从文件中读取数据是创建 RDD 的一种方式. 把数据保存的文件中的操作是一种 Action. ...Spark 的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。 ...读取 Json 文件 如果 JSON 文件中每一行就是一个 JSON 记录，那么可以通过将 JSON 文件当做文本文件来读取，然后利用相关的 JSON 库对每一条数据进行 JSON 解析。 ...Spark 有专门用来读取 SequenceFile 的接口。在 SparkContext 中，可以调用 sequenceFile keyClass, valueClass。 ...在Hadoop中以压缩形式存储的数据,不需要指定解压方式就能够进行读取,因为Hadoop本身有一个解压器会根据压缩文件的后缀推断解压算法进行解压.
img 其中test_1是一个包，在util.py里面想导入同一个包里面的read.py中的read函数，那么代码可以写为： from .read import read def util():...img 现在，我们增加一个数据文件，data.txt，它的内容如下图所示： ? img 并且想通过read.py去读取这个数据文件并打印出来。...如果数据文件内容是字符串，那么直接decode()以后就是正文内容了。 为什么pkgutil读取的数据文件是bytes型的内容而不直接是字符串类型?...此时如果要在teat_1包的read.py中读取data2.txt中的内容，那么只需要修改pkgutil.get_data的第一个参数为test_2和数据文件的名字即可，运行效果如下图所示： ?...所以使用pkgutil可以大大简化读取包里面的数据文件的代码。
本篇博客主要是学习在Express中如何对MongoDB数据库进行增删改查。...建立好上述开发环境后，打开VSCode，在一个目录中新建一个EXPRESS-TEST的文件夹，用于存放项目文件，新建一个server.js文件用于存放代码，test.http存放rest-client编写的接口用于测试客户端的...然后在VSCode中打开终端，使用cnpm命令安装express和MongoDB的数据库模块mongoose和cors(支持跨域)，命令如下： cnpm install express cnpm install...}) 在NodeJs中对MongoDB数据库进行增删改查 连接MongoDB数据库 新建一个MongoDB数据库模型，命名为express-test const mongoose = require('...}) 我在实际使用VSCode的过程中，当使用async集合await调用MongoDB实现异步调用时保存，需要在源代码文件server.js的顶部添加如下一行： /* jshint esversion
一、什么是文件读写 在 Java 中，文件读写是指通过程序对计算机中的文件进行读取和写入操作，通过文件读写，可以实现数据的持久化存储和读取。...，然后通过 FileOutputStream 将内容写入目标文件，在循环中不断读取数据，直到读取完毕，最后关闭输入和输出流，完成文件复制操作。...这只是文件读写的一个简单示例，在实际应用中，同学们需要根据实际需求选择合适的类和方法进行文件读写操作。...提示：在使用Java进行文件读写操作时，务必进行适当的异常处理和资源释放，以确保程序的稳定性和可靠性。...文件解析和处理：Java 文件读写操作也常用于解析和处理各种文件格式，如 CSV、XML、JSON 等。通过读取文件的内容，可以对文件进行分析、提取数据或进行其他特定的操作。
CursorAdpater对于各种数据源，对TABLES和UPDATENAMELIST属性具有如下一般性规则，在进行程序设计时应当注意： 1、 TABLES：为确保自动更新后台数据能正确完成，必须按严格的格式为...,还必须设置正确主键值列表（KEY LIST） 批量更新 在表缓存的模式下，如果CA的BATCHUPDATECOUNT值大于1，CA对象使用批量更新模式对远程数据进行数据更新，在这种模式下，根据不同的数据源...AfterInsert BeroreUpdate AfterUpdate BeforeDelete AfterDelete 总的来讲，使用CA对数据进行存取时...可以利用本事件对附加的临时表进行用户定制处理、执行校验规则等等，从而使用临时表的数据能够附合我们的使用要 求。 5、BeforeCursorDetach:CA在尝试解除附着的临时表之前发生。...可以在这个事件中对没有附着临时表的CA的属性进行重新设置以及对自由表进行数据操作。 7、 BeforeCursorClose：在临时表关闭之前立即发生。参数：cAlias：临时表的别名。
本 人一直使用VFP开发程序，对这些东西也没有一个清晰的了解（太笨了），特别对远程数据进行访问时更是不知选什么好。...CursorAdapter既可以对本地数据进行存取，又可以对远程的不同类型的数据源进行存取，不需要关心数据源，只要对 CursorAdapter的属性进行适当的设置就可以了，甚至可以在程序中动态的对这些属性进行改变...3、 在数据源本身技术限制的范围内对数据源进行共享。 4、 对与CursorAdapter相关联的临时表（CURSOR）的结构可以有选择地进行定义。...7、 通过对CursorAdapter对象的属性和方法进行设置，可以控制数据的插入、更新和删除的方式，可以有自动与程序控制两种方式。...注意：VFP9中在TABLEUPDATE( )执行期间不能执行TABLEREVERT( )。
在本指南中，我们分析了其中一个样本——第二切片的第一个生物学重复样本。在每个细胞中检测到的转录本数量平均为206。 首先，我们导入数据集并构建了一个Seurat对象。...在标准化过程中，我们采用了基于SCTransform的方法，并对默认的裁剪参数进行了微调，以减少smFISH实验中偶尔出现的异常值对我们分析结果的干扰。...完成标准化后，我们便可以进行数据的降维处理和聚类分析。...通过使用ImageFeaturePlot()函数，我们可以根据单个基因的表达量来对细胞进行着色，这与FeaturePlot()函数的作用相似，都是为了在二维平面上展示基因表达的分布情况。...考虑到MERFISH技术能够对单个分子进行成像，我们还能够在图像上直接观察到每个分子的具体位置。
在当今数字化商业的浪潮中，数据就是企业的宝贵资产。对于销售数据的有效管理和分析，能够为企业的决策提供关键的支持。而在 SQL 中，对销售数据按照销售额进行降序排序，是一项基础但极其重要的操作。...想象一下，您面前有一张庞大的销售数据表，其中记录了各种产品在不同时间、不同地点的销售情况。...如果能够快速、准确地按照销售额从高到低进行排序，那么您就能一眼看出哪些产品是销售的热门，哪些可能需要进一步的营销策略调整。 首先，让我们来了解一下基本的 SQL 语法。...在实际应用中，可能会有更复杂的需求。...无论是为了制定销售策略、评估市场表现，还是优化库存管理，都能从有序的数据中获取有价值的信息。 总之，SQL 中的排序操作虽然看似简单，但却蕴含着巨大的能量。
C、读取优化，除了上面提到的数据分区外，针对常用的查询访问模式，持续构建数据湖中数据列的 metrics，可以支持 Iceberg 文件层级的过滤。...Partition Evolution：在数仓或者数据湖中一个加速数据查询很重要的手段就是对数据进行分区，这样查询时可以过滤掉很多的不必要文件。...在我们的测试中有40%的性能提升。 当前Iceberg在Plan Task时只是根据 read.split.target-size 对文件进行切分，但是实际上并不是所有列都需要读取。...支持根据时间区间合并小文件 在已有的合并小文件实现中，我们通常是对单个分区的文件进行小文件合并，这样可以避免由于表中小文件太多导致任务占用的资源太多，但是日志文件单个分区依然有几十TB，这依然会导致一个...5、未来规划 当前已有部分规划中的已经在进行中： 基于Flink的实时入湖，已经在开发中了，上线后会提供更好的实时性。 Spark异步IO加速Iceberg文件读取的优化也已经在开发中。
上述图片中，A、B都是在Executor中执行，原因在于对RDD数据操作的，针对C来说，如果没有返回值时，在Executor中执行，有返回值，比如调用count、first等函数时，在Driver中执行的...对RDD中数据处理时，每个分区（分片）数据应用函数进行处理 第三个：A list of dependencies on other RDDs 一个RDD依赖于一些列RDD 在RDD类中，对应一个方法...：Optionally, a list of preferred locations to compute each split on 对RDD中每个分区数据进行计算时，找到最佳位置列表 对数据计算时...14-[掌握]-创建RDD时小文件读取 在实际项目中，有时往往处理的数据文件属于小文件（每个文件数据数据量很小，比如KB，几十MB等），文件数量又很大，如果一个个文件读取为RDD的一个个分区，计算数据时很耗时性能低下...范例演示：读取100个小文件数据，每个文件大小小于1MB，设置RDD分区数目为2。
，降低综合成本 数据量增长导致算力资源缺乏，需扩大离线在线混部资源规模且能实时互相借调 计算引擎 Spark2 需要平滑升级 Spark3 三、整体架构 在 2022-2023 年持续演进过程中，数据平台...在 2020 年 6 月，Spark3.0 正式发布，有强大的自适应查询执行 (Adaptive Query Execution) 功能，通过在运行时对查询执行计划进行优化，允许 Spark Planner...的 spark.sql.sources.schema，Spark 读取 View 时 schema 再从此属性恢复，由于 Hive 修改 View 不会同步修改这个属性，这导致 Spark 读取 Hive...依赖的 Hive 版本进行修复，创建一个无数据空 schema 的 ORC 文件，保证灰度升级的时候，Spark3 产出的数据文件，下游 Spark，Hive 都可以正常读取该表的数据。...在 Spark3 升级的过程中，重新梳理定制化需求，尽可能剥离出来新的代码文件，并抽离出一些 SQL Rule，包装成 Spark plugin，注入到 SparkSessionExtensions，方便后续的升级及维护
在部分分区数据丢失后，可以通过这种依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对 RDD 的所有分区进行重新计算； Key-Value 型的 RDD 还拥有 Partitioner(分区器)，用于决定数据被存储在哪个分区中...对于一个 HDFS 文件来说，这个列表保存的就是每个分区所在的块的位置，按照“移动数据不如移动计算“的理念，Spark 在进行任务调度的时候，会尽可能的将计算任务分配到其所要处理数据块的存储位置。...； wholeTextFiles：其返回格式是 RDD[(String, String)]，元组中第一个参数是文件路径，第二个参数是文件内容； 两者都提供第二个参数来控制最小分区数； 从 HDFS 上读取文件时...当然，你也可以使用 RDD.unpersist() 方法进行手动删除。 五、理解shuffle 5.1 shuffle介绍 在 Spark 中，一个任务对应一个分区，通常不会跨分区操作数据。...Shuffle 还会在磁盘上生成大量中间文件，从 Spark 1.3 开始，这些文件将被保留，直到相应的 RDD 不再使用并进行垃圾回收，这样做是为了避免在计算时重复创建 Shuffle 文件。
4. query需要显式地指定partition 在 Hive 中，分区需要显示指定为表中的一个字段，并且要求在写入和读取时需要明确的指定写入和读取的分区。...在建表时用户可以指定date(event_time) 作为分区， Iceberg 会保证正确的数据总是写入正确的分区，而且在查询时不需要手动指定分区列，Iceberg 会自动根据查询条件来进行分区裁剪。...从manifest-list清单文件列表中读取清单时，Iceberg 会将查询的分区谓词与每个分区字段的值范围进行比较，然后跳过那些没有任何范围重叠的清单文件。...在讲Iceberg前我们先来说下Spark是如何实现谓词下推的： 在SparkSQL优化中，会把查询的过滤条件，下推到靠近存储层，这样可以减少从存储层读取的数据量。...其次在真正读取过滤数据时，Spark并不自己实现谓词下推，而是交给文件格式的reader来解决。
从源码中可以看到，在启动thriftserver时，调用了spark- daemon.sh文件，该文件源码如左图，加载spark_home下的 conf中的文件。 ?...创建RDD的方法有两种：一种是读取一个外部数据集；一种是在群东程序里分发驱动器程序中的对象集合，不如刚才的示例，读取文本文件作为一个字符串的RDD的示例。...之所以这样设计，是因为比如刚才调用sc.textFile(...)时就把文件中的所有行都读取并存储起来，就会消耗很多存储空间，而我们马上又要筛选掉其中的很多数据。 ...这里还需要注意的一点是，spark会在你每次对它们进行行动操作时重新计算。...Spark数据分区 1、Spark的特性是对数据集在节点间的分区进行控制。在分布式系统中，通讯的代价是巨大的，控制数据分布以获得最少的网络传输可以极大地提升整体性能。
同样我们假设 Spark的一个计算也设计四步，则执行流程为： (1) RDD1 [PartitonRDD] FromTextFile #此RDD为Transformation类型，从HDFS中读取文件...，此时RDD1中保存的展示文件的一个代理信息，包括分区信息 (2) RDD2 [StringRDD] FlatMap #此RDD为Transformation类型，从文件中读取每一行，进行处理...自定义分区： Spark在执行过程中可以对分区进行自定义，默认启动俩个分区，如果执行的数据块有三个或者更多，会根据文件个数及大小自动扩展分区个数，之所以讲分区是因为在后面执行Action...在做Spark计算时，最好有一个比较好的分区策略，让数据流按着自己的思路进行分区计算或者保存，这样子就尽量避免了后面在数据计算时数据在Worker间的传输所产生的性能消耗和网络负载。...部署Spark计算框架时，最好是Worker节点同HDFS的DataNode节点保持在同一台主机上，这样就可以尽可能的减少数据在网络间的传输，并且数据相对来说在本地的话，读取效率也会有所提升。
Partition Evolution：在数仓或者数据湖中一个加速数据查询很重要的手段就是对数据进行分区，这样查询时可以过滤掉很多的不必要文件。...在我们的测试中有40%的性能提升。 当前Iceberg在Plan Task时只是根据 read.split.target-size 对文件进行切分，但是实际上并不是所有列都需要读取。...优化Schema Evolution对文件过滤的影响 前文提到我们会时常对表的列进行更改，比如我们对Table添加一个列: ，当我们写入数据时，表中的数据可以分为如下两部分：在添加字段前已经存在于表的数据...支持根据时间区间合并小文件 在已有的合并小文件实现中，我们通常是对单个分区的文件进行小文件合并，这样可以避免由于表中小文件太多导致任务占用的资源太多，但是日志文件单个分区依然有几十TB，这依然会导致一个...Spark异步IO加速Iceberg文件读取的优化也已经在开发中。 根据表的查询统计信息对常用的过滤字段开启索引加速查询。 列字段的生命周期管理，进一步降低存储成本。
还要学习在 SQL 的帮助下，如何对 Parquet 文件对数据进行分区和检索分区以提高性能。...Parquet 文件与数据一起维护模式，因此它用于处理结构化文件。 下面是关于如何在 PySpark 中写入和读取 Parquet 文件的简单说明，我将在后面的部分中详细解释。...当将DataFrame写入parquet文件时，它会自动保留列名及其数据类型。Pyspark创建的每个分区文件都具有 .parquet 文件扩展名。...这与传统的数据库查询执行类似。在 PySpark 中，我们可以通过使用 PySpark partitionBy()方法对数据进行分区，以优化的方式改进查询执行。...从分区 Parquet 文件中检索 下面的示例解释了将分区 Parquet 文件读取到 gender=M 的 DataFrame 中。
RDD具有以下几个主要特点： 弹性：RDD是弹性的，即可以在内存中缓存数据，并支持容错性。这意味着当计算节点发生故障时，可以重新计算丢失的数据分区，而不需要重新启动整个计算过程。...分区：RDD将数据集合划分为多个分区，每个分区存储在不同的计算节点上。这样可以实现数据的并行处理，提高计算效率。 不可变性：RDD是不可变的，即不能直接修改RDD中的数据。...然后，我们创建了一个JavaSparkContext对象，作为与Spark集群的连接。接下来，我们使用textFile方法从HDFS中读取一个文本文件，并将每一行切分成单词。...首先，RDD是弹性的，可以在内存中缓存数据，并支持容错性。其次，RDD将数据集合划分为多个分区，实现数据的并行处理。此外，RDD是不可变的，每次对RDD的转换操作都会生成一个新的RDD。...最后，RDD采用了延迟计算的策略，只有在需要获取结果时才会进行计算。 RDD是Spark中的核心抽象，用于表示分布式计算过程中的数据集合。
长时间下来产生的大量小文件，会对HDFS namenode产生巨大的压力。 对update操作的支持。HDFS系统本身不支持数据的修改，无法实现同步过程中对记录进行修改。 事务性。...2.2 文件管理 Hudi表存在在DFS系统的 base path（用户写入Hudi时自定义） 目录下，在该目录下被分成不同的分区。...更新数据时，在写入的同时同步合并文件，仅仅修改文件的版次并重写。 Merge On Read：采用列式存储文件（parquet）+行式存储文件（avro）存储数据。...kafka每天读取数据约1500万条，被消费的topic共有9个分区。...3 cow和mor表文件大小对比 每十分钟读取两种表同一分区小文件大小，单位M。结果如下图，mor表文件大小增加较大，占用磁盘资源较多。不存在更新操作时，尽可能使用cow表。 ?
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