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Spark DataFrame写入HBase的常用方式

Spark是目前最流行的分布式计算框架，而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎，基于Spark做离线或者实时计算，数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法。...因此Spark如何向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了。本文将会介绍三种写入的方式，其中一种还在期待中，暂且官网即可... 代码在spark 2.2.0版本亲测 1....基于HBase API批量写入 第一种是最简单的使用方式了，就是基于RDD的分区，由于在spark中一个partition总是存储在一个excutor上，因此可以创建一个HBase连接，提交整个partition...下面就看看怎么实现dataframe直接写入hbase吧！ 2. Hortonworks的SHC写入 由于这个插件是hortonworks提供的，maven的中央仓库并没有直接可下载的版本。...HBase 2.x+即将发布的hbase-spark 如果有浏览官网习惯的同学，一定会发现，HBase官网的版本已经到了3.0.0-SNAPSHOT，并且早就在2.0版本就增加了一个hbase-spark

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    对Spark硬件配置的建议

    对于Spark开发人员来说，一个比较普遍的问题就是如何合理的配置Spark的硬件？...当然如何合理的对Spark集群进行硬件配置要视情况而定，在这里给出以下建议： 存储系统 在大数据领域，有一句"名言"：移动数据不如移动计算。...最简单的方式就是将Spark的standalone集群和Hadoop进群部署在相同节点，同时配置好Spark和Hadoop的内存、CPU使用以避免相互干扰。...在Spark standalone模式下，可以在配置文件conf/spark-env.sh中设置SPARK_WORKER_INSTANCES的值来设置每个节点worker的数目，通过SPARK_WORKER_CORES...网络 根据以往的经验，如果数据是在内存中，那么Spark应用的瓶颈往往就在网络。用10 Gigabit或者更高的网络，是使Spark应用跑的更快的最佳方式。

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    对Spark的那些【魔改】

    前言 这两年做streamingpro时，不可避免的需要对Spark做大量的增强。就如同我之前吐槽的，Spark大量使用了new进行对象的创建，导致里面的实现基本没有办法进行替换。...比如SparkEnv里有个属性叫closureSerializer，是专门做任务的序列化反序列化的，当然也负责对函数闭包的序列化反序列化。...同理，如果我想替换掉Executor的实现，基本也是不可能的。 今年有两个大地方涉及到了对Spark的【魔改】，也就是不通过改源码，使用原有发型包，通过添加新代码的方式来对Spark进行增强。...比如，我希望所有Executor都加载一个资源文件，现在是没办法做到的。为了能够对Executor进行直接的操作，那就需要建立一个新的通讯层。那具体怎么做呢？...而序列化成本相当高（默认使用的JavaSerializer并且对于函数和任务序列化，是不可更改的），单次序列化耗时就达到200ms左右，在local模式下对其进行优化，可以减少600ms左右的请求时间。

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    面试必备|spark对硬件的要求

    估计所有的spark开发者都很关心spark的硬件要求。恰当的硬件配置需要具体情况具体分析，在这里给出以下建议。...也可以将hadoop和spark运行在共同的集群管理器上，如mesos和 yarn。 2，如果不可能，请在与HDFS相同的局域网中的不同节点上运行Spark。...建议每个节点至少有4-8块磁盘，并且不需要RAID，仅仅是独立的磁盘挂在节点。在Linux中，使用noatime选项安装磁盘，以减少不必要的写入。...Spark Standalone模式下，可以在配置文件 conf/spark-env.sh中设置SPARK_WORKER_INSTANCES的值来设置单节点worker的数目。...也可以设置SPARK_WORKER_CORES参数来设置每个Worker的cpu数目。 四，网络 根据以往的经验，假如数据是在内存中，那么spark的应用的瓶颈往往就在网络。

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    Spark将Dataframe数据写入Hive分区表的方案

    欢迎您关注《大数据成神之路》 DataFrame 将数据写入hive中时，默认的是hive默认数据库,insert into没有指定数据库的参数，数据写入hive表或者hive表分区中： 1、将DataFrame...数据写入到hive表中 从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入API有一下几个： registerTempTable(tableName:String):Unit, inserInto(...下面语句是向指定数据库数据表中写入数据： case class Person(name:String,col1:Int,col2:String) val sc = new org.apache.spark.SparkContext...2、将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中 hive数据表建立可以在hive上建立，或者使用hiveContext.sql("create table....")...,使用saveAsTable时数据存储格式有限，默认格式为parquet，将数据写入分区的思路是：首先将DataFrame数据写入临时表，之后由hiveContext.sql语句将数据写入hive分区表中

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    如何使用Spark Streaming读取HBase的数据并写入到HDFS

    年被添加到Apache Spark中的，作为核心Spark API的扩展它允许用户实时地处理来自于Kafka、Flume等多种源的实时数据。...这种对不同数据的统一处理能力就是Spark Streaming会被大家迅速采用的关键原因之一。...Spark Streaming能够按照batch size（如1秒）将输入数据分成一段段的离散数据流（Discretized Stream，即DStream），这些流具有与RDD一致的核心数据抽象，能够与...本篇文章主要介绍如何使用Spark Streaming读取HBase数据并将数据写入HDFS，数据流图如下： [6wlm2tbk33.jpeg] 类图如下： [lyg9ialvv6.jpeg] SparkStreamingHBase...这里需要注意一点我们在提交Spark作业时指定了多个executor，这样我们的Receiver会分布在多个executor执行，同样的逻辑会导致重复获取相同的HBase数据。

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    Spark Shuffle写入过程深度解析：从SortShuffleManager到ShuffleWriter的源码之旅

    对于Apache Spark而言，Shuffle机制的设计和实现直接影响着作业的性能、稳定性和资源利用率。理解Shuffle的基础概念和背景，是深入分析其写入过程的前提。...因此，在实际应用中，调整相关参数（如spark.shuffle.memoryFraction）对优化性能至关重要。...排序过程首先会对PartitionedAppendOnlyMap中的数据进行遍历，根据分区ID进行初步分组。然后对每个分区内的数据按照key进行排序。...UnsafeShuffleWriter应用场景分析 在Spark的Shuffle机制中，UnsafeShuffleWriter作为一种高效的Shuffle写入器，其核心优势在于绕过了传统排序过程，直接对序列化后的二进制数据进行处理...此外，对Shuffle数据的压缩算法、加密机制和容错策略的改进也将持续推动企业级应用的安全性及可靠性提升。 值得注意的是，云原生趋势正在重塑大数据架构。

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    Spark SQL中对Json支持的详细介绍

    Spark SQL中对Json支持的详细介绍 在这篇文章中，我将介绍一下Spark SQL对Json的支持，这个特性是Databricks的开发者们的努力结果，它的目的就是在Spark中使得查询和创建JSON...而Spark SQL中对JSON数据的支持极大地简化了使用JSON数据的终端的相关工作，Spark SQL对JSON数据的支持是从1.1版本开始发布，并且在Spark 1.2版本中进行了加强。...SQL中对JSON的支持 Spark SQL提供了内置的语法来查询这些JSON数据，并且在读写过程中自动地推断出JSON数据的模式。...即使JSON数是半结构化的数据，并且不同的元素肯恩好拥有不同的模式，但是Spark SQL仍然可以解决这些问题。...指定的模式可以是固定数据集的一个子集，也可以包含JSON数据集中不存在的字段。 当用户创建好代表JSON数据集的表时，用户可以很简单地利用SQL来对这个JSON数据集进行查询，就像你查询普通的表一样。

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    Spark jdbc postgresql数据库连接和写入操作源码解读

    概述：Spark postgresql jdbc 数据库连接和写入操作源码解读，详细记录了SparkSQL对数据库的操作，通过java程序，在本地开发和运行。...整体为，Spark建立数据库连接，读取数据，将DataFrame数据写入另一个数据库表中。附带完整项目源码(完整项目源码github)。 ?...在postgreSQL中的postgres用户下，创建 products CREATE TABLE products ( product_no integer, name text,..."); //显示jdbcDF数据内容 jdbcDF.show(); 2.2.写入Postgresql某张表中 //将jdbcDF数据新建并写入newproducts,append模式是连接模式，默认的是...查看Spark写入数据库中的数据 ? 4.以下为项目中主要源码（完整项目源码Github）: 4.1.项目配置源码pom.xml <?

    3.8K70

    大规模主题模型：对Spark LDA算法的改进

    本文将要讨论Spark 1.4和1.5使用强大的隐含狄利克雷分布 （Latent Dirichlet Allocation，LDA）算法对话题模型的性能提升。...Spark 1.4和1.5引入了一种增量式计算LDA的在线算法，在已训练的LDA模型上支持更多的查询方式，以及支持似然率（likelihood）和复杂度（perplexity）的性能评估。...举个例子，我们用Spark的LDA算法训练450万条维基百科词条，可以得到下表中的这些话题。 ?...有些算法可以自动选择话题个数，但是领域知识对得到好的结果至关重要。...感谢 LDA的开发得益于众多Spark贡献者的通力合作。 Feynman Liang、Yuhao Yang、Joseph KBradley等人完成了最近这次优化， 其它众多朋友对早期版本亦有贡献。

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    大规模主题模型：对Spark LDA算法的改进

    本文将要讨论Spark 1.4和1.5使用强大的隐含狄利克雷分布 （Latent Dirichlet Allocation，LDA）算法对话题模型的性能提升。...Spark 1.4和1.5引入了一种增量式计算LDA的在线算法，在已训练的LDA模型上支持更多的查询方式，以及支持似然率（likelihood）和复杂度（perplexity）的性能评估。...举个例子，我们用Spark的LDA算法训练450万条维基百科词条，可以得到下表中的这些话题。 ?...有些算法可以自动选择话题个数，但是领域知识对得到好的结果至关重要。...感谢 LDA的开发得益于众多Spark贡献者的通力合作。 Feynman Liang、Yuhao Yang、Joseph KBradley等人完成了最近这次优化， 其它众多朋友对早期版本亦有贡献。

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    对spark中RDD的partition通俗易懂的介绍

    我们要想对spark中RDD的分区进行一个简单的了解的话，就不免要先了解一下hdfs的前世今生。 众所周知，hdfs是一个非常不错的分布式文件系统，这是这么多年来大家有目共睹的。...为了达到容错的目的，他们还提供为每个block存放了N个副本(默认为3个）。当然，以上说的这些也可以根据实际的环境业务调整。 多副本除了可以达到容错的目的，也为计算时数据的本地性提供了便捷。...不同的partition可能在不同的节点上。 再spark读取hdfs的场景下，spark把hdfs的block读到内存就会抽象为spark的partition。...再spark计算末尾，一般会把数据做持久化到hive，hbase，hdfs等等。...再后续有类似union的操作，导致partition增加，但是程序有没有repartition或者进过shuffle的重新分区，这样就导致这部分数据的partition无限增加，这样一直下去肯定是会出问题的

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    Spark中DataFrame写入Hive表时的Schema不匹配问题排查与解决

    # 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。...### 第三步：尝试显式转换字段类型 既然类型不一致，我决定在写入之前对DataFrame进行类型转换。...## 总结 这次问题的根源在于DataFrame的Schema和Hive表的Schema不一致，导致Spark在写入时无法自动完成类型转换。...通过这次排查，我对Spark和Hive之间的数据交互机制有了更深的理解，也意识到在开发过程中保持对Schema的一致性和类型转换的关注是非常重要的。

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    存储 2000 亿个实体：Notion 的数据湖项目

    • Apache Hudi 是一个开源数据处理和存储框架，可将这些更新从 Kafka 写入 S3。这是原始数据。 • 接下来，对原始数据进行转换、非规范化（树遍历和权限数据构造）并进行扩充。...此外，每个 Postgres 表有一个 Kafka 主题，所有使用 480 个分片的连接器都会写入该表的同一主题。...• 从特定时间戳启动 AWS RDS 导出到 S3 作业，以将 Postgres 表的最新快照保存到 S3。 • 接下来创建一个 Spark 作业，从 S3 读取数据并将其写入 Hudi 表格式。...灵活性背后的数据模型[2] • Herding Elephants: Lessons learned from sharding Postgres at Notion放牧大象：在 Notion 对 Postgres...at Notion放牧大象：在 Notion 对 Postgres 进行分片的经验教训: https://www.notion.so/blog/sharding-postgres-at-notion

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    降本增效！Notion数据湖构建和扩展之路

    我们使用 Debezium CDC 连接器将增量更新的数据从 Postgres 摄取到 Kafka，然后使用 Apache Hudi（一个开源数据处理和存储框架）将这些更新从 Kafka 写入 S3。...我们还为每个 Postgres 表配置一个 Kafka 主题，并让所有消耗 480 个分片的连接器写入该表的同一主题。...此设置显著降低了为每个表维护 480 个主题的复杂性，并简化了下游 Hudi 对 S3 的摄取，从而显著降低了运营开销。...• 为了更有效地管理数据并最大程度地减少写入放大（即每次批处理摄取运行更新的文件数），我们微调了三种配置： • 使用相同的 Postgres 分片方案对数据进行分区/分片，即 hoodie.datasource.write.partitionpath.field...然后，我们创建一个 Spark 作业来从 S3 读取这些数据，并将它们写入 Hudi 表格式。

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    Apache Kyuubi(Incubating)：网易对Serverless Spark的探索与实践

    前者不支持多租户，导致细粒度权限控制等重要功能难以实现，我们也曾经尝试去魔改它，但是魔改的版本较难维护和拓展，对 Spark Core 的侵入式修改使得后续升级 Spark 版本也不容易，另外它本身的架构也不适合大规模应用来支持每天几万...Spark ThriftServer 是 Spark 社区维护的对标 HiveServer2 的一个组件，也是开箱即用，而且性能非常好。...诸如一些问题的定位诊断，性能的优化以及对接数据库产品，实现 Spark on Kubernetes，或者是对 Spark 能力的一些拓展，都可以在服务端来帮助用户完成。...，可以大大减少 Spark 程序的启动时间，资源的常驻也可以让 SQL 作业快速的得到响应，因此这种模式对 ad-hoc 场景非常友好。...平台需要提供简单的 API 以外，还需要易于管理和维护，升级也不会成为障碍，因为我们在整个服务生命周期需要频繁地对 Spark 进行升级或者是拓展，这需要对 Spark 内核或者是线上发布版本进行变更，

    81710

    基于Apache Hudi和Debezium构建CDC入湖管道

    Hudi 独特地提供了 Merge-On-Read[8] 写入器，与使用 Spark 或 Flink 的典型数据湖写入器相比，该写入器可以显着降低摄取延迟[9]。...Apicurio）和 Debezium 连接器组成，Debezium 连接器不断轮询数据库中的更改日志，并将每个数据库行的更改写入 AVRO 消息到每个表的专用 Kafka 主题。...第二个组件是 Hudi Deltastreamer[11]，它为每个表从 Kafka 读取和处理传入的 Debezium 记录，并在云存储上的 Hudi 表中写入（更新）相应的行。...3.1 引导现有表 一个重要的用例可能是必须对现有数据库表进行 CDC 摄取。...3.2 例子 以下描述了使用 AWS RDS 实例 Postgres、基于 Kubernetes 的 Debezium 部署和在 Spark 集群上运行的 Hudi Deltastreamer 实施端到端

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    使用Lua脚本实现对Redis数据库的读取和写入操作

    图片要在Lua脚本中实现对Redis数据库的读取和写入操作，可以使用Redis的EVAL命令执行Lua脚本，在脚本中调用Redis的读写操作。...Lua脚本读写操作实例下面是一个示例脚本，演示如何在Lua脚本中实现对Redis数据库的读写操作。...("GET", key)return result在示例中，首先声明了一个key和value变量，然后通过redis.call函数调用Redis的SET命令将数据写入数据库。...接着通过redis.call函数调用Redis的GET命令读取刚才写入的数据。最后将读取的结果作为返回值返回。执行EVAL命令执行这个Lua脚本，可以使用Redis的EVAL命令。...nredis.call('SET', key, value)\n\nlocal result = redis.call('GET', key)\n\nreturn result" 0"myvalue"执行结果返回了之前写入的

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