本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。...; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Function...; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction...; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
行然后提交Spark 作业，代码已经放在本 人Git中，地址如下：https://github.com/bin-albin/sparkdeploy ［另外提供了真实的项 目实例（基于Spark Streaming...孵化中） 2 Livy概述 Livy 是 Apache Spark的 一个REST服务，Livy可以在任意平台上提交Spark作业 Livy可以在WEB／Mobile中提交（不需要Spark客户端）可编程的...、容错的、多租户的Spark作业，因此，多个 用户可以并发的、可靠的与Spark集群进 行交互使 用交互式Python和Scala Livy可以使 用Scala或者Python语 言，因此客户端可以通过远程与...其他功能包括： 由多个客户端 长时间运 行可 用于多个Spark作业的Spark上下 文 跨多个作业和客户端共享缓存的RDD或数据帧 可以同时管理多个Spark上下 文，并且Spark上下 文运 行在群集上...这些选项将被限制为其默认值或Livy使 用的Spark配置中设置的值。 log4j.properties：Livy 日志记录的配置。定义 日志级别以及写 入 日志消息的位置。
使用案例：实体排名的特征准备 实时实体排名在Facebook上以各种方式使用。对于这些在线服务平台中的一些原始特征值是通过Hive离线生成的，并且数据被加载到实时查询系统中。...我们是如何为该job扩展Spark的？ 当然，为这么大的管道运行单个Spark job在第一次尝试时甚至在第10次尝试时都没正常运行。...我们在 PipedRDD 中进行了更改，优雅的处理获取失败，使该作业可以从这种类型的获取失败中恢复。...调优shuffle服务以处理大量连接：在shuffle阶段，我们看到许多executor在尝试连接到shuffle服务时超时。...虽然我们能够以如此多的任务运行Spark作业，但我们发现当任务数量太多时，性能会显着下降。
Spark Load适用于初次迁移大数据量（可到TB级别）到StarRocks的场景，且源数据在Spark可访问的存储系统（如HDFS）中。...desired_max_waiting_jobs 等待队列可以容纳的最多导入任务数目，默认值为100。如FE中处于PENDING状态（即等待执行）的导入任务数目达到该值，则新的导入请求会被拒绝。...当数据库中正在运行的导入任务超过最大值时，后续的导入不会被执行。如果是同步作业，则作业会被拒绝；如果是异步作业，则作业会在队列中等待。...因为该RPC可能涉及多个分片内存块的写盘操作，所以可能会因为写盘导致RPC超时，可以适当调整这个超时时间来减少超时错误（如 send batch fail 错误）。...注意事项 用户在向StarRocks导入数据时，一般会采用程序对接的方式。以下是导入数据时的一些注意事项： 选择合适的导入方式：根据数据量大小、导入频次、数据源所在位置选择导入方式。
重大更改：只有当表同时具有以下两种情况时才会发生重大更改：多个分区列和分区值包含未进行 URL 编码的斜杠。...有两种方法可以避免重大更改： 第一个选项是更改分区值的构造方式。 用户可以切换月份列的分区值，避免任何分区列值出现斜杠，比如202201，那么解析分区路径（202201/03）就没有问题了。...在旧版本的 hudi 中，您不能将多个流式摄取编写器摄取到同一个 hudi 表中（一个具有并发 Spark 数据源编写器的流式摄取编写器与锁提供程序一起工作；但是，不支持两个 Spark 流式摄取编写器...迁移指南：行为更改 写路径中的模式处理 许多用户已请求将 Hudi 用于 CDC 用例，他们希望在新模式中删除现有列时能够实现模式自动演化。 从 0.13.0 版本开始，Hudi 现在具有此功能。...例如： 重新启动作业时，写任务无法正确获取挂起的瞬间。 如果检查点成功并且作业突然崩溃，则瞬间没有时间提交。
问题：我们的数据在数百个微服务之间进行处理和传输，并以不同的格式存储在包括 Redshift、S3、Kafka、Cassandra 等在内的多个数据存储中。...合规性和可审计性 Lineage 中收集的元数据可供法律和工程团队使用，以确保按照法规和政策处理和存储所有数据。它还有助于在数据处理管道中进行更改以符合新法规，以防将来引入更改。...通过提供两个标识符之一，我们可以看到表中每一列的描述以及表的模式如何随着时间的推移而演变等。 这两个标识符中的每一个都有自己的优点和缺点，并且相互补充。...添加元数据信息： Spark ETL 作业的详细信息（例如，存储库、源 yaml 等）附加到上面创建的相应链接。每个元数据信息都被赋予一个与相关作业相关的唯一 ID 和值。...分配责任：当所有者的信息从 Kafka 提取到 Redshift 时，数据治理平台中作业链接的责任部分可以修改为包括“技术管家”——负责 Spark ETL 作业的工程团队，包括生产和维护实际的源数据，
写时复制存储 写时复制存储中的文件片仅包含基本/列文件，并且每次提交都会生成新版本的基本文件。 换句话说，我们压缩每个提交，从而所有的数据都是以列数据的形式储存。...Spark Spark可将Hudi jars和捆绑包轻松部署和管理到作业/笔记本中。简而言之，通过Spark有两种方法可以访问Hudi数据集。...典型的批处理作业每隔几个小时就会消费所有输入并重新计算所有输出。典型的流处理作业会连续/每隔几秒钟消费一些新的输入并重新计算新的/更改以输出。...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...Hudi将在写入时会尝试将足够的记录添加到一个小文件中，以使其达到配置的最大限制。
Spark 学起来更难，但有了最新的 API，你可以使用数据帧来处理大数据，它们和 Pandas 数据帧用起来一样简单。 此外，直到最近，Spark 对可视化的支持都不怎么样。...在 Spark 中以交互方式运行笔记本时，Databricks 收取 6 到 7 倍的费用——所以请注意这一点。...作为 Spark 贡献者的 Andrew Ray 的这次演讲应该可以回答你的一些问题。 它们的主要相似之处有： Spark 数据帧与 Pandas 数据帧非常像。...有时，在 SQL 中编写某些逻辑比在 Pandas/PySpark 中记住确切的 API 更容易，并且你可以交替使用两种办法。 Spark 数据帧是不可变的。不允许切片、覆盖数据等。...与窄变换相比，执行多个宽变换可能会更慢。与 Pandas 相比，你需要更加留心你正在使用的宽变换！ Spark 中的窄与宽变换。宽变换速度较慢。 问题七：Spark 还有其他优势吗？
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。...因此，我们希望尝试减少正在进行的洗牌数量或减少正在洗牌的数据量。 Map-Side减少 在洗牌过程中聚合数据时，与其传递所有数据，不如合并当前分区中的值，只传递洗牌中的结果。...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。...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。
重大变化 Spark SQL INSERT INTO 行为 在 0.14.0 版本之前，Spark SQL 中通过 INSERT INTO 摄取的数据遵循 upsert 流程，其中多个版本的记录将合并为一个版本...多写入器的增量查询 在多写入器场景中，由于并发写入活动，时间线中可能会出现间隙（requested或inflight时刻不是最新时刻）。在执行增量查询时，这些间隙可能会导致结果不一致。...Hive 3.x 的Timestamp类型支持 相当长一段时间以来，Hudi 用户在读取 Spark 的 Timestamp 类型列以及随后尝试使用 Hive 3.x 读取它们时遇到了挑战。...在 Hudi 0.14.0 中，我们添加了一种新的、更简单的方法，使用名为 hudi_table_changes 的表值函数来获取 Hudi 数据集的最新状态或更改流。...启用一致性哈希索引时，在写入器中激活异步 Clustering 调度非常重要。Clustering计划应通过离线作业执行。
这里稍微说一句题外话，我们这两天尝试了phoenix的4.4.0版本，对于Spark处理后的DataFrame数据可以非常的方便通过Phoenix加载到HBase。只需要一句话： ?...当然也包括其它的Spark作业，资源不独占。但是这样方式的坏处就是调度overhead比较大，不适合交互式作业。粗力度的调度方式其实和目前YARN是一样的，有利于低延迟的作业。...田毅：这个我的建议是别弄太大，数据(压缩前)最好别超过128M，这个数不是绝对的，要看你的列数和压缩比。 阎志涛：我们的都在几百兆，parquet主要还是看你读取出多少列来。...如果读出的列很多，性能就不一定好了。 Q（CSDN用户）：千万数据的join或者reduce过程中总是有任务节点丢失的情况？...GC问题在1.4版本中已经得到改善，比如大量数据查重。
Spark 运行 Cube 计算中的所有分布式作业，包括获取各个维度的不同值，将 Cuboid 文件转换为 HBase HFile，合并 Segment，合并词典等。...它是在 Kylin v2.3 中引入的，但默认情况下没有开启，为了让更多用户看到并尝试它，我们默认在 v2.5 中启用它。...过去，Kylin 只按分区列 (partitiondate column) 的值进行 Segment 的修剪。如果查询中没有将分区列作为过滤条件，那么修剪将不起作用，会扫描所有 Segment。...如果去重列具有非常高的基数，则 GD 可能非常大，在 Cube 构建阶段，Kylin 需要通过 GD 将非整数值转换为整数，尽管 GD 已被分成多个切片，可以分开加载到内存，但是由于去重列的值是乱序的，...改进含 TOPN,COUNT DISTINCT 的 cube 大小的估计 Cube 的大小在构建时是预先估计的，并被后续几个步骤使用，例如决定 MR / Spark 作业的分区数，计算 HBase region
task，每个task都是在自己的进程中运行的，当task结束时，进程也会结束 spark用户提交的任务成为application，一个application对应一个sparkcontext，app中存在多个...export原理：根据要操作的表名生成一个java类，并读取其元数据信息和分隔符对非结构化的数据进行匹配，多个map作业同时执行写入关系型数据库 11、Hbase行健列族的概念，物理模型，表的设计原则？...行健：是hbase表自带的，每个行健对应一条数据。 列族：是创建表时指定的，为列的集合，每个列族作为一个文件单独存储，存储的数据都是字节数组，其中的数据可以有很多，通过时间戳来区分。...列族的设计原则：尽可能少（按照列族进行存储，按照region进行读取，不必要的io操作），经常和不经常使用的两类数据放入不同列族中，列族名字尽可能短。...两者都是用mr模型来进行并行计算，hadoop的一个作业称为job，job里面分为map task和reduce task，每个task都是在自己的进程中运行的，当task结束时，进程也会结束。
二，App之间的调度 在以集群的方式运行Spark App时，每个Spark App会包含一些列独立资源的Executor JVMs，这些JVMs仅仅运行该App的tasks，缓存该App的数据。...您可以通过设置spark.cores.max配置属性来限制应用程序使用的节点数，也可以通过spark.deploy.defaultCores更改未设置此应用程序的默认值。...除了写shuffle文件之外，执行程序还可以在磁盘或内存中缓存数据。但是，当执行器被删除时，所有缓存的数据将不再可访问。为了避免这种情况，默认的包含缓存数据的executors 永远不会被删除。...四，Spark App内部调度 在给定的Spark应用程序（SparkContext实例）中，如果从单独的线程提交多个并行作业，则可以同时运行。...Spark的调度程序是完全线程安全的，并支持这种用例来启用提供多个请求的应用程序（例如，多个用户的查询）。 默认情况下，Spark的调度程序以FIFO方式运行作业。
导语 spark2.0于2016-07-27正式发布，伴随着更简单、更快速、更智慧的新特性，spark 已经逐步替代 hadoop 在大数据中的地位，成为大数据处理的主流标准。...数据处理：文件在hdfs中以多个切片形式存储，读取时每一个切片会被分配给一个Excutor进行处理； 2. map端操作：map端对文件数据进行处理，格式化为(key,value)键值对，每个map都可能包含...a,b,c,d等多个字母，如果在map端使用了combiner，则数据会被压缩，value值会被合并；（注意：这个过程的使用需要保证对最终结果没有影响，有利于减少shuffle过程的数据传输）； 3.reduce...这里主要讲reduce端读操作时对数据读取的策略： 如果在本地有，那么可以直接从BlockManager中获取数据；如果需要从其他的节点上获取，由于Shuffle过程的数据量可能会很大，为了减少请求数据的时间并且充分利用带宽...，因此这里的网络读有以下的策略： 1.每次最多启动5个线程去最多5个节点上读取数据； 2.每次请求的数据大小不会超过spark.reducer.maxMbInFlight(默认值为48MB)/5 5、
在两次JOIN的过程中，网络数据传输和磁盘读写达到了200TB，集群多数结点的硬盘无法支持，任务失败经常发生，作业运行了时间超过了24小时。...通过将节点关系表拆分成多个子表，每个子表独立地进行相似度计算，多个子表的任务并行执行，最后再将多个子作业的结果汇总，得到最终结果。采用这样的方式，作业总时间仍然超过了24小时。...由于数据量大，对象个数多，导致内存使用量较高，GC时间较长。我们使用列存储格式来对内存数据进行压缩，减少数据量的同时也减少了对象个数。 3）提高网络稳定性。...随着集群中机器数目的增加，网络连接数也会成倍增加。当网络出现拥挤时，经常会伴随着连接超时从而导致shuffle数据拉取失败。...因此在shuffle时增加网络超时重试机制，同时控制每次发送的请求连接数，避免shuffle拉数据超时，减少任务失败次数，防止Executor丢失的情况出现。
必须将Spark作业本身配置为记录事件，并将其记录到相同的共享可写目录。...注释： 1),historyserver会展示完成的任务和未完成的任务。如果一个任务失败之后重试了很多次，失败尝试会展示，正在运行的未完成的尝试，最终成功的尝试都会展示。...2),不完整的应用程序仅间歇更新。更新之间的时间由更改文件的检查间隔（spark.history.fs.update.interval）定义。在较大的集群上，更新间隔可能设置为较大的值。...Spark还支持由于许可限制而不包含在默认构建中的Ganglia接收器 7),GangliaSink：向Ganglia节点或多播组发送指标。 要安装GangliaSink，您需要自定义编译spark。...三，高级监控 可以使用多个外部工具来帮助描述Spark作业的性能： 1，集群的监控工具，如Ganglia，可以提供整体集群利用率和资源瓶颈的分析数据和视图。
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)...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。...但首先，使用 complex_dtypes_to_json 来获取转换后的 Spark 数据帧 df_json 和转换后的列 ct_cols。...作为输入列，传递了来自 complex_dtypes_to_json 函数的输出 ct_cols，并且由于没有更改 UDF 中数据帧的形状，因此将其用于输出 cols_out。...如果的 UDF 删除列或添加具有复杂数据类型的其他列，则必须相应地更改 cols_out。
建议能加内存就加内存，没事调啥JVM，你都不了解JVM和你的任务数据。默认的参数已经很好了，对于GC算法，spark sql可以尝试一些 G1。 下面文章建议多读几遍，记住最好。...属性 默认值 介绍 spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed true 假如设置为true，SparkSql会根据统计信息自动的为每个列选择压缩方式进行压缩...属性 默认值 描述 spark.sql.broadcastTimeout 300 广播等待超时时间，单位秒 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 10485760 (...spark.sql.files.openCostInBytes 4194304 (4 MB) 用相同时间内可以扫描的数据的大小来衡量打开一个文件的开销。当将多个文件写入同一个分区的时候该参数有用。...关于调优多说一句： 对于Spark任务的调优，要深入了解的就是数据在整个spark计算链条中，在每个分区的分布情况。有了这点的了解，我们就会知道数据是否倾斜，在哪倾斜，然后在针对倾斜进行调优。
当一个作业被添加进队列之后，Master 就会立即尝试调度这个队列中的作业，基于以下条件选择合适的作业运行： 每个队列都有自己的权重，同时会设置占用整个集群的资源总量，如最多使用多少内存、最多运行的任务数量等...队列中的任务也有自己的权重，同时会记录这个作业入队的时间，在排序当前队列的作业时，利用入队的时间偏移量和总的超时时间，计算得到一个最终的评分。...作业权重 = 1 - (当前时间-入队时间) / 超时时间 这个等式表示的意义是：在同一个队列中，如果一个作业的剩余超时时间越少，则意味着此作业将更快达到超时，因此它应该获得更大的选择机会。...1 的队列中的作业被优先调度，而不管作业本身的权重（是否会有很大的机率超时）；其次影响作业调度优先级的因子是队列动态因子，例如有两个相同权重的队列时，如果一个队列的动态因子为 0.5，另外一个队列的动态因子是...当然这里也可以同时向多个计算集群提交作业，一旦某个集群首先返回结果时，就取消所有其它的作业，不过这需要其它计算集群的入口能够支持取消操作。
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