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ETL的开发过程

在生产环境中, 使用shell脚本完成一次etl操作 1.定义一个etl函数, 里面传入json行数据, 用json.loads加载行数据,并对行数据进行判断,如果没有行数据,或data字段没有在行数据里..., 就直接返回空的结果, 否则就继续往下执行 2.接着获取行里的数据, 用for循环判断, 如果包含某个值, 我就将变量赋值取出, 装在集合容器里 3.设置sparksession会话, 并enableHiveSupport...createOrReplaceTemView() 7.将临时表表的数据加载到hive表中, 完成整个ETL操作 ETL常用场景: 1.清洗nginx日志信息, 预处理日志文件(每小时将上报的日志拉取到本机...，hdfs命令上传集群)，并清洗存入hive 2.每小时清洗用户表信息, 3.后处理清洗商户信息, 4.清洗并合并设备状态信息, 5.每小时清洗每日设备分成, 清洗并合并积分流水表信息, 每小时清洗支付宝订单表信息等...() etlLogDF.show() exit() 创建临时表 etl.LogDF.createOrReplaceTmpView("etl_log") 写入分区表 spark.sql("alter table

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    0639-6.1.1-Spark读取由Impala创建的Parquet文件异常分析

    这是因为Hive/Impala与Spark在Parquet的实现上不一致，Hive/Impala将string类型在Parquet文件中保存为二进制binary，它们查询的时候再进行解析。...但Spark的代码查询的时候却没有这样做，而是直接将二进制值查询并展现出来，所以Spark中有一个参数spark.sql.parquet.binaryAsString，默认为false，解释如下： 由其他系统生成的...Parquet文件，特别是Impala，Hive和旧版本的Spark SQL，在写Parquet文件的schema时候不区分字符串和二进制。...3.3 方法3 启动spark-shell的时候带上启动参数 1.使用以下参数重新启动spark-shell spark-shell --conf spark.sql.parquet.binaryAsString...2.主要原因是因为由其他系统生成的Parquet文件，特别是Impala，Hive和旧版本的Spark SQL，在写Parquet文件的schema时候不区分字符串和二进制。

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    Spark大数据集群日常开发过程遇到的异常及解决思路汇总

    三、在spark的bin目录里，运行spark-shell出现异常Failed to initialize Spark session.java.io.FileNotFoundException: File...does not exist: hdfs://hadoop1:9000/spark-logs在Spark的bin目录里，运行其自带的脚本spark-shell时，突然出现的错误，异常信息如下： [main...因此，我尝试在hadoop主机器上运行指令hdfs dfs -mkdir /spark-logs指令后，可生成了一个目录/spark-logs，这时再执行spark-shell，就能正常进入scala命令行界面了...五、HBase表映射到Hive表当作外部表，显示整数列为NULL将HBase的表结构映射到Hive创建一个Hive外部表时，创建的语句刚开始是这样的——CREATE EXTERNAL TABLE test...,就发现整数对应的值都有了—— 这时才是正确的，六、RDD之foreach和foreachPartition方法日志查看这两个方法内的日志，在driver端是看不到的，也就是说，即使你将driver执行日志

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    在美国国会图书馆标题表的SKOS上运行Apache Spark GraphX算法

    SKOS上运行Apache Spark GraphX算法 虽然只是一个算法，但它非常酷。...我还描述了Spark的GraphX库如何让您在图形数据结构上进行这种计算，以及我如何获得一些使用RDF数据的想法。我的目标是在GraphX数据上使用RDF技术，或者，以演示(他们彼此)如何互相帮助。...我用Scala程序演示了前者，它将一些GraphX数据输出为RDF，然后显示一些在该RDF上运行的SPARQL查询。...在将美国国会图书馆标题表的RDF(文件)读入GraphX图表并在skos上运行连接组件(Connected Components)算法之后，下面是我在输出开头发现的一些分组： "Hiding places...每个条目存储表示具有该属性的资源的顶点的长整数，一个表示属性（在顶点RDD中分配给该属性的整数）的长整数，以及表示属性值的字符串。

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    Hive表迁移到Iceberg表实践教程

    创建Hive表 现在我们在 Spark shell 中，让我们创建一些 Hive 表来模拟可能在数据湖中拥有的表。...退出 Spark shell :quit 在我们的主目录中，您会注意到存在新的“hive-warehouse”和“metastore_db”目录。...这称为投影迁移，因为在迁移过程中，新的 Iceberg 表充当原始表的影子。两个表同步后，您可以切换到 Iceberg 表上的所有工作负载。...一般来说，你的迁移应该包括四个阶段过程： 在流程开始时，新的 Iceberg 表尚未创建或与源表同步，用户的读写操作仍然在源表上运行。 该表已创建但未完全同步。...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。

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    0874-7.1.7-如何在CDP集群为Spark3集成Iceberg

    1.文档编写目的 Iceberg是一种开放的数据湖表格式，您可以借助Iceberg快速地在HDFS上构建自己的数据湖存储服务，并借助开源大数据生态的Spark、Flink、Hive和Presto等计算引擎来实现数据湖的分析...3.Spark3中使用Iceberg 本章节主要通过spark3-shell的方式来测试及验证Iceberg的使用，具体操作如下： 1.在命令行执行如下命令，进入spark shell命令 spark3...在spark3-shell中执行如下代码，创建表并插入数据、修改数据以及删除操作 sql("create database iceberg") sql("show tables from iceberg...show create table test_iceberg; 4.查看创建的Iceberg表在HDFS路径上存储格式 hadoop fs -lsr /warehouse/tablespace/external...，创建的Iceberg表会将元数据信息记录到Hive的元数据，在不指定Catalog的存储目录时，默认使用Hive的仓库目录路径。

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    大数据技术之_19_Spark学习_03_Spark SQL 应用解析小结

    4、Spark SQL 的计算速度(Spark sql 比 Hive 快了至少一个数量级，尤其是在 Tungsten 成熟以后会更加无可匹敌)，Spark SQL 推出的 DataFrame 可以让数据仓库直接使用机器学习...========== Spark SQL 的初探 -- 客户端查询 ========== 1、你可以通过 spark-shell 或者 spark-sql 来操作 Spark SQL，注意：spark...2、你需要将一个 DF 或者 DS 注册为一个临时表。 3、通过 spark.sql 去运行一个 SQL 语句，在 SQL 语句中可以通过 funcName(列名) 方式来应用 UDF 函数。...4、在第一次启动创建 metastore 的时候，需要指定 spark.sql.warehouse.dir 这个参数， 比如：bin/spark-shell --conf spark.sql.warehouse.dir...3、可以通过 spark-sql 或者 spark-shell 来进行 sql 的查询，完成和 hive 的连接。

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    生态 | Apache Hudi集成Apache Zeppelin

    启动时会默认加载lib下的包，对于Hudi这类外部依赖，适合直接放在zeppelin/lib下以避免 Hive或Spark SQL在集群上找不到对应Hudi依赖。...3.2 parquet jar包适配 Hudi包的parquet版本为1.10，当前CDH集群parquet版本为1.9，所以在执行Hudi表查询时，会报很多jar包冲突的错。...3.3 Spark Interpreter适配 相同sql在Zeppelin上使用Spark SQL查询会出现比hive查询记录条数多的现象。...问题原因：当向Hive metastore中读写Parquet表时，Spark SQL默认将使用Spark SQL自带的Parquet SerDe（SerDe：Serialize/Deserilize的简称...考虑到Zeppelin在notebook上有直接执行代码和shell 命令的能力，后面考虑封装这些notebook，以支持sql的方式查询Hudi增量视图。

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    查询hudi数据集

    从概念上讲，Hudi物理存储一次数据到DFS上，同时在其上提供三个逻辑视图，如之前所述。 数据集同步到Hive Metastore后，它将提供由Hudi的自定义输入格式支持的Hive外部表。...一旦提供了适当的Hudi捆绑包， 就可以通过Hive、Spark和Presto之类的常用查询引擎来查询数据集。 具体来说，在写入过程中传递了两个由table name命名的Hive表。...实时表 {#hive-rt-view} 除了在HiveServer2上安装Hive捆绑jars之外，还需要将其放在整个集群的hadoop/hive安装中，这样查询也可以使用自定义RecordReader...| | |extractSQLFile| 在源表上要执行的提取数据的SQL。提取的数据将是自特定时间点以来已更改的所有行。| | |sourceTable| 源表名称。在Hive环境属性中需要设置。...将此设置为大于0的值，将包括在fromCommitTime之后仅更改指定提交次数的记录。如果您需要一次赶上两次提交，则可能需要这样做。

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    3.sparkSQL整合Hive

    spark SQL经常需要访问Hive metastore，Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据。...但是如果要像hive一样持久化文件与表的关系就要使用hive，当然可以不启动hive程序使用spark提供的HiveContext类即可。 　　...3.启动spark-shell时指定mysql连接驱动位置 spark集群模式 bin/spark-shell \ --master spark://intsmaze:7077 \ --executor-memory...因为元数据库中只是存放表对应数据在hdfs的地址，并没有存放表的数据信息,spark sql可以创建表，但是无法向表中添加数据比如insert语句。注意与把DF数据存储到数据库不是一个概念。...在这之前需要先将${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml 拷贝到${SPARK_HOME}/conf目录下，由于我的hive配置了元数据信息存储在MySQL中，所以Spark在访问这些元数据信息时需要

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