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...临时表 insertInto函数是向表中写入数据，可以看出此函数不能指定数据库和分区等信息，不可以直接写入。...,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...： hive分区表：是指在创建表时指定的partition的分区空间，若需要创建有分区的表，需要在create表的时候调用可选参数partitioned by。...注意： 一个表可以拥有一个或者多个分区，每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下 hive的表和列名不区分大小写 分区是以字段的形式在表的结构中存在，通过desc table_name 命令可以查看到字段存在
增加分区操作 从上面的源码可以看出，如果使用coalesce方法进行增加分区，将不会生效。...增加分区操作 repartition操作方法不仅可以用于减少分区操作，也可以用于增加分区数量。...但是Spark却不会对其分区进行调整，由此会造成大量的分区没有数据，并且向HDFS读取和写入大量的空文件，效率会很低，这种情况就需要我们重新调整分数数量，以此来提升效率。...它不会随着不同的数据大小而变化。...上文提到：默认情况下，控制shuffle分区数的参数spark.sql.shuffle.partitions值为200，这将导致以下问题 对于较小的数据，200是一个过大的选择，由于调度开销，通常会导致处理速度变慢
但是随着元数据不断增加，Hive metadata 的压力日益显著，查询也变得更慢，且存储 Hive 元数据的数据库压力也变大。 二、Iceberg 架构 1. Iceberg 架构解析 ?...痛点介绍 选用 Flink + Hive 的近实时架构虽然支持了实时读写，但是这种架构带来的问题是随着表和分区增多，将会面临以下问题： 元数据过多 Hive 将分区改为小时 / 分钟级，虽然提高了数据的准实时性...，但是 metestore 的压力也是显而易见的，元数据过多导致生成查询计划变慢，而且还会影响线上其他业务稳定。...数据库压力变大 随着元数据增加，存储 Hive 元数据的数据库压力也会增加，一段时间后，还需要对该库进行扩容，比如存储空间。 ? ? 2....在 BI 上的收益是：原先 BI 为了提升 Hive 查询速度建了多级分区，导致小文件和元数据过多，入湖过程中，利用 Spark 排序 BI 经常查询的条件，结合隐式分区，最终提升 BI 检索速度的同时
文件系统的list操作 Hive在确定了需要扫描的partition和bucket之后，对于bucket下有哪些文件需要使用文件系统的list操作，而这个操作是O(n)级别的，会随着文件数量的增加而变慢...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。...Iceberg将完全自行处理，并跳过不需要的分区和数据。在建表时用户可以指定分区，无需为快速查询添加额外的过滤，表布局可以随着数据或查询的变化而更新。...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。...而每次操作都会重新复制一份metadata.json 的元数据文件，文件汇总了所有快照文件的信息，同时在文件中追加写入最新生成的快照文件。
：单分区插入的数据条数，这个值应该和单个文件的记录条数相同。...举例说明 假设下面是给定分区的数据文件布局。...，假设更新会增加文件的大小，会导致文件变大。...Spark+Hudi优化 通过Spark作业将数据写入Hudi时，需要注意的调优手段如下： 输入并行性： Hudi对输入进行分区默认并发度为1500，以确保每个Spark分区都在2GB的限制内（在Spark2.4.0...= 0.2 spark.memory.storageFraction = 0.2 允许其溢出而不是OOM（速度变慢与间歇性崩溃相比）。
图示：shuffle操作 一、了解shuffle Shuffle 是指 Apache Spark 中跨分区重新分配数据的过程。...三、与shuffle相关的问题 Shuffle 可能会引入几个影响 Spark 作业效率和速度的性能问题： 增加网络 I/O：Shuffle 操作涉及跨网络的数据交换和传输，导致较高的网络输入/输出 (...shuffle数据量的增加会使网络资源紧张，从而导致执行时间变慢并降低总体吞吐量。 资源密集型：Shuffle 需要额外的计算资源，包括 CPU、内存和磁盘 I/O。...这种优化技术减少了跨分区的数据移动，从而缩短了执行时间。 五、结论 Shuffle（跨分区重新分配数据的过程）是 Apache Spark 中的常见性能问题。...它可能导致网络 I/O 增加、资源争用和作业执行速度变慢。然而，通过采用减少网络 I/O、减少列和过滤行来最小化数据量、使用广播哈希连接以及利用分桶技术等策略，可以减轻 shuffle 的影响。
通过Spark作业将数据写入Hudi时，Spark应用的调优技巧也适用于此。如果要提高性能或可靠性，请牢记以下几点。...输入并行性：Hudi对输入进行分区默认并发度为1500，以确保每个Spark分区都在2GB的限制内（在Spark2.4.0版本之后去除了该限制），如果有更大的输入，则相应地进行调整。...Off-heap（堆外）内存：Hudi写入parquet文件，需要使用一定的堆外内存，如果遇到此类故障，请考虑设置类似 spark.yarn.executor.memoryOverhead或 spark.yarn.driver.memoryOverhead...另一类非常流行的数据是时间序列/事件/日志数据，它往往更加庞大，每个分区的记录更多。...=0.2，spark.memory.storageFraction=0.2允许其溢出而不是OOM（速度变慢与间歇性崩溃相比）。
、筛选带来的计算性能等因素，系统复杂度陡增，同时也引入了 HBase 系统增加了运维成本。...其后使用 Spark 将数据分批写入 Delta Lake。最后我们升级了数据取数平台，使用 Spark sql 从 Delta Lake 中进行取数。...但是对于 Delta Lake 来说，我们数据写入是流式写入的，因此就需要将流数据转为批数据，即某天数据完全就绪后，方可对外提供对应天级分区的读取能力。...即写入 Delta Lake 的 spark 从某个 topic 读取到逻辑表的数据是 partition 粒度有序的。...通过上述方案，我们将 binlog 数据流式的写入 Delta Lake 中，且表分区就绪时间延迟<10mins。
上一遍记录了当时集群资源死锁的问题，后来想了想其实小文件较多也会让集群变慢，小文件较多在执行作业时rpc时间就会增加，从而拖垮了job的执行速度。...1.2写入后合并 这种方式，是目前最经常使用 的方式。通常使用一个MR任务来对小文件进行合并操作，也就是将多个小文件合并成为大文件，然后删除原有小文件的操作。...在进行数据运算时，可以通过添加该参数来实现最终的小文件合并。 如果，小文件已经生成，可以通过如下的语句重新分区。...Spark在进行运算时，往往因为尽量并行化的需求，partition比较多，最终生成的结果按照Partition生成了很多碎小的结果文件，也是导致Spark结果文件比较小的主要原因。...这种情况下，可以调用下面的方法，将分区缩小，从而将最终的结果文件个数会少，但是相对每个文件都会大很多。
通过可伸缩、自适应的分区与合并策略，既解决了开源版本 Iceberg 小文件过多的问题，也通过适配 Spark SPJ（Storage Partitioned Join） 特性来提升数据加载效率。...无主键表的数据以原分区表的 Overwrite Partition 方式写入，存储在多个天分区目录中；主键表将每个天分区的数据以 Append 方式写入到表中，存储在多个 Snapshot 中。...Hive/Spark 社区的 bucket join 要求数据写入时分布必须跟 hive/Spark 内置的 hash 分布一致，不然会出现数据正确性问题。...通过规范统一特征离线存储表的分区，很多计算逻辑下可以利用 SPJ 的特性来加速任务的执行效率，在 Spark SQL 适配自定义的 Marvel Bucket Transform 后，Spark Join...在增量更新的特征组场景下，由于 HDFS 分区存储无法获取到全量快照，因此仅拼接当天的增量数据，也损失了一些数据的准确性。
随着筛选条件的增加，这个SQL语句的长度和执行时间会逐渐增长，代码可维护性会逐渐降低。假设按图5-3所示将所有的标签拼接到一张数据表中并构建出一张宽表，上述圈选SQL语句可以简化成如下语句。...最简单直接的方式是通过SQL语句来拼接各类标签源数据表，图5-5展示了将多个标签汇总到画像宽表的主要流程。...随着业务发展，生产画像宽表所涉及的标签数量逐渐增加，仅通过一条SQL语句生成宽表的缺陷逐渐暴露出来。首先SQL语句随着标签的增多会变冗长且结构复杂，在SQL中增删改标签的难度增大，提高了维护成本。...宽表生成SQL语句可以使用Spark引擎执行，通过Spark引擎参数调优、Join语句数据表顺序调整、使用Bucket Join等方式都可以提升宽表的生产效率，更多宽表生产优化细节可参见后续文章。...保障画像宽表生产具有较高的维护成本，随着宽表标签列的增加，其生产、修改、补数据等情况会比较频繁，任何一个标签的改动都会影响整张宽表的使用。
在大数据实际的任务中通常是对目录做重命名，OSS 是 O(N) 复杂度，会随着目录里文件数量的增多显著变慢，而 JuiceFS 的 rename 的复杂度是 O(1) 的, 只是服务器端的一个原子操作，...，导致随机读变慢，也会浪费很多网络带宽导致网络拥堵。...启用缓存后，Spark 可以直接从缓存的数据块上做随机读，大大的提高了随机读性能。...写入性能 通过读写同一张表来测试写入性能，使用的 SQL 语句是： INSERT OVERWRITE store_sales SELECT * FROM store_sales; 我们对比了未分区的文本格式和按日期分区的...的提速效果，其中文本格式是未分区的，Parquet 和 ORC 格式是按照日期分区的。
Hudi支持多写入器，它在多个表服务之间提供快照隔离，从而允许写入器在后台运行clustering时继续输入。 要了解clustering架构的更详细概述，请查看之前的博客文章。...这种策略对于将中等大小的文件拼接到更大的文件中，以减少大量文件在冷分区上的传播非常有用。...所有的策略都是分区感知的，后两个策略仍然受第一个策略的大小限制。...该策略使用大容量插入将数据写入新文件，在这种情况下，Hudi隐式地使用分区程序根据指定的列进行排序。 通过这种方式，该策略改变了数据布局，不仅提高了查询性能，还自动平衡了重写开销。...HoodieClusteringJob 随着Hudi 0.9.0版本的发布，我们可以在同一个步骤中调度和执行clustering。 我们只需要指定-mode或-m选项。
，如大小、分区等支持Streaming Source/Sink灵活、强大和事务性的写入APISpark2.3中V2的功能支持列扫描和行扫描列裁剪和过滤条件下推可以提供基本统计和数据分区事务写入API支持微批和连续的...在那里我们可以定义使用几个分区读取数据源的数据。...createReader（批处理方式下的数据读取）createWriter（批处理方式下的数据写入）createStreamWriter（流处理方式下的数据写入）创建连接Clickhouse所需要的的参数对象...）abort（写入数据的时候发生异常调用）package cn.it.logistics.etl.realtime.extimport org.apache.spark.sql.SaveModeimport...，拼接SQL语句时使用全量字段拼接 // if (data.numFields == fields.length) { // } else { // 表示DataFrame中的字段与数据库中的字段不同
使用同一份存储，既可以进行随机读写，也可以满足数据分析的要求 实时流/业务数据写入 可以使用Spark Streaming 提供的KafkaUtils.createDirectStream方法来创建一个对应...DataFrame•将df插入Kudu并提交offset 写入性能测试 Kudu写入表: haitao_dev_log.dwd_kl_flw_app_rt，分片: 240个，Spark Streaming...•写本地表，不要写分布式表，因为分布式表接收到数据后会将数据拆分成多个parts，并转发数据到其它服务器，会引起服务器间网络流量增加、服务器merge的工作量增加，导致写入速度变慢，并且增加了Too many...•主键和索引的设置、数据的乱序等也会导致写入变慢。...随着时间的推移，历史数据会被清理下线，当老集群数据全部下线后，新老集群的迁移就完成了。确实需要迁移数据时，采用ClickHouse_copier或者复制数据的方式实现。
Hudi表每次提交时都会更新column_stats分区内各文件统计信息（这部分统计信息在提交前的文件写入阶段便已经统计好）。...写入 Flink 对flink写入而言就是通过bucket_idx进行打标(仅支持分区内去重打标)或者bucket_assigner算子使用flink state进行打标（支持分区内以及全局去重打标，可通过参数控制...对于upsert写入场景，flink state会随着写入数据量的增大而线性增大，导致越写越慢（打标过程变慢）的现象；而bucket_idx由于没有数据查找过程（通过纪录的record key直接哈希得到对应的...Spark 对spark写入而言就是对每条纪录调用index.tagLocation进行打标的过程。...图2. 2 spark写入使用BloomIndex打标过程 BucketIndex和flink的bucket打标类似，通过hash(record_key) mod bucket_num的方式得到纪录实际应该插入的文件位置
在入仓环节和层与层之间是基于 Spark 或者 Hive做清洗加工和计算。...这里修改了 Flink 引擎的逻辑，除了周期性的 checkpoint 以外，又增加一种非周期性的checkpoint 用于监听到整点数据就绪以后立刻发布分区。...合并流程做在分区内部做局部关联只更新对应的留存标签。 宽表拼接 第三个方向是宽表拼接，也介绍两个典型的业务场景，一个是离线宽表模型，一个是准实时的多流拼接。...基于 HUDI 的宽表拼接之前有很多公司也有分享，我们内部的宽表拼接有一些差异化的需求。 支持多个写入任务并行：允许多个写入任务并行加工一张宽表，每个写入任务加工这个宽表中的部分列。...这个方案也可以用在实时宽表拼接场景，这里因为时间关系，不再做赘述。最后说一下在目前的宽表拼接实现里有一个限制，即写入任务正在进行时不可以生成合并计划，可能存在丢数据的风险。
Hive 与 HDFS 中作为离线数据，通过 Apache Spark 计算写入至 OLAP 引擎中。...，这些架构缺陷在业务运行过程中都会引发资源使用增加、运维成本增加、研发效能较低的问题。...需要转为 Date V2 等； 动态分区表的历史分区数确定： 因为部份表存在历史分区，需要在建表时指定分区数量，否则插入数据会出现 No Partition 异常； Buckets 数量确定： 虽然历史分区表可以进行统一配置...，但是往往历史分区数据量不完全一致，因此我们根据历史分区的实际数据量推算出历史分区的分桶数，同时对于非分区表可以根据历史数据量设置 Properties 进行自动分桶配置； TTL 周期确定： 可以设定动态分区表的转换周期...通过官方文档的提示，我们发现 Stream Load 中能够支持参数配置去除字段最外层的双引号，基于此我们决定在 Spark Doris Connector 写入阶段添加用户设置配置，在字段外层拼接双引号
通过 SparkSession 实例，您可以创建spark dataframe、应用各种转换、读取和写入文件等，下面是定义 SparkSession的代码模板：from pyspark.sql import...(path, sep=';')df.coalesce(n).write.mode('overwrite').csv(path, sep=';')注意 ①PySpark 中可以指定要分区的列：df.partitionBy...("department","state").write.mode('overwrite').csv(path, sep=';')注意 ②可以通过上面所有代码行中的 parquet 更改 CSV 来读取和写入不同的格式...中，可以像这样选择前 n 行：df.take(2).head()# 或者df.limit(2).head()注意：使用 spark 时，数据可能分布在不同的计算节点上，因此“第一行”可能会随着运行而变化...例如，我们对salary字段进行处理，如果工资低于 60000，我们需要增加工资 15%，如果超过 60000，我们需要增加 5%。
”选项来指定分区列，如果涉及到多个分区列，那么需要将多个分区列进行拼接生成新的字段，使用以上参数指定新的字段即可。...，可以先拼接，后指定拼接字段当做分区列：指定两个分区，需要拼接//导入函数，拼接列import org.apache.spark.sql.functions....,"delete")配置项，并且写入模式只能是Append，不支持其他写入模式，另外，设置下删除执行的并行度，默认为1500个，这里可以设置成2个。...","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") .getOrCreate()//读取需要删除的数据，只需要准备对应的主键及分区即可，字段保持与Hudi中需要删除的字段名称一致即可...该选项“insert_overwrite”可以直接在元数据层面上操作，直接将写入某分区的新数据替换到该分区内，原有数据会在一定时间内删除，相比upsert更新Hudi速度要快。
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