开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Apache Spark能否加快从Oracle DB读取数百万条记录，然后将这些记录写入文件的过程？

Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，可以加快从Oracle DB读取数百万条记录，并将这些记录写入文件的过程。

Apache Spark具有以下优势：

高性能：Spark使用内存计算和并行处理技术，能够快速处理大规模数据集。
分布式计算：Spark可以将任务分布到多个计算节点上并行执行，提高计算效率。
弹性扩展：Spark可以根据需求动态扩展计算资源，适应不同规模的数据处理需求。
多语言支持：Spark支持多种编程语言，如Java、Scala和Python，方便开发人员使用自己熟悉的语言进行开发。
多种数据处理方式：Spark支持批处理、流处理、机器学习和图计算等多种数据处理方式。

对于从Oracle DB读取数百万条记录并写入文件的场景，可以使用Spark的SQL模块进行数据读取和处理。首先，可以使用Spark的JDBC数据源连接到Oracle DB，并使用Spark SQL进行数据查询和过滤。然后，可以使用Spark的分布式计算能力将数据并行处理，并将结果写入文件系统，如HDFS或本地文件系统。

在腾讯云中，可以使用腾讯云的云服务器（CVM）作为Spark集群的计算节点，使用腾讯云的云数据库MySQL作为Spark的元数据存储。此外，腾讯云还提供了弹性MapReduce（EMR）服务，可以快速部署和管理Spark集群，方便进行大规模数据处理。

更多关于Apache Spark的信息和腾讯云相关产品介绍，请参考以下链接：

Apache Spark官方网站：https://spark.apache.org/
腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云数据库MySQL：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
腾讯云弹性MapReduce（EMR）：https://cloud.tencent.com/product/emr

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

加速LakeHouse ACID Upsert的新写时复制方案

在本文中我们将讨论如何构建行级二级索引以及在 Apache Parquet 中引入的创新，以加快 Parquet 文件内数据的更新插入速度。...Apache Hudi 使用索引系统来定位每个分区中受影响的文件，然后完全读取它们，更新内存中的电子邮件字段，最后写入磁盘并形成新文件。图中的红色表示被重写的新文件。...然后每个列块的数据以页的形式写入。块由页组成，页是访问单个记录必须完全读取的最小单位。在页面内部，除了编码的词典页面之外，每个字段都附加有值、重复级别和定义级别。...在传统的Apache Hudi upsert中，Hudi利用记录索引来定位需要更改的文件，然后将文件记录一条条读取到内存中，然后搜索要更改的记录。应用更改后，它将数据作为一个全新文件写入磁盘。...在这个读取-更改-写入过程中，存在一些昂贵的任务（例如，解（重新）压缩、解（重新）编码、具有重复级别、定义级别的记录解（重新）组装等），这些任务会消耗大量的 CPU 周期和内存。

1851 0

大数据Doris（一）：深入了解Apache Doris

除此之外，Broker 不记录任何其他信息，所以包括远端存储的连接信息、文件信息、权限信息等等，都需要通过参数在 RPC 调用中传递给 Broker 进程，才能使得 Broker 能够正确读写文件。...行式存储在数据写入和修改上具有优势行存储的写入是一次完成的，如果这种写入建立在操作系统的文件系统上，可以保证写入过程的成功或者失败，可以保证数据的完整性。...数据修改实际上也是一次写入过程，不同的是，数据修改是对磁盘上的记录做删除标记。行存储是在指定位置写入一次，列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入，这个过程仍是行存储的列数倍。...列存储在写入效率、保证数据完整性上都不如行存储，它的优势是在读取过程，不会产生冗余数据，这对数据完整性要求不高的大数据处理领域比较重要。...由上图可知，从内存读取数据速度比磁盘读取数据速度要快1000倍，从CPU缓存中读取数据的速度比从内存中读取数据的速度最快要快100倍，从CPU寄存器中读取数据的速度为300ps(1000ps 皮秒 =

3.1K7 2

「Hudi系列」Hudi查询&写入&常见问题汇总

更新记录到增量文件中，然后进行同步或异步压缩以生成列文件的新版本。...因此，如果只看一眼基本文件，那么存储布局看起来就像是写时复制表的副本。定期压缩过程会从增量日志中合并这些更改，并生成基础文件的新版本，就像示例中10:05发生的情况一样。...在运行启发式方法以确定如何最好地将这些记录放到存储上，如优化文件大小之类后，这些记录最终会被写入。对于诸如数据库更改捕获之类的用例，建议该操作，因为输入几乎肯定包含更新。...所有文件都以数据集的分区模式存储，这与Apache Hive表在DFS上的布局方式非常相似。 11. 如何写入Hudi数据集通常，你会从源获取部分更新/插入，然后对Hudi数据集执行写入操作。...Hudi如何处理输入中的重复记录在数据集上执行 upsert操作时，提供的记录包含给定键的多条记录，然后通过重复调用有效负载类的 preCombine方法将所有记录合并为一个最终值。

6.4K4 2

写入 Hudi 数据集

这一节我们将介绍使用DeltaStreamer工具从外部源甚至其他Hudi数据集摄取新更改的方法，以及通过使用Hudi数据源的upserts加快大型Spark作业的方法。...在运行启发式方法以确定如何最好地将这些记录放到存储上，如优化文件大小之类后，这些记录最终会被写入。对于诸如数据库更改捕获之类的用例，建议该操作，因为输入几乎肯定包含更新。...批量插入提供与插入相同的语义，但同时实现了基于排序的数据写入算法，该算法可以很好地扩展数百TB的初始负载。但是，相比于插入和插入更新能保证文件大小，批插入在调整文件大小上只能尽力而为。...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。...通过确保适当的字段在数据集模式中可以为空，并在将这些字段设置为null之后直接向数据集插入更新这些记录，即可轻松实现这一点。

1.5K4 0

原荐 SparkSQL简介及入门

如果这种写入建立在操作系统的文件系统上，可以保证写入过程的成功或者失败，数据的完整性因此可以确定。 ...所以，行存储在写入上占有很大的优势。 3）还有数据修改,这实际也是一次写入过程。不同的是，数据修改是对磁盘上的记录做删除标记。...行存储是在指定位置写入一次，列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入，这个过程仍是行存储的列数倍。所以，数据修改也是以行存储占优。...4）从数据的压缩以及更性能的读取来对比 ? ?...2、由外部文件构造DataFrame对象 1.读取txt文件 txt文件不能直接转换成，先利用RDD转换为tuple。然后toDF()转换为DataFrame。

2.5K6 0

实战|使用Spark Streaming写入Hudi

长时间下来产生的大量小文件，会对HDFS namenode产生巨大的压力。对update操作的支持。HDFS系统本身不支持数据的修改，无法实现同步过程中对记录进行修改。事务性。...提交是将批次记录原子性的写入MergeOnRead表中，数据写入的目的地是delta日志文件； compacttion：压缩，后台作业，将不同结构的数据，例如记录更新操作的行式存储的日志文件合并到列式存储的文件中...压缩本身是一个特殊的commit操作； rollback：回滚，一些不成功时，删除所有部分写入的文件； savepoint：保存点，标志某些文件组为“保存的“，这样cleaner就不会删除这些文件；时刻时间...kafka每天读取数据约1500万条，被消费的topic共有9个分区。...2 最小可支持的单日写入数据条数数据写入效率，对于cow及mor表，不存在更新操作时，写入速率接近。这本次测试中，spark每秒处理约170条记录。单日可处理1500万条记录。

2.2K2 0

SparkSQL极简入门

如果这种写入建立在操作系统的文件系统上，可以保证写入过程的成功或者失败，数据的完整性因此可以确定。...所以，行存储在写入上占有很大的优势。 3）还有数据修改,这实际也是一次写入过程。不同的是，数据修改是对磁盘上的记录做删除标记。...行存储是在指定位置写入一次，列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入，这个过程仍是行存储的列数倍。所以，数据修改也是以行存储占优。...4）从数据的压缩以及更性能的读取来对比 ? ?...2、由外部文件构造DataFrame对象 1.读取txt文件 txt文件不能直接转换成，先利用RDD转换为tuple。然后toDF()转换为DataFrame。

3.8K1 0

基于 Spark 的数据分析实践

然后通过 RecordReader 的 next() 遍历分区内的数据。 Spark RDD 转换函数和提交函数 ?...支持从 Hive 获得数据；支持文件：JSON，TextFile（CSV），ParquetFile，AvroFile 支持RDBMS数据库：PostgreSQL， MySQL，Oracle 支持...支持 type 为：db、mysql、oracle、postgres、mssql； tablename 为该数据表的抽象 table 名称(视图）； url、driver、user，password 为数据库...SparkSQL Around After 用于 Flow 在运行结束后执行的一个环绕，用于记录日志和写入状态。...Prepare round 可做插入（insert）动作，after round 可做更新（update）动作，相当于在数据库表中从执行开始到结束有了完整的日志记录。

1.8K2 0

Apache Doris 简介：下一代实时数据仓库

数据摄取 Apache Doris 提供了一系列数据摄取方法。实时流写入： Stream Load：可以应用此方法通过 HTTP 写入本地文件或数据流。...具有线性可扩展性，在某些用例中可以达到每秒 1000 万条记录的吞吐量。...至此，我们已经实现了MySQL、Oracle的数据自动同步到Doris。例程加载：这是从 Kafka 消息队列订阅数据。...批量写入： Spark Load：通过这种方法，您可以在写入 Doris 之前利用 Spark 资源对来自 HDFS 和对象存储的数据进行预处理。...对外部表执行查询后，可以将结果放入Doris内部。当后续有类似的查询时，系统可以直接从 Doris 读取先前查询的结果，从而加快速度。分层存储分层存储的主要目的是省钱。

4K2 2

2021年大数据Spark（三十二）：SparkSQL的External DataSource

报纸文章，医疗记录，图像，应用程序日志通常被视为非结构化数据。这些类型的源通常要求数据周围的上下文是可解析的。...3）、半结构化数据（Semi-Structured）半结构化数据源是按记录构建的，但不一定具有跨越所有记录的明确定义的全局模式。每个数据记录都使用其结构信息进行扩充。...半结构化数据格式的好处是，它们在表达数据时提供了最大的灵活性，因为每条记录都是自我描述的。但这些格式的主要缺点是它们会产生额外的解析开销，并且不是特别为ad-hoc(特定)查询而构建的。...：文件格式数据文本文件text、csv文件和json文件第二类：列式存储数据 Parquet格式、ORC格式第三类：数据库表关系型数据库RDBMS：MySQL、DB2、Oracle和MSSQL...{DataFrame, SaveMode, SparkSession} /** * Author itcast * Desc 先准备一个df/ds,然后再将该df/ds的数据写入到不同的数据源中,

2.3K2 0

使用 Apache Hudi + Daft + Streamlit 构建 Lakehouse 分析应用

架构： • 数据湖存储：Amazon S3 • 文件格式 — CSV、Parquet • 表格式 — Apache Hudi • 计算引擎 — Apache Spark（写入）、Daft（读取） • 用户界面...源数据将是一个 CSV 文件，在创建湖仓一体表时，我们将记录写入 Parquet。...对于我们的计算需求，Apache Spark 将在引入阶段处理写入任务，而 Daft 将成为读取和分析的主要引擎，为这些操作提供优化的性能。...创建 Hudi 表和摄取记录第一步是使用 Spark 创建 Hudi 表。以下是将 PySpark 与 Apache Hudi 一起使用所需的所有配置。...使用 Daft 读取 Hudi 表现在我们已经将记录写入了 Hudi 表，我们应该可以开始使用 Daft 读取数据来构建我们的下游分析应用程序。

1221 0

Hive表迁移到Iceberg表实践教程

现在已经创建了表，我们可以运行 add_files procedure，告诉它将数据文件从 people 表添加到 iceberg.db.people 表。...spark.sql("SELECT file_path FROM iceberg.db.people.files").show(20, false) 你会看到这些文件位于存储 Hive 表的“spark_warehouse...数据损坏问题不太可能发生，因为可以在迁移过程中对数进行审计、验证和计数。因此，你可以清除旧表中存在的任何不完善的数据，并添加检查以确保所有记录都已正确添加到你的验证中。...读取操作是在源表，写入操作是在源表和新表上。新表同步后，你可以切换到对新表的读取操作。在你确定迁移成功之前，继续对源表和新表做写操作。...其他重要的迁移考虑：确保你的最终计划对所有消费者都可见，以便他们了解读取或写入数据能力的任何中断。

2.7K5 0

如何将数据更快导入Apache Hudi？

不同模式 3.1 GLOBAL_SORT（全局排序）顾名思义，Hudi在输入分区中对记录进行全局排序，从而在索引查找过程中最大化使用键范围修剪的文件数量，以便提升upsert性能。...，也可能会在产生大量文件，因为给定表分区的记录可能会分布在许多spark分区中。...在写入器实际写入时可能不会同时打开太多文件，因为我们在移动到下一个文件之前关闭了该文件（记录在spark分区中排序），因此可能没有太大的内存压力。...此外给定文件的最小-最大范围可能非常宽（未排序的记录），因此后续的upsert会在索引查找期间从大量文件中读取bloom filter（布隆过滤器）。...性能测试不同模式下简单benchmark性能差异如下说明：该基准测试使用不同的排序模式将1000万条记录批量插入hudi，然后upsert100W个条记录（原始数据集大小的10%）。

1.9K3 0

大数据Apache Druid（一）：Druid简单介绍和优缺点

Druid简单介绍和优缺点一、什么是Apache DruidDruid（德鲁伊）是一个分布式的、支持实时多维 OLAP 分析、列式存储的数据处理系统，支持高速的实时数据读取处理、支持实时灵活的多维数据分析查询...在Druid数十台分布式集群中支持每秒百万条数据写入，对亿万条数据读取做到亚秒到秒级响应。此外，Druid支持根据时间戳对数据进行预聚合摄入和聚合分析，在时序数据处理分析场景中也可以使用Druid。...Druid官网地址：http://druid.apache.org/注意:阿里巴巴有个开源项目也叫Druid，是一个数据库连接池项目。这里说的Apache Druid与阿里巴巴的Druid没有关系。...二、Druid优缺点Druid有如下特点，也可以看做是Druid的优点：列式存储Druid使用面相列的存储，对于OLAP分析需要读取列分析的场景加快了速度，同时一列数据中有很多共性的数据，数据的压缩效果好...可扩展的分布式架构Druid在生产环境中可以部署到数十台多数百台服务器组成的集群中，可以提供每秒百万条数据的写入，针对万亿条记录做到亚秒到秒级查询。支持并行计算Druid可以在集群中并行执行一个查询。

1.2K8 1

联网数据库 IoTDB —— 存储引擎原理篇

Apache IoTDB 采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能，并与Apache Hadoop、Spark和Flink等进行了深度集成，可以满足工业物联网领域的海量数据存储、高速数据读取和复杂数据分析需求...SSTable(Sorted String Table) 有序键值对集合，是LSM树组在磁盘中的数据结构。为了加快SSTable的读取，可以通过建立key的索引以及布隆过滤器来加快key的查找。...不过读取的时候稍微麻烦一些，读取时看这些数据在内存中，如果未能命中内存，则需要访问较多的磁盘文件。极端的说，基于LSM树实现的hbase写性能比mysql高了一个数量级，读性能却低了一个数量级。...假设如下图是起始状态 level0 有数据写入，这个时候触发level0到level1的compact level1 超出限制，触发level1到level2compact 此时会从level1中选择至少一个文件...org.apache.iotdb.db.engine.storagegroup.TsFileProcessor 负责一个 TsFile 文件的数据写入和访问。

1.5K2 0

陈胡：Apache SeaTunnel实现非CDC数据抽取实践

Apache Spark对于分布式数据处理来说是一个伟大的进步，但是直接使用Spark框架还是有一定门槛的，SeaTunnel这个产品把业界使用Spark的优质经验固化到了其中，明显降低了学习成本，加快分布式数据处理能力在生产环境中落地...数据抽取限制较多在做业务的过程中，会有一些业务痛点，首先因为交管行业是政府行业，基本各个子平台的数据都是存储在Oracle数据库中的，我们需要把数据从Oracle数据库中抽取到我们的数仓里面，出于安全性的考虑...以上就是在做业务的过程中，经常会遇到的一些问题，下图也把这些问题列举了出来。...下面的截图，是实际运行过程中，产生在HDFS上的增量文件，Crontab调度脚本，以及执行过程中产生的一些Yarn任务列表。...但是对于很多传统公司，如果老系统是以Oracle为主，并且掌控力度比较大的话，现在想做数据架构升级，需要迁移Oracle中的数据，那么可以采用CDC读取日志或者触发器的方式，把数据变化写入到消息队列里面

2.3K2 0

Apache Hudi 0.14.0版本重磅发布！

在具有旧表版本的表上运行版本 0.14.0 的 Hudi 作业时，会触发自动升级过程以将表升级到版本 6。...• drop：传入写入中的匹配记录将被删除，其余记录将被摄取。 • fail：如果重新摄取相同的记录，写入操作将失败。本质上由键生成策略确定的给定记录只能被摄取到目标表中一次。...由于在查找过程中从各种数据文件收集索引数据的成本很高，布隆索引和简单索引对于大型数据集表现出较低的性能。而且，这些索引不保留一对一的记录键来记录文件路径映射；相反，他们在查找时通过优化搜索来推断映射。...这些索引所需的每个文件的开销使得它们对于具有大量文件或记录的数据集效率较低。另一方面，Hbase 索引为每个记录键保存一对一的映射，从而实现随数据集大小扩展的快速性能。...Spark 中新的 MOR 文件格式读取器基于 RFC-72 旨在重新设计 Hudi-Spark 集成的提案，我们引入了用于 MOR（读取合并）表的实验性文件格式读取器。

1.7K3 0

基于Apache Hudi + MinIO 构建流式数据湖

通常系统使用 Apache Parquet 或 ORC 等开放文件格式将数据写入一次，并将其存储在高度可扩展的对象存储或分布式文件系统之上。Hudi 作为数据平面来摄取、转换和管理这些数据。...典型的 Hudi 架构依赖 Spark 或 Flink 管道将数据传递到 Hudi 表。Hudi 写入路径经过优化，比简单地将 Parquet 或 Avro 文件写入磁盘更有效。...Hudi读取写入器和读取器之间的快照隔离允许从所有主要数据湖查询引擎（包括 Spark、Hive、Flink、Prest、Trino 和 Impala）中一致地查询表快照。...为了展示 Hudi 更新数据的能力，我们将对现有行程记录生成更新，将它们加载到 DataFrame 中，然后将 DataFrame 写入已经保存在 MinIO 中的 Hudi 表中。...使用 Hudi 的一种典型方式是实时摄取流数据，将它们附加到表中，然后根据刚刚附加的内容编写一些合并和更新现有记录的逻辑。或者如果表已存在，则使用覆盖模式写入会删除并重新创建表。

2K1 0

【数据库07】后端开发必备的大数据知识指南

分布式文件系统用于存储大型文件，还被用作能支持记录存储的系统的存储层。跨多数据库分片。分片是指跨多个系统对记录进行划分的过程；换言之，记录在系统之间划分。...对于文件读取请求，HDFS服务器将返回文件中块的块标识列表以及包含在每个块的标识列表，然后从存储该块副本的其中一台机器中提取出每个块。...对于文件写入请求，HDFS服务器创建新的块标识，将每个块标识分配给多台(通常为三台)机器，并将块标识和机器分配返回给客户机。然后客户机将块标识和块数据发送给存储数据的指定机器。...使用spark处理数据的第一步是将数据从输入表示形式转换为RDD的表现形式，这是由spark.read.textfile()函数完成的，它的输入中的每一行创建一个记录。...流行的CEP有Oracle Event processing,FlinkCEP等许多流系统将数据存在内存中，并不提供持久性保证。

4942 0

计算引擎之下、数据存储之上 | 数据湖Iceberg快速入门

而表格式是数据库系统实现层面一个抽象的概念，它定义了一个表中包含哪些字段，表下面文件的组织形式、表索引信息、统计信息以及上层查询引擎读取、写入表中文件的接口。...4.上述1～3从理论上定义了Parquet这个文件格式是如何处理复杂数据类型，如何将数据按照一定规则写成一个文件，又是如何记录元数据信息。...实际上，Parquet就是一系列jar包，这些jar包提供了相关的读取和写入API，上层计算引擎只需要调用对应的API就可以将数据写成Parquet格式的文件，这个jar包里面实现了如何将复杂类型的数据进行处理...（1）Metastore表格式：上层引擎写好一批文件，调用Metastore的add partition接口将这些文件添加到某个分区下。...很明显，Iceberg的数据文件写入过程相比Metastore复杂了很多。为什么要引入这种复杂性呢？

2K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭