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...通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive的元数据，可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据。
显然我们在学习深度学习时，不能只局限于通过使用官方提供的MNSIT、CIFAR-10、CIFAR-100这样的数据集，很多时候我们还是需要根据自己遇到的实际问题自己去搜集数据，然后制作数据集（收集数据集的方法有很多...这里只介绍数据集的读取。 1....自定义数据集的方法： 首先创建一个Dataset类 [在这里插入图片描述] 在代码中： def init() 一些初始化的过程写在这个函数下 def...len() 返回所有数据的数量,比如我们这里将数据划分好之后，这里仅仅返回的是被处理后的关系 def getitem() 回数据和标签补充代码 上述已经将框架打出来了，接下来就是将框架填充完整就行了...mode=='train': self.images=self.images[:int(0.6*len(self.images))] # 将数据集的60%设置为训练数据集合
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。 ...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....如果用Spark从Hadoop中读取某种类型的数据不知道怎么读取的时候,上网查找一个使用map-reduce的时候是怎么读取这种这种数据的,然后再将对应的读取方式改写成上面的hadoopRDD和newAPIHadoopRDD
首先是得到了工作空间中的要素数据集，即EnumDataSet对象，通过第一个参数传递进来； 第二个参数是树节点，要把遍历得到的数据集的名字添加到该节点上，也是通过参数传递进来； 当然，此方法前面的代码是要读取工作空间...，得到要素数据集EnumDataSet对象，并创建好树节点，最后调用此方法。...) { AddNodeFromEnumDataset(dataSet.Subsets, childNode); //递归，遍历数据集下面包含的要素类
相对于读取的架构 RDBMS基于“写入时的模式”，其中在加载数据之前完成架构验证。 相反，Hadoop遵循读取策略架构。 读/写速度 在RDBMS中，由于数据的架构是已知的，因此读取速度很快。...16.为什么在具有大量数据集的应用程序中使用HDFS，而不是在存在大量小文件的情况下使用HDFS？ 与分散在多个文件中的少量数据相比，HDFS更适合单个文件中的大量数据集。...如您所知，NameNode将有关文件系统的元数据信息存储在RAM中。因此，内存量限制了我的HDFS文件系统中的文件数量。换句话说，文件过多会导致生成过多的元数据。...用户需要在“ MapReduce”框架中指定的主要配置参数是： 作业在分布式文件系统中的输入位置 作业在分布式文件系统中的输出位置 数据输入格式 数据输出格式 包含地图功能的类 包含reduce函数的类...此外，pig还提供了MapReduce中缺少的嵌套数据类型，如元组，包和地图。 35. Pig Latin中有哪些不同的数据类型？
RDD，作为Spark的核心数据抽象，是Spark当中不可或缺的存在，而在SparkSQL中，Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。...RDD、DataFrame、DataSet三者的共性 RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利。...Spark能够以二进制的形式序列化数据(不包括结构)到off-heap中，当要操作数据时，就直接操作off-heap内存。由于Spark理解schema，所以知道该如何操作。...off-heap就像地盘，schema就像地图，Spark有地图又有自己地盘了，就可以自己说了算了，不再受JVM的限制，也就不再收GC的困扰了。...内的Schema。
文章大纲 RDD（Resilient Distributed Dataset, 弹性分布式数据集）是 Spark 中相当重要的一个核心抽象概念，要学习 Spark 就必须对 RDD 有一个清晰的认识...RDD 允许用户在执行多个查询时，显式地将工作数据集缓存在内存中，后续的查询能够重用该工作数据集，极大地提升了查询的效率。...通过读取外部文件方式生成 在一般开发场景中，Spark 创建 RDD 最常用的方式，是通过 Hadoop 或者其他外部存储系统的数据集来创建，包括本地文件系统、HDFS、Cassandra、HBase...其他方式 还有其他创建 RDD 的方式，包括： 通过读取数据库（如 MySQL、Hive、MongoDB、ELK 等）的数据集生成 RDD； 通过其他的 RDD 转换生成 RDD 等。...Transformation 算子 Transformation 算子（方法）主要用于 RDD 之间的转化和数据处理，如过滤、去重、求并集、连接等，常用的 Transformation 算子如下： RDD
简而言之，映射的文件组包含一组记录的所有版本。 存储类型和视图 Hudi存储类型定义了如何在DFS上对数据进行索引和布局以及如何在这种组织之上实现上述原语和时间轴活动（即如何写入数据）。...如您所见，旧查询不会看到以粉红色标记的当前进行中的提交的文件，但是在该提交后的新查询会获取新数据。因此，查询不受任何写入失败/部分写入的影响，仅运行在已提交数据上。...通过实施压缩策略，在该策略中，与较旧的分区相比，我们会积极地压缩最新的分区，从而确保RO表能够以一致的方式看到几分钟内发布的数据。...也可以使用Spark数据源API读取和写入数据集。迁移后，可以使用此处讨论的常规方法执行写操作。这里也详细讨论该问题，包括部分迁移的方法。 18....为什么必须进行两种不同的配置才能使Spark与Hudi配合使用 非Hive引擎倾向于自己列举DFS上的文件来查询数据集。例如，Spark直接从文件系统（HDFS或S3）读取路径。
另外，如果你的ETL /hive/spark作业很慢或占用大量资源，那么Hudi可以通过提供一种增量式读取和写入数据的方法来提供帮助。...读时合并（Merge On Read）：此存储类型使客户端可以快速将数据摄取为基于行（如avro）的数据格式。...如何对存储在Hudi中的数据建模 在将数据写入Hudi时，可以像在键-值存储上那样对记录进行建模：指定键字段（对于单个分区/整个数据集是唯一的），分区字段（表示要放置键的分区）和preCombine/combine...当查询/读取数据时，Hudi只是将自己显示为一个类似于json的层次表，每个人都习惯于使用Hive/Spark/Presto 来对Parquet/Json/Avro进行查询。 8....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。
而在《带你理解 Spark 中的核心抽象概念：RDD》的 2.1 节中，我们认识了如何在 Spark 中创建 RDD，那 DataSet 及 DataFrame 在 Spark SQL 中又是如何进行创建的呢...读取文件数据源方式二 两种用法的区别在于返回的数据集类型不一样 sc.textFile(path:String) 返回的数据集类型是：RDD[String] spark.read.text(path:String...4.3.4 节及 2.3 节）； 三者都有许多相似的操作算子，如 map、filter、groupByKey 等（详细介绍请参见《带你理解 Spark 中的核心抽象概念：RDD》中的 2.3 节“RDD...4.4 读取数据源，加载数据（RDD 转 DataFrame） 读取上传到 HDFS 中的广州二手房信息数据文件，分隔符为逗号，将数据加载到上面定义的 Schema 中，并转换为 DataFrame 数据集...4.10 使用 SQL 风格进行连接查询 读取上传到 HDFS 中的户型信息数据文件，分隔符为逗号，将数据加载到定义的 Schema 中，并转换为 DataSet 数据集： case class Huxing
< num; ++i) { c[i] = a[i] + b[i]; } } 我们知道：计算在CPU内完成，逻辑计算单元操作寄存器中的数据，算术运算的源操作数要先放置到CPU的寄存器中，哪怕简单的内存拷贝也需要过...当循环内没有复杂的条件分支，没有数据依赖，只调用简单内联函数时，通过编译选项（如gcc -ftree-vectorize、-O3），编译器可以将顺序执行代码翻译成向量化执行代码。...我们将Apache RLEv2解码逻辑移植到了Velox，通过BMI2指令集来加速varint解码过程中的位运算，并在解码过程中下推过滤不必要的数据。...图10：ORC文件读取过程 在生产环境测试中，我们定位到两个数据读取相关的性能问题： 小数据量随机读放大。...Spark中实现，公司内的UDF以git submodule形式单独维护。
为什么我们在有大量数据集的应用程序中使用 HDFS 而不是在有很多小文件时？ 与分布在多个文件中的少量数据相比，HDFS 更适合单个文件中的大量数据集。...“MapReduce”框架中用户需要指定的主要配置参数有： 分布式文件系统中作业的输入位置 作业在分布式文件系统中的输出位置 数据输入格式 数据输出格式 包含地图功能的类 包含 reduce...“Hive”存储表数据的默认位置是什么？ Hive 存储表数据的默认位置在 /user/hive/warehouse 中的 HDFS 内。...RDD 是弹性分布数据集的首字母缩写词 - 并行运行的操作元素的容错集合。RDD 中的分区数据是不可变的和分布式的，这是 Apache Spark 的一个关键组件。...以同样的方式，当我们对外部刺激做出反应时，Oozie 协调器会对数据的可用性做出反应，否则就会休息。 50. 如何在 Hadoop 中配置“Oozie”作业？
首先利用 Spark 平台分层并以瓦片为单位并行计算, 然后将结果分布式存储在 HDFS 上, 最后通过web 服务器应用Ajax技术结合地理信息提供各种时空分析服务.文中重点解决了数据点位置和地图之间的映射...,可以解决大数据计算中的批处理、 交互查询及流式计算等核心问题.Zeppelin可以作为Spark的解释器,进一步提供基于 Web 页面的数据分析和可视化协作可以输出表格、柱状图、折线图、饼状图、点图等..., 有效地概括并表达用户视觉注意力的累计分布 LOD针对数据可视化绘制速度慢、效率低等问题,孙敏等提出基于格网划分的LOD(levelsofdetail)分层方法, 实现对大数据集 DEM 数据的实时漫游...通过解决热图数据点和地图映射关系问题以及瓦片热图之间的边缘问题,提供大数据热图绘方法, 以满足用户交互、协同和共享等多方面需求.该方法可以拓展到其他常用可视化方法,如ScatterPlot, Bar Chart...,平行坐标等.但绘制过程是基于Spark计算后得到的离线数据,在实时性上还不能得到保证, 在下一步工作中, 我们将着手利用 Spark Streaming 库来解决这一问题.
我们每天服务的行程数量超过1500万次，因此即便只有很低比例的行程中包括客户支持票据，我们也能获得大量的票据。人工浏览这些票据以发现地图数据中的错误显然不是一个可扩展性的办法。...该平台可以指出票据中反映的地图数据的特定类型，便于我们对应的团队评估问题并确定解决方案。...一、利用我们的客户支持平台 Uber的内部客户支持平台包括应用内支持、自助服务流程和其他技术支持用户帮助代理快速解决他们遇到的任何问题。客户支持平台中的部分问题是由地图数据造成的。...二、NLP和ML算法 检测地图数据类型中的错误的要求可以被建模为机器学习中的分类问题。分类模型通过从训练数据的学习来预测票据与地图数据类型中的错误相关的概率。...模型运行10次，每次将数据集划分成训练集/验证集/测试集来进行优化。
在这一文章系列的第二篇中，我们将讨论Spark SQL库，如何使用Spark SQL库对存储在批处理文件、JSON数据集或Hive表中的数据执行SQL查询。...可以在用HiveQL解析器编写查询语句以及从Hive表中读取数据时使用。 在Spark程序中使用HiveContext无需既有的Hive环境。...JDBC数据源 Spark SQL库的其他功能还包括数据源，如JDBC数据源。 JDBC数据源可用于通过JDBC API读取关系型数据库中的数据。...Spark SQL示例应用 在上一篇文章中，我们学习了如何在本地环境中安装Spark框架，如何启动Spark框架并用Spark Scala Shell与其交互。...Spark SQL是一个功能强大的库，组织中的非技术团队成员，如业务分析师和数据分析师，都可以用Spark SQL执行数据分析。
RDD 弹性数据集是分割为固定大小的批数据，自动容错、位置感知、本地计算、可调度可伸缩等众多重要特性。...RDD 提供了丰富的底层 API 对数据集做操作，为持续降低使用门槛，Spark 社区开始开发高阶 API：DataFrame/DataSet，Spark SQL 作为统一的 API，掩盖了底层，同时针对性地做...SparkSQL-Flow流处理过程中的关联 在 ETL 或者一些实时流处理中，我们常常需要对数据做一些关联，如字典表关联、字段转义等操作。这在 数据处理业务场景中很常见。...DataX设计理念 DataX本身作为数据同步框架，将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的Reader插件，以及向目标端写入数据的Writer插件，理论上DataX框架可以支持任意数据源类型的数据同步工作...SparkSQL-Flow实现了一个以SparkSQL为基础，以XML为载体的一种批流解释器。在国内某大型保险内供数项目所使用。大大减少了Spark程序开发难度，并且有预留了Spark原生优化。
13、Alluxio 前身是Tachyon，是以内存为中心的分布式文件系统，拥有高性能和容错能力，能够为集群框架（如Spark、MapReduce）提供可靠的内存级速度的文件共享服务。...Amazon Kinesis Streams 每小时可从数十万种来源中连续捕获和存储数TB数据，如网站点击流、财务交易、社交媒体源、IT日志和定位追踪事件。...Spark Streaming可以读取数据HDFS，Flume，Kafka，Twitter和ZeroMQ，也可以读取自定义数据。...是为有数十亿行和数百万列的超大表设计的，是一种分布式数据库，可以对大数据进行随机性的实时读取/写入访问。...84、Plotly Plotly帮助你在短短几分钟内，从简单的电子表格中开始创建漂亮的图表。Plotly已经为谷歌、美国空军和纽约大学等机构所使用。
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