在长时间的生产实践中，我们总结了一套基于Scala开发Spark任务的可行规范，来帮助我们写出高可读性、高可维护性和高质量的代码，提升整体开发效率。...Spark cache是使用给定的存储级别来缓存表的内容或查询的输出内容，常用于未来查询中复用原始文件的场景。...Cache的存储级别分为以下几种： NONE：不进行缓存 DISK_ONLY：只在磁盘中缓存 DISKONLY_2：只在磁盘中缓存并进行2次备份 MEMORY_ONLY：只在内存中缓存 MEMORY_ONLY...在内存中缓存，如果内存不足将写入磁盘 （默认缓存级别） MEMORY_AND_DISK_2 ：在内存中缓存并进行2次备份，如果内存不足将写入磁盘 MEMORY_AND_DISK_SER：在内存中缓存并序列化...二、DataFrame的 API 和Spark SQL中的 union 行为是不一致的，DataFrame中union默认不会进行去重，Spark SQL union 默认会进行去重。
二、具体配置 1、在Spark客户端配置Hive On Spark 在Spark客户端安装包下spark-1.6.0/conf中创建文件hive-site.xml： ...4、启动SparkShell 读取Hive中的表总数，对比hive中查询同一表查询总数测试时间。 ....找不到HDFS集群路径，要在客户端机器conf/spark-env.sh中设置HDFS的路径： export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop 三、读取...Hive中的数据加载成DataFrame 1、HiveContext是SQLContext的子类，连接Hive建议使用HiveContext。 ...IF EXISTS student_infos"); //在hive中创建student_infos表 hiveContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS student_infos
Spark就是借用了DAG对RDD之间的关系进行了建模，用来描述RDD之间的因果依赖关系。因为在一个Spark作业调度中，多个作业任务之间也是相互依赖的，有些任务需要在一些任务执行完成了才可以执行的。...\DataFrame.persist # 可以把一些数据放入缓存中，default storage level (MEMORY_AND_DISK). df.cache() df.persist() df.unpersist...代码中需要重复调用RDD1 五次，所以没有缓存的话，差不多每次都要6秒，总共需要耗时26秒左右，但是，做了缓存，每次就只需要3s不到，总共需要耗时17秒左右。...MEMORY_AND_DISK 优先尝试将数据保存在内存中，如果内存不够存放所有的数据，会将数据写入磁盘文件中。 MEMORY_ONLY_SER 基本含义同MEMORY_ONLY。...当变量被广播后，会保证每个executor的内存中只会保留一份副本，同个executor内的task都可以共享这个副本数据。
为了分析理解使用Alluxio存储DataFrame和使用Spark内置缓存存储DataFrame在性能上差异，我们进行了如下的一些实验。...在本次实验中，我们使用Spark内置的不同缓存级别存储DataFrame对比测试使用Alluxio存储DataFrame，然后收集分析性能测试结果。...本次实验使用了以下Spark缓存存储级别（StorageLevel）： MEMORY_ONLY：在Spark JVM内存中存储DataFrame对象 MEMORY_ONLY_SER：在Spark JVM...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。...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。
9 广播变量 Spark 广播变量是一种在集群中缓存只读变量的机制，可以有效地减少数据的传输量，提高作业执行的效率。...分布式缓存：广播变量会被序列化后缓存在 Executor 的内存中，可以在 Executor 上进行反序列化，而不需要重新传输数据。...示例： 10 RDD、DataFrame、DataSet三者的转换 在Spark中，RDD、DataFrame和DataSet都是用来表示数据集的抽象。...在Spark中，RDD、DataFrame和DataSet之间可以进行相互转换。...① PROCESS_LOCAL:数据和计算它的代码在同⼀个JVM进程⾥⾯； ② NODE_LOCAL:数据和计算它的代码在⼀个节点上，但是不在⼀个进程中，⽐如不在同⼀个executor进程中，或者是数据在
利用内存缓存，显著降低算法迭代时频繁读取数据的开销。 更好的DAG框架。原有在MapReduce M-R-M-R的模型，在Spark框架下，更类似与M-R-R,优化掉无用流程节点。...在做Look-alike的过程中，用到了Spark中的Mlilib库。...在第一种方法中实现零数据丢失需要将数据存储在预写日志中，该日志进一步复制数据。这实际上是低效的，因为数据有效地被复制两次。第二种方法消除了问题，因为没有接收器，因此不需要预写日志。...第一种方法使用Kafka的高级API在Zookeeper中存储消耗的偏移量。这是传统上消费Kafka数据的方式。...因此，在第二种方法中，我们使用不基于Zookeeper的简单的Kafka API，偏移由Spark Streaming在其检查点内跟踪。
统一的空值处理：在数据分析过程中，空值处理是一个常见且重要的问题。Pandas 2.0 引入了 pd.NA 统一表示空值，简化了空值处理的逻辑。...跨平台兼容：支持多种编程语言和计算引擎，如 Python、R、Java、Spark 等。高性能：优化了内存访问模式，提高了数据处理的速度。...空值处理的最佳实践使用 pd.NA 进行空值处理的一些最佳实践包括：统一表示空值：使用 pd.NA 统一表示所有数据类型的空值，简化空值处理逻辑。...})grouped = df.groupby('group').sum()print(grouped)实际应用中的性能对比通过实际应用中的性能对比测试，可以看到 Pandas 2.0 在处理大数据集时的显著性能提升...它可以帮助开发者进行类型检查、自动补全和错误检测，减少代码中的潜在错误。
并且将要处理的结构化数据封装在DataFrame中，在最开始的版本1.0中，其中DataFrame = RDD + Schema信息。...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。...DataFrame为数据提供了Schema的视图。可以把它当做数据库中的一张表来对待，DataFrame也是懒执行的。...如在代码下方反复用到了Result数据，可以考虑将此数据缓存下来。...("spark.locality.wait","6s") //设置mapTask写磁盘缓存 sparkConf.set("spark.shuffle.file.buffer","64k"
spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。 在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。...首先加载数据集，然后在提取数据集的前几行过程中，才找到limit的函数。 而合并就用到union函数，重新入库，就是registerTemple注册成表，再进行写入到HIVE中。...类型的 12、 toDF(colnames：String*)将参数中的几个字段返回一个新的dataframe类型的， 13、 unpersist() 返回dataframe.this.type 类型，去除模式中的数据...(expers:column*) 返回dataframe类型 ，同数学计算求值 df.agg(max("age"), avg("salary")) df.groupBy().agg(max("age")...) 返回一个dataframe，在2个dataframe都存在的元素 16、 join(right: DataFrame, joinExprs: Column, joinType: String) 一个是关联的
昨天小强带着大家了解了Spark SQL的由来、Spark SQL的架构和SparkSQL四大组件：Spark SQL、DataSource Api、DataFrame Api和Dataset Api...DataFrame用于创建数据的行和列，它就像是关系数据库管理系统中的一张表，DataFrame是一种常见的数据分析抽象。...就像上图这样，DataFrame和Dataset进行了缓存，在缓存时，他们以更加高效的列式自动存储数据，这种格式比java、Python对象明显更为紧凑，并进行了优化。...实践 在pyspark shell或spark-shell中，会自动创建一个名为spark的预配置SparkSession。...2、从RDD创建DataFrame 3、从Hive中的表中创建DataFrame 把DataFrame转换为RDD非常简单，只需要使用.rdd方法 ? 常用方法的示例 ?
一、简介 Spark SQL是spark主要组成模块之一，其主要作用与结构化数据，与hadoop生态中的hive是对标的。...DataFrame是一种以命名列的方式组织的分布式数据集，可以类比于hive中的表。...2.jpg 下面就是从tdw表中读取对应的表格数据，然后就可以使用DataFrame的API来操作数据表格，其中TDWSQLProvider是数平提供的spark tookit，可以在KM上找到这些API...3.jpg 这段代码的意思是从tdw 表中读取对应分区的数据，select出表格中对应的字段（这里面的字段名字就是表格字段名字，需要用双引号）toDF将筛选出来的字段转换成DataFrame，在进行groupBy...从上面的例子中可以看出，DataFrame基本把SQL函数给实现了，在hive中用到的很多操作（如：select、groupBy、count、join等等）可以使用同样的编程习惯写出spark程序，这对于没有函数式编程经验的同学来说绝对福利
它可以在任何时间点被创建和查询，使得缓存，共享，备份都非常简单。在计算过程中，是RDD的不可修改特性保证了数据的一致性。...在该RDD第一次被计算出来时，就会直接缓存在每个节点中。...最后，我们使用 show 方法来显示 DataFrame 的内容。 创建 DataFrame 在 Scala 中，可以通过以下几种方式创建 DataFrame： 从现有的 RDD 转换而来。...在 Spark 中，可以使用 SQL 对 DataFrame 进行查询。...对于 DataFrame/DataSet/DStream 来说本质上都可以理解成 RDD。 窗口函数 在 Spark Streaming 中，窗口函数用于对 DStream 中的数据进行窗口化处理。
.stripMargin)result.show(false)图片五、 增量查询Hudi数据Hudi可以根据我们传入的时间戳查询此时间戳之后的数据，这就是增量查询，需要注意的是增量查询必须通过以下方式在Spark...1、向原有Hudi表“person_infos”中插入两次数据目前hudi表中的数据如下：图片先执行两次新的数据插入，两次插入数据之间的间隔时间至少为1分钟，两次插入数据代码如下://以下代码分两次向...HDFS /hudi_data/person_infos 路径中插入数据，两次运行至少1分钟以上val session: SparkSession = SparkSession.builder().master...，在删除Hudi中的数据时，需要指定option(OPERATION_OPT_KEY,"delete")配置项，并且写入模式只能是Append，不支持其他写入模式，另外，设置下删除执行的并行度，默认为1500...//读取的文件中准备了一个主键在Hudi中存在但是分区不再Hudi中存在的数据，此主键数据在Hudi中不能被删除，需要分区和主键字段都匹配才能删除val deleteData: DataFrame =
它可以在任何时间点被创建和查询，使得缓存，共享，备份都非常简单。在计算过程中，是RDD的不可修改特性保证了数据的一致性。...在该RDD第一次被计算出来时，就会直接缓存在每个节点中。...最后，我们使用 show 方法来显示 DataFrame 的内容。创建 DataFrame在 Scala 中，可以通过以下几种方式创建 DataFrame：从现有的 RDD 转换而来。...在 Spark 中，可以使用 SQL 对 DataFrame 进行查询。...对于 DataFrame/DataSet/DStream 来说本质上都可以理解成 RDD。窗口函数在 Spark Streaming 中，窗口函数用于对 DStream 中的数据进行窗口化处理。
在执行Action操作期间，Spark会在所有Worker节点上同时运行相关计算任务，并考虑数据的分区、缓存等性能因素进行调度。...缓存DataFrame：通过使用persist()方法，Spark可以将DataFrame在内存中缓存以便后续查询快速访问数据。例如：df.persist()。...Spark SQL采用了类似于SQL查询的API，其中操作更接近查询而不是在内存中操作RDD。缓存和持久化：为加速数据处理而缓存DataFrame对象。...Spark SQL实战波士顿房价数据分析流程：数据读取：可以使用Spark将数据从本地文件系统或远程文件系统中读入，并存储为一个DataFrame对象。...在Spark中，可以使用pyspark.ml.api 来方便地完成数据可视化操作。
Spark与Iceberg整合查询操作一、DataFrame API加载Iceberg中的数据Spark操作Iceberg不仅可以使用SQL方式查询Iceberg中的数据，还可以使用DataFrame...* from hadoop_prod.mydb.mytest").show()/** * 2.使用Spark查询Iceberg中的表除了使用sql 方式之外，还可以使用DataFrame方式,建议使用...""".stripMargin).show()结果如下：八、回滚快照在Iceberg中可以回滚快照，可以借助于Java 代码实现，Spark DataFrame Api...不能回滚快照，在Spark3.x版本之后，支持SQL回滚快照。...例如，表mytest 最新的json元数据文件信息如下:这里删除时间为“1640070000000”之前的所有快照信息，在删除快照时，数据data目录中过期的数据parquet文件也会被删除（例如：快照回滚后不再需要的文件
# Spark中DataFrame写入Hive表时的Schema不匹配问题排查与解决 ## 前言 作为一名普通的程序开发者，在日常的Spark开发过程中，经常会遇到一些看似简单但实际却容易让人摸不着头脑的问题...这次我遇到了一个在使用Spark将DataFrame写入Hive表时出现的Schema不匹配问题，虽然最终解决了，但整个排查过程让我对Spark和Hive之间的交互机制有了更深入的理解。...## 问题现象 在一次任务执行中，我尝试使用以下代码将DataFrame写入Hive表： ```scala val df = spark.read.parquet("/path/to/data")...然后我检查了DataFrame的Schema，确实显示`col2`是`LongType`（对应Spark中的`bigint`）。...在Spark中，`long`到`double`的转换是允许的，但可能会有精度损失。因此，在实际生产环境中，应该根据业务需求判断是否需要保留原始精度。
Tachyon就可以帮你让这些数据长期处于内存中并且在不同应用之间共享。...在巴克莱我们并没有把数据存储在HDFS上，而是使用了RDMBS关系型数据库，而且我们还开发了一套让Spark从RDBMS直接读取数据的流程。...虽然Spark有缓存功能，但当我们重启context，更新依赖或者重新提交job的时候缓存的数据就丢失了，只有从数据库中重新加载这一个办法。...考虑到我们一天要重启很多次，光靠Spark的缓存肯定是不够的。...我们想要达到的目标有下面三点: • 缓存DataFrame原始数据用于寻找正确的映射配置 • 缓存RDD用于分析 • 快速读取中间结果并在不同应用之间共享数据 这三点汇成一句话其实就是要一个内存存储系统
一旦提供了适当的Hudi捆绑包， 就可以通过Hive、Spark和Presto之类的常用查询引擎来查询数据集。 具体来说，在写入过程中传递了两个由table name命名的Hive表。...| | |extractSQLFile| 在源表上要执行的提取数据的SQL。提取的数据将是自特定时间点以来已更改的所有行。| | |sourceTable| 源表名称。在Hive环境属性中需要设置。...将此设置为大于0的值，将包括在fromCommitTime之后仅更改指定提交次数的记录。如果您需要一次赶上两次提交，则可能需要这样做。...该工具当前的局限性在于缺乏在混合模式（正常模式和增量模式）下自联接同一表的支持。...Hudi RO表可以在Presto中无缝查询。 这需要在整个安装过程中将hudi-presto-bundle jar放入/plugin/hive-hadoop2/中。
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