在UDF中，将这些列转换回它们的原始类型，并进行实际工作。如果想返回具有复杂类型的列，只需反过来做所有事情。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...Spark数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。...除了转换后的数据帧外，它还返回一个带有列名及其转换后的原始数据类型的字典。 complex_dtypes_from_json使用该信息将这些列精确地转换回它们的原始类型。...作为最后一步，使用 complex_dtypes_from_json 将转换后的 Spark 数据帧的 JSON 字符串转换回复杂数据类型。
在Hive中，分区可以基于多个列进行，这些列的值组合形成目录名称。例如，如果我们将“t_orders_name”表按照日期和地区分区，那么目录的名称将包含日期和地区值的组合。...在这种情况下，希望发送的是将3个文件写入到HDFS中，所有数据都存储在每个分区的单个文件中。最终会生成9个文件，并且每个文件都有1个记录。...虽然可以使用 Spark SizeEstimator应用程序通过内存中的数据的大小进行估算。但是，SizeEstimator会考虑数据帧、数据集的内部消耗，以及数据的大小。...在之前示例中，输出的Spark分区数量等于预期的总文件数。如果将N个对象随机分配给N个插槽，可以预期会有多个插槽包含多个对象，并且有几个空插槽。因此，需要解决此问题，必须要降低对象与插槽的比率。...总而言之，范围分区将导致Spark创建与请求的Spark分区数量相等的Bucket数量，然后它将这些Bucket映射到指定分区键的范围。
共享的Hive Metastore Hive Metastore（HMS）可与多个引擎（例如Impala和Spark）互操作，从而简化了引擎与用户数据访问之间的互操作。...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...例如，按日期时间划分的表可以组织每天加载到Hive中的数据。 大型部署可以具有成千上万个分区。当Hive在查询处理期间发现分区键时，分区修剪将间接发生。例如，在加入维表后，分区键可能来自维表。...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。...= 1关联的数据： SELECT * FROM tab WHERE user_id = 1; 为了最好地利用Tez上表分桶的动态功能，请采取以下做法： 对最大表的存储分桶使用单个键。
上图展示了Hudi中每条记录的组织结构，每条记录有5个Hudi元数据字段： _hoodie_commit_time : 最新记录提交时间 _hoodie_commit_seqno : 在增量拉取中用于在单次摄取中创建多个窗口...要么一次性重新整个数据集，要么将数据集切分为多个分区，然后加载。更详细的讨论可参考这里。 2.3 重写数据集至Hudi 即便是一次性操作，但对于大规模数据迁移而言也是非常有挑战的。...原始数据表通常包含很多列，而(1)和(3)让Hudi的parquet文件变得比较特别。 为了方便讨论，我们将(1)和(3)称为Hudi骨架，Hudi骨架包含了额外的元数据信息以支持Hudi原语。...用户在原始数据集上停止所有写操作。 用户使用DeltaStreamer或者独立工具开始启动引导，用户需要提供如下引导参数 原始（非Hudi）数据集位置。 生成Hudi键的列。 迁移的并发度。...4.3 要求 对于任何Hudi数据集，都需要提供RecordKey的唯一键约束，因此，查询列时需要考虑到原始数据的唯一性，否则不能保证对与重复key对应的记录进行正确的upsert。 5.
decode_base64():解码web安全的base64编码字符串。decode_bmp():将bmp编码的图像的第一帧解码为uint8张量。decode_compressed():减压字符串。...decode_csv():将CSV记录转换为张量。每一列映射到一个张量。decode_gif():将gif编码图像的帧解码为uint8张量。...对于稀疏量，删除索引矩阵的第一个(batch)列(索引矩阵是列向量)，值向量不变，删除形状向量的第一个(batch_size)条目(现在是单个元素向量)。...features:dict将特性键映射到FixedLenFeature或VarLenFeature值。name:此操作的名称(可选)。example_names:(可选)标量字符串张量，关联的名称。...域：shape:输入数据的形状dtype:输入的数据类型default_value:如果示例缺少此特性，则使用的值。
文件组织 Hudi将DFS上的数据集组织到基本路径下的目录结构中。数据集分为多个分区，这些分区是包含该分区的数据文件的文件夹，这与Hive表非常相似。...Hudi通过索引机制将给定的hoodie键（记录键+分区路径）映射到文件组，从而提供了高效的Upsert。 一旦将记录的第一个版本写入文件，记录键和文件组/文件id之间的映射就永远不会改变。...Datasource Writer hudi-spark模块提供了DataSource API，可以将任何数据帧写入（也可以读取）到Hudi数据集中。...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...HoodieGlobalBloomIndex：默认索引仅在单个分区内强制执行键的唯一性，即要求用户知道存储给定记录键的分区。这可以帮助非常大的数据集很好地建立索引。
，除了单个流程事实表外，有时会从多个流程事实表合并成一个事实表，而且合并事实表是对单一流程事实表的一 个很好的补充，并不能代替它们。...原则5、解决事实表中的多对多关系 由于事实表存储的 是业务流程事件的结果，因此在它们的外键之间存在多对多(M:M)的关系，如多个仓库中的多个产品在多天销售，这些外键字段不能为空，有时一个维度可以为...单个测量事件赋予多个值，如一个保健对应多个诊断，或多个客户有一个银行账号，在这些情况下，它的不合理直接解决了事实表中多值维度，这可能违反了测量事 件的天然粒度，因此我们使用多对多，双键桥接表连接事实表。...原则6、解决维度表中多对一的关系 属性之间分层的、多对一(M：1)的关系通常未规范化，或者被收缩到扁平型维度表中，如果你曾经有过为事务型系统设计实体关系模型的经历，那你一定要抵抗住旧有的思维模式，要将其规范化或将...，即使你的商业用户没有初始化跟踪属性改变的设想值，使用代理也会使下游策略变化更宽松，代理也允许你使用多个业务键映 射到一个普通的配置文件，有利于你缓冲意想不到的业务活动，如废弃产品编号的回收或收购另一家公司的编码方案
数据偏斜（Data Skew） 通常，数据会根据一个键被分割成多个分区，例如一个名称的第一个字母。如果值在整个键中分布不均匀，那么将会有更多的数据被放置在一个分区中。...洗牌 当在分区之间重新排列数据时，就会发生洗牌。当转换需要来自其他分区的信息时，比如将列中的所有值相加，就需要这样做。...然而，仍有必要检查执行图和统计数据，以减少未发生的大洗牌。 在实践中 为了分割数据，我们将添加一个列，该列将开始日期转换为一周中的一天、工作日，然后添加一个布尔列，以确定这一天是周末还是周末。...以这种方式进行分组也是内存异常的一个常见来源，因为对于大型数据集，单个分区可以很容易地获得多个GBs数据，并迅速超过分配的RAM。...因此，我们必须考虑我们所选择的每个键的数据的可能比例，以及这些数据如何与我们的集群相关联。 第二轮 为了改进上述问题，我们需要对查询进行更改，以便更均匀地将数据分布到我们的分区和执行器中。
文件存储 Cloudera的运营数据库（OpDB）是一个多模型的系统，因为它原生支持系统内的许多不同类型的对象模型。 用户可以选择键-值、宽列和关系、或提供自己的对象模型。...表样式 Cloudera的OpDB是一个宽列的数据存储，并且原生提供表样式的功能，例如行查找以及将数百万列分组为列族。 必须在创建表时定义列簇。...但不必在创建表时定义列，而是根据需要创建列，从而可以进行灵活的schema演变。 列中的数据类型是灵活的并且是用户自定义的。...可以将Spark Worker节点共置于群集中，以实现数据局部性。还支持对OpDB的读写。 对于每个表，必须提供目录。该目录包括行键，具有数据类型和预定义列系列的列，并且它定义了列与表模式之间的映射。...目录是用户定义的json格式。 HBase数据帧是标准的Spark数据帧，并且能够与任何其他数据源（例如Hive，ORC，Parquet，JSON等）进行交互。
前言在大数据处理的时代，Apache Spark以其高效的数据处理能力和灵活的编程模型，成为了数据科学家和工程师的热门选择。...PySpark作为Spark的Python接口，使得数据处理和分析更加直观和便捷。...【拓展】链式调用：在编程中将多个方法或函数的调用串联在一起的方式。在 PySpark 中，链式调用非常常见，通常用于对 RDD 进行一系列变换或操作。...通过链式调用，开发者可以在一条语句中连续执行多个操作，不需要将每个操作的结果存储在一个中间变量中，从而提高代码的简洁性和可读性。...二、flatMap算子定义: flatMap算子将输入RDD中的每个元素映射到一个序列，然后将所有序列扁平化为一个单独的RDD。简单来说，就是对rdd执行map操作，然后进行解除嵌套操作。
时间戳列具有 Segment 剪枝的作用，维度列和度量列在 Kylin 中有相似的概念。 ? 图 4 Druid 中的 Schema Druid 的优势 1....此外，Kylin 的多个度量值被存储到一个 Key 对应的 Value，当只查询单个度量时，不需要的度量也会被读取，消耗不必要的 IO。...将原有的步骤“转换为HFile”替换为“转换为 Druid Segment ”，该步骤将构建好的 Cuboid 文件转化为 Druid 的列存格式，输出到 HDFS 指定路径（下图 1号线条）。...Kylin 的一个 Segment 会被映射到 Druid 的一到多个 Segment 3. Kylin 的分区时间列映射到 Druid 的时间戳列 4....Kylin 的 Cuboid 映射到 Druid 的单个维度列 5. Kylin 的维度列映射到 Druid 的维度列 6.
AddMetadataColumns Resolution fixedPoint 当节点缺少已解析属性时，将元数据列添加到子关系的输出中。...使用LogicalPlan.metadataOutput中的列解析对元数据列的引用。但在替换关系之前，关系的输出不包括元数据列。...除非此规则将元数据添加到关系的输出中，否则analyzer将检测到没有任何内容生成列。此规则仅在节点已解析但缺少来自其子节点的输入时添加元数据列。这可以确保元数据列不会添加到计划中，除非使用它们。...ResolveAggAliasInGroupBy Resolution fixedPoint 将分组键中未解析的表达式替换为SELECT子句中已解析的表达式。...TimeWindowing Resolution fixedPoint 使用“Expand”操作符将时间列映射到多个时间窗口。
操作，这些操作可以将RDD通过复合多个RDD构建出新的RDD，但实际上并不会真正计算数据。...(func)：与map类似，但每个输入项都可以映射到多个输出项，返回一个扁平化的新RDDunion(otherDataset)：将一个RDD与另一个RDD进行合并，返回一个包含两个RDD元素的新RDDdistinct...(numTasks))：移除RDD中的重复项，返回包含不同元素的新RDDgroupByKey(numTasks)：将RDD中有相同键的元素分组成一个迭代器序列，返回一个(key, iterable)对的新...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。...特征提取与转换：波士顿房价数据集中包含了多个特征（如房屋面积、犯罪率、公共设施情况等），Spark中可以使用VectorAssembler特征转换器将这些特征合并为一个向量，供下一步机器学习算法使用。
这两者不仅与之后调度系统的细节（DAG、Shuffle等）息息相关，而且也是面试Spark系大数据研发工程师时经常被问到的基础问题（反正我是会问的），因此看官也可以将本文当做一篇面试知识点解析来看。...窄依赖 所谓窄依赖，是指父RDD的每个分区都仅被子RDD的一个分区所依赖，也就是说子RDD的一个分区固定对应一个父RDD的单个分区。窄依赖在代码中的基类是NarrowDependency抽象类。...numPartitions: Int def getPartition(key: Any): Int } numPartitions()方法返回分区总数，而getPartitions()方法根据键返回其将被映射到的分区...Partitioner在Spark Core中的实现类主要有两个：基于散列的HashPartitioner和基于采样范围的RangePartitioner，前者是默认实现。...()方法中，会取得键的hashCode值，对分区数numPartitions取模，返回其绝对值，这样就确保映射到的分区落在[0,numPartitions - 1]的区间内。
设计原则 2.1 流式读/写 Hudi是从零设计的，用于从大型数据集输入和输出数据，并借鉴了数据库设计的原理。为此，Hudi提供了索引实现，可以将记录的键快速映射到其所在的文件位置。...具体来说，最新的instant被保存为单个文件，而较旧的instant被存档到时间轴归档文件夹中，以限制writers和queries列出的文件数量。...MergeOnRead存储类型的数据集中，其中一些/所有数据都可以只写到增量日志中; 4）COMPACTION: 协调Hudi中差异数据结构的后台活动，例如：将更新从基于行的日志文件变成列格式。...3.3 索引 Hudi通过索引机制提供高效的upsert操作，该机制会将一个记录键+分区路径组合一致性的映射到一个文件ID.这个记录键和文件组/文件ID之间的映射自记录被写入文件组开始就不会再改变。...Hudi DeltaStreamer之类的工具支持边界的连续模式，其中的压缩和写入操作就是以这种方式在单个Spark运行时集群中进行的。
(3) flatMap(func) 与map类似，但每个输入项可以映射到0个或多个输出项（因此func会返回一个flatten后的map而不是单个项）。...(7) groupBy 返回按一定规则分组后的 RDD。 每个组由一个键和映射到该键的一系列元素组成。 不能保证每个组中元素的顺序，甚至在每次计算结果 RDD 时都可能不同。...(3) groupByKey(partitioner: Partitioner) 将 RDD 中每个键的值组合成一个单独的序列，并可以通过传递一个 Partitioner 控制生成的键值对 RDD 的分区方式...(5) foldByKey 使用一个关联函数和一个中性的 “零值”，将每个键的值合并在一起。...(3) count() 返回数据集中元素的数量。 (4) first() first()函数用于返回数据集的第一个元素，类似于take(1)操作。它返回数据集中的第一个元素作为单个元素的结果。
视图的列应该直接映射到基础表的列，即没有使用表达式或常量来生成视图的列。 复合视图： 如果视图涉及到多个表的连接（JOIN）或者包含了上述提到的复杂操作，那么默认情况下视图是不可更新的。...外键使用案例：通过将 weather 表中的 city 字段定义为参照 cities 表中 name 字段的外键，可以自动阻止向 weather 表中插入不存在于 cities 表中的城市名称。...错误处理：尝试插入不匹配外键约束的数据时，PostgreSQL 将返回错误信息，指出违反了外键约束，并提供详细的错误细节。...事务的核心在于将多个步骤捆绑成一个不可分割的操作。在各步骤之间的中间状态对其他并发事务是不可见的，如果发生某种故障导致事务无法完成，则事务中的任何步骤都不会影响数据库。...以下是继承的关键点： 基本概念： 一个子表可以继承自一个或多个父表，从而获取父表的所有列和属性。 子表可以有自己的额外列，这些列不会在父表中出现。
复合主键可能需要稍微不同的数据模型。 14.4.1.使用主键 Cassandra 需要至少一个 CQL 表的分区键字段。一张表可以额外声明一个或多个集群键字段。...也就是说，复合主键可以由多个分区键、一个分区键和一个集群键或多个主键字段组成。 复合键可以通过 Spring Data for Apache Cassandra 以两种方式表示： 嵌入到一个实体中。...这些方法的值相等的语义应该与键映射到的数据库类型的数据库相等一致。主键类可以与存储库（作为Id类型）一起使用，并在单个复杂对象中表示实体的身份。以下示例显示了一个复合主键类： 示例 111....@PrimaryKeyColumn：主键列的 Cassandra 特定注释，可让您指定主键列属性，例如用于集群或分区。可用于单个和多个属性，以指示单个或复合（复合）主键。...@Transient: 默认情况下，所有私有字段都映射到行。此注释将应用它的字段排除在数据库中。瞬态属性不能在持久性构造函数中使用，因为转换器无法实现构造函数参数的值。
Kafka集群中按照主题分类管理，⼀个主题可以有多个分区，⼀个分区可以有多个副本分区。 每个记录由⼀个键，⼀个值和⼀个时间戳组成。...包括收集各种分布式应⽤的数据，⽣产各种操作的集中反馈，⽐如报警和报告； 流式处理：⽐如Spark Streaming和Storm。...四、Kafka 基本架构 消息和批次 消息： Kafka 的数据单元称为消息。消息可以看做数据库表的一条“行记录”，消息由字节数组组成。 消息有键，键也是一个字节数组。...通常是通过消息键和分区器来实现的，分区器可以为消息键计算出一个散列值，通过这个散列值就可以映射到相应的分区上 也可以自定义分区器，我们可以根据不同的业务规则将消息映射到不同分区。...Kafka 无法在整个主题范围内保证消息的顺序，但是可以保证消息在单个分区中的顺序。 Kafka 通过分区实现数据冗余和伸缩性。 在需要严格保证消息顺序的情况下，需要将分区设置为 1 。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
