配的分区上。当WHERE子句中存在分区键时，将直接进行分区修剪。分区列是虚拟的，不写入主表，因为这些列对于整个分区都是相同的。
Hive 表 Spark SQL 还支持读取和写入存储在 Apache Hive 中的数据。 但是，由于 Hive 具有大量依赖关系，因此这些依赖关系不包含在默认 Spark 分发中。...默认情况下，我们将以纯文本形式读取表格文件。 请注意，Hive 存储处理程序在创建表时不受支持，您可以使用 Hive 端的存储处理程序创建一个表，并使用 Spark SQL 来读取它。...他们描述如何从多个 worker 并行读取数据时将表给分区。partitionColumn 必须是有问题的表中的数字列。...从 Spark SQL 1.5 升级到 1.6 从 Spark 1.6 开始，默认情况下服务器在多 session（会话）模式下运行。...一般来说论文类尝试使用两种语言的共有类型（如 Array 替代了一些特定集合）。在某些情况下不通用的类型情况下，（例如，passing in closures 或 Maps）使用函数重载代替。
另外HPC主要在政府部门、科研等领域使用，成本高昂，不适合广泛推广。 如果不能把数据移到计算的地方，那为什么不转换思维，把计算移到数据里呢？...大家从图中可以看到HDFS数据读取和写入的过程，这个Architecture非常稳定，当数据量越来越大时Namenode从一个发展为多个，使内存增大，产生了Namenode Federation。...开始从HDFS中读取数据，在Mapreduce中计算，再写回HDFS作为 Intermediate data，继续把数据读出来做reduce，最后再写回HDFS，很多时候做meachine learning...同时，Shark通过UDF用户自定义函数实现特定的数据分析学习算法，使得SQL数据查询和运算分析能结合在一起，最大化RDD的重复使用。...MapReduce以顺序步骤来操作，先从集群读取数据，然后对数据执行操作，将结果写回到集群，从集群读 取更新后的数据，执行下一个数据操作，将那些结果写回到结果，依次类推。
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...因为Spark是一个更为通用的计算引擎，以后还会有更深度的使用（比如使用Spark streaming来进行实时运算），因此，我选用了Spark on Hive这种解决方案，将Hive仅作为管理结构化数据的工具...) 妞妞拼十翻牌 1200 1526027152 3642022 黑娃123456(4168266) 妞妞拼十翻牌 500 1526027152 这个例子主要只是演示一下如何使用spark结合hive
值得一提的是，在Spark 1.3当中，Spark SQL终于从alpha阶段毕业，除了部分developer API以外，所有的公共API都已经稳定，可以放心使用了。...数据往往会以各种各样的格式存储在各种各样的系统之上，而用户会希望方便地从不同的数据源获取数据，进行混合处理，再将结果以特定的格式写回数据源或直接予以某种形式的展现。...图5：Spark对不规整JSON数据的处理 上图展示了Spark SQL对三条不规整的个人信息JSON记录进行整理和schema推导的过程。...另一方面，Spark SQL在框架内部已经在各种可能的情况下尽量重用对象，这样做虽然在内部会打破了不变性，但在将数据返回给用户时，还会重新转为不可变数据。...上文讨论分区表时提到的分区剪枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时，我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录，从而减少IO。
的问题 Apache Spark 是广为流行的大数据处理引擎，它有很多使用场景: Spark SQL、批处理、流处理、MLLIB、GraphX 等。...但近几年向量化引擎越来越流行，包括 Velox、ClickHouse、DuckDB 等，他们都使用了向量化的算子实现，因此算子的中间数据也使用了列存。...为了在 Apache Spark 中实现列式 Shuffle，Celeborn 引入了行列转换和代码生成，在 Shuffle Write 的时候把行存的数据转化成列存，在 Shuffle Read 的时候把列转化为行存...之后从 LevelDB 里读取并恢复状态，最后向Master重新注册。...Celeborn 在不额外消耗机器资源的情况下，单副本比 External Shuffle Service 性能提升 20%，双副本有 13% 的提升。
列族下面可以有非常多的列，列族在创建表的时候就必须指定。...这里说的高并发，主要是在并发的情况下，HBase的单个IO延迟下降并不多。能获得高并发、低延迟的服务。...5、稀疏 稀疏主要是针对HBase列的灵活性，在列族中，你可以指定任意多的列，在列数据为空的情况下，是不会占用存储空间的。...从图中可以看出 HBase 是由 Client、Zookeeper、Master、HRegionServer、HDFS 等几个组件组成，下面来介绍一下几个组件的相关功能： 1、Client...数据多副本，保证的高可靠和高可用性 二、HBase原理 （一）读流程 1、Client 先访问 zookeeper，从 meta 表读取 region 的位置，然后读取 meta 表中的数据。
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。..._ Spark 2.0中的 SparkSession对于 Hive 的各个特性提供了内置支持，包括使用 HiveQL 编写查询语句，使用 Hive UDFs 以及从 Hive 表中读取数据。...创建 DataFrames 使用 SparkSession，可以从已经在的 RDD、Hive 表以及 Spark 支持的数据格式创建。...虽然这种方法要少复杂一些，但允许在列及其类型直到运行时才知道的情况下构造 Datasets。...由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码进一步节省存储空间 只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能 Spark SQL 支持读写 Parquet 格式数据。
考虑到系统使用的广泛程度与成熟度，在具体举例时一般会拿Hive和Impala为例，当然在调研的过程中也会涉及到一些其他系统，如Spark SQL，Presto，TAJO等。...从任务执行的角度说，这类引擎的任务执行其实跟DAG模型是类似的，当时也有Spark这个DAG模型的计算框架了，但这终究是别人家的孩子，而且往Spark上套sql又是Hive的那种玩法了。...如下图中所示从SQL编译为最终的物理执行计划大概分为5部，最终生成在每个Worker节点上运行的LocalExecutionPlan。...这种情况可能出现在判断数据的类型（是string还是int），或者在判断某一列是否因为其他字段的过滤条件导致本行不需要被读取（列存储情况下）。...更高效的编码方式：RCFile中没有标注每一列的类型，事实上当知道数据类型时，可以采取特定的编码方式，本身就能很大程度上进行数据的压缩。
阅读字数：2972 | 8分钟阅读 摘要 大数据时代，各种分布式框架层出不穷，存储方面有: HDFS, ES, HBase... 计算方面有:MR, Spark, Flink等等。...常见的存储方式有行存和列存两种。行存的形式如上图，一条一条记录连续存放，这种方式比较适合于线上，比如一次性读取检索到的数据的全部信息。...列存储适合于一些数据分析的业务，这种情况下不需要全部信息，只需特定字段下的相关数据。 ? 与前两种方式不同，ES存储的是倒排索引，适用于全文检索的业务。...需要注意的是即使内存足够，Map阶段的数据也还是会落盘。 ? 对于上图中的 ，相信大家一眼就能求出解。...上图是Storm统计词群的过程，首先由spout从输入源中读取一条数据，然后上游bolt接收数据进行分词，接着下游bolt根据key值接收数据并将数据入库，最终得到统计结果。 ?
其后使用 Spark 将数据分批写入 Delta Lake。最后我们升级了数据取数平台，使用 Spark sql 从 Delta Lake 中进行取数。...如何界定数据完全就绪 流式数据一般会有乱序的情况，在乱序的情况下，即使采用 watermark 的机制，也只能保障一定时间范围内的数据有序，而对于离线数仓来说，数据需要 100% 可靠不丢。...即写入 Delta Lake 的 spark 从某个 topic 读取到逻辑表的数据是 partition 粒度有序的。...Delta Lake 更新数据时分为两步： 定位到要更新的文件，默认情况下需要读取全部的文件和 spark 内 batch 的增量数据做 join，关联出需要更新的文件来。...针对这两种情况，对 Zorder 进行了优化： 常规情况下，对于多列的 Zorder，由多次遍历数据集改为遍历一次数据集来提升构建效率。构建时长从平均~30mins 降低到~20mins。
Parquet文件读取原理： （1）每个rowgroup的元信息里，都会记录自己包含的各个列的最大值和最小值 （2）读取时如何这个值不在最大值、最小值范围内，则跳过RowGroup 生成hive...分区文件时，先读取metastore，获取它是否需要使用localsort，如果需要，选择它的高频列是哪个。...基于Parquet数据读取剪枝：Prewhere 基于列式存储各列分别存储、读取的特性•针对需要返回多列的SQL，先根据下推条件对RowId进行过滤、选取。...再有跳过地读取其他列，从而减少无关IO和后续计算•谓词选择（简单、计算量小）:in,=,,isnull,isnotnull 优化结果使得：特定SQL（Project16列，where条件 2列）SQL...Vcore 对于CPU使用率低的场景，通过vcore技术使得一个yarn-core可以启动多个spark-core Spark 访问hivemetastore 特定filter下推： 构造 get_partitions_by_filter
而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息，即schema。...另一方面，Spark SQL在框架内部已经在各种可能的情况下尽量重用对象，这样做虽然在内部会打破了不变性，但在将数据返回给用户时，还会重新转为不可变数据。...上文讨论分区表时提到的分区剪 枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时，我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录，从而减少IO。...此外，Spark SQL也可以充分利用RCFile、ORC、Parquet等列式存储格式的优势，仅扫描查询真正涉及的列，忽略其余列的数据。...执行优化 为了说明查询优化，我们来看上图展示的人口数据分析的示例。图中构造了两个DataFrame，将它们join之后又做了一次filter操作。
2）在应用程序中可以混合使用不同来源的数据，如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join操作。 ...）降低内存开销；更有趣的是，对于分析查询中频繁使用的聚合特定列，性能会得到很大的提高，原因就是这些列的数据放在一起，更容易读入内存进行计算。...4）从数据的压缩以及更性能的读取来对比 ? ?...如果读取的数据列属于相同的列族，列式数据库可以从相同的地方一次性读取多个数据列的值，避免了多个数据列的合并。列族是一种行列混合存储模式，这种模式能够同时满足OLTP和OLAP的查询需求。 ...可以只读取需要的数据，降低IO数据量； 压缩编码可以降低磁盘存储空间。由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码进一步节约存储空间。
Hive表是一种依赖于结构化数据的大数据表。数据默认存储在 Hive 数据仓库中。为了将它存储在特定的位置，开发人员可以在创建表时使用 location 标记设置位置。...合并技术也不涉及任何在线的地方，因此，这项特定的技术非常重要，特别是批处理应用程序读取数据时。 什么是合并作业？...使用 Spark 或 Nifi 向日分区目录下的 Hive 表写入数据 使用 Spark 或 Nifi 向 Hadoop 文件系统（HDFS）写入数据 在这种情况下，大文件会被写入到日文件夹下。...在这种情况下，从日分区中选择数据并将其写入临时分区。如果成功，则使用 load 命令将临时分区数据移动到实际的分区。步骤如图 3 所示。 ...因此，这将为你带来显著的性能提升。合并逻辑代码见这里。 统计数据 在不使用任何调优技术的情况下，从 Hive 表读取数据的查询时间根据数据量不同需要耗费 5 分钟到几个小时不等。
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