Spark增量表更新 - 腾讯云开发者社区

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增量表全量表拉链表区别_hive 增量数据更新

一、概念增量表：记录更新周期内新增的数据，即在原表中数据的基础上新增本周期内产生的新数据；全量表：记录更新周期内的全量数据，无论数据是否有变化都需要记录；拉链表：一种数据存储和处理的技术方式...二、举例详解增量表：以页面访问数据表为例，假设该表从2020-06-01开始记录数据，按天更新，分区为dt。...，如上例，按天更新的流量表，每次更新只新增一天内产生的新数据。...，此时数据表如下：因此，全量表每次更新都会记录全量数据，包括原全量数据和本次新增数据，即每个分区内的数据都是截至分区时间的全量总数据。...注意：全量表中每个分区内都是截至分区时间的全量数据，原先分区的数据依然存在于表中，只是每次更新会在最新分区内再更新一遍全量数据。

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Spark异常处理与调优（更新中～）

提高 spark.network.timeout 的值，根据情况改成300(5min)或更高。...spark.akka.timeout spark.storage.blockManagerSlaveTimeoutMs spark.shuffle.io.connectionTimeout...spark.rpc.askTimeout or spark.rpc.lookupTimeout Spark 2.0.0 SPARK-SQL returns NPE Error Error...查了一下，发现是spark 2.0.0对kryo序列化的依赖有bug，到SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf 默认为： # spark.serializer...org.apache.spark.serializer.KryoSerializer 改成： spark.serializer org.apache.spark.serializer.JavaSerializer

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工作中遇到的Spark错误(持续更新)

空指针原因及解决办法：1.常常发生空指针的地方(用之前判断是否为空) 2.RDD与DF互换时由于字段个数对应不上也会发生空指针 4. org.apache.spark.SparkException...: Found both spark.executor.extraClassPath and SPARK_CLASSPATH....原因及解决办法：Don’t set SPARK_CLASSPATH 5.Spark Streaming 报错:kafka.cluster.BrokerEndPoint cannot be cast to...:1623) at org.apache.spark.rdd.RDD.unpersist(RDD.scala:203) at org.apache.spark.streaming.dstream.DStream...解决办法：在spark-submit时候设定conf部分的spark.driver.extraJavaOptions:-XX:PermSize=256M –MaxPermSize=256M 12.Spark

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mybatis插入数据（无则插入有则更新）以及字段自增

我们可能在业务中会遇到增加一条记录，如果改记录存在的话，就更新里面的一些字段，如果没有则查询 1，增加唯一的约束（如果不是通过id） alter table realtime_inventory add...unique(sku,store_id); //建立唯一的约束，通过这个判断是否存在 2，如果需要对修改的字段进行自增 num = #{num}+num //在mybatis中需要自增时的写法最后看一段

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Spark Tips4: Kafka的Consumer Group及其在Spark Streaming中的“异动”(更新)

但是，当Spark Streaming Job使用KafkaUtils.createDirectStream()读取topic的时候，多个同一group id的job，却每个都能consume到全部message...在Spark中要想基于相同code的多个job在使用相同group id 读取一个topic时不重复读取，分别获得补充和的子集，需要用以下code： Map topicMap...而createDirectStream()使用的是simple Kafa API，该API没有使用zookeeper，因此spark streaming job需要自己负责追踪offset。...注：测试环境：Kafka 0.8.1.1 + Spark 1.3.1

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Spark面试题持续更新【2023-07-04】

Spark面试题 1. 谈一谈你对spark的理解 1）我对Spark的理解可以从以下几个方面进行进一步说明： 2） Spark比MarReduce快的原因 2....Spark的转换算子和行动算子有什么区别 7. 对Spark中Application、job、Stage、Task的理解 8. Spark的运行流程 9. Spark有几种部署方式 10....更新外部状态：如果需要基于RDD/DataFrame中的元素更新外部状态，可以使用foreach遍历数据并相应地更新外部状态。这对于维护有状态信息或更新共享资源非常有用。...如果需要在任务执行期间更新数据集，那么广播变量可能不适合，需要考虑其他机制来共享和更新数据。 4....receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的（如果突然数据暴增，大量batch堆积，很容易出现内存溢出的问题），然后Spark Streaming启动的job

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Spark中广播变量详解以及如何动态更新广播变量

【前言：Spark目前提供了两种有限定类型的共享变量：广播变量和累加器，今天主要介绍一下基于Spark2.4版本的广播变量。...动态更新广播变量通过上面的介绍，大家都知道广播变量是只读的，那么在Spark流式处理中如何进行动态更新广播变量？...既然无法更新，那么只能动态生成，应用场景有实时风控中根据业务情况调整规则库、实时日志ETL服务中获取最新的日志格式以及字段变更等。...此外，这种方式有一定的弊端，就是广播的数据因为是周期性更新，所以存在一定的滞后性。广播的周期不能太短，要考虑外部存储要广播数据的存储系统的压力。...在Spark流式组件如Spark Streaming底层，每个输出流都会产生一个job，形成一个job集合提交到线程池里并发执行，详细的内容在后续介绍Spark Streaming、Structured

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❤️Spark的关键技术回顾，持续更新！【推荐收藏加关注】❤️

Spark的关键技术回顾一、Spark复习题回顾 1、Spark使用的版本 2.4.5版本，目前3.1.2为最新版本集群环境：CDH版本是5.14.0这个版本但由于spark对应的5.14.0...解决：使用Apache的版本的spark来进行重新编译 2、Spark几种部署方式？...jar包地址参数1 参数2 4、使用Spark-shell的方式也可以交互式写Spark代码？...Accumulator进行累加操作，不能读取Accumulator的值，只有Driver程序可以读取Accumulator的值 (在driver端定义的变量在executor端拿到的是副本，exector执行完计算不会更新到...本文由 Lansonli 原创，首发于 CSDN博客大数据系列文章会每天更新，停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑，希望大家抓紧时间学习，全力奔赴更美好的生活✨

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spark streaming消费指定的topic和partition并手动更新offset

import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.streaming.StreamingContext import org.apache.spark.streaming.dstream.InputDStream...import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaCluster.LeaderOffset import org.apache.spark.streaming.kafka...)] = { val groupId = kafkaParams.get("group.id").get // 在zookeeper上读取offsets前先根据实际情况更新...)] = { val groupId = kafkaParams.get("group.id").get // 在zookeeper上读取offsets前先根据实际情况更新..., V]) => (mmd.key, mmd.message)) } messages } /** * 创建数据流前，根据实际消费情况更新消费

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Spark算子官方文档整理收录大全持续更新【Update2023624】

通常用于具有副作用的操作，比如更新累加器或与外部存储系统进行交互。注意：在foreach()之外修改除累加器之外的变量可能导致未定义的行为。详情请参阅了解闭包。...惰性计算意味着在Spark中，转换算子并不会立即执行实际的计算操作。当应用程序调用转换算子时，Spark只会记录下转换操作的逻辑，而不会立即执行计算。这样做的好处是可以进行优化和延迟计算。...相反，立即计算意味着在Spark中，行动算子会立即触发实际的计算操作并生成结果。当应用程序调用行动算子时，Spark会按照转换操作的执行计划执行计算，并将结果返回给应用程序。...通过惰性计算，Spark可以对转换操作进行优化、重排和延迟执行。例如，Spark可以根据数据依赖性进行操作合并、过滤无用操作、推测执行等。这样可以提高执行效率和节省计算资源。...总结起来，惰性计算是指在调用转换算子时，Spark仅记录下转换操作的逻辑而不执行实际计算，而立即计算是指在调用行动算子时，Spark立即触发实际计算并生成结果。

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Spark 1.3更新概述：176个贡献者，1000+ patches

Spark SQL脱离Alpha版本在1.3版本中，Spark SQL正式脱离Alpha版本，提供了更好的SQL标准兼容。...Packages 在2014年底，我们着手为Spark建立一个新的社区项目目录站点——Spark Packages。...为了更方便Spark用户使用，在Spark 1.3中，用户可以直接将已发布包导入Spark shell（或者拥有独立flag的程序中）。...Spark sql代码 # Launching Spark shell with a package ..../bin/spark-shell --packages databricks/spark-avro:0.2 Spark Packages 还为开发者建立了一个SBT插件来简化包的发布，并为发布包提供了自动地兼容性检查

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用 Spark 优化亿级用户画像计算：Delta Lake 增量更新策略详解

(1) 用户画像计算的挑战在亿级用户规模的系统中，用户画像计算面临三大核心挑战：数据体量巨大（PB级）、更新频率高（每日千万级更新）、查询延迟敏感（亚秒级响应）。...Delta Lake的增量更新策略通过仅处理变化数据，将计算量降低1-2个数量级。...在相同数据集上，增量更新平均耗时降至18分钟，资源消耗减少85%。...("SET spark.databricks.delta.stateReconstructionValidation.enabled = true") (2) 并发冲突处理 -- 使用条件更新避免冲突...+Delta Lake的增量更新策略，我们在亿级用户画像系统中实现了：计算效率：处理时间从小时级降至分钟级成本优化：资源消耗降低90%+ 数据实时性：标签更新延迟从24小时降至5分钟系统可靠性：ACID

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DGX Spark 12月Playbooks重磅更新，助力开发者打造高效个人AI Lab

本周，NVIDIA宣布专为开发者打造的“个人AI Lab”——NVIDIA DGX Spark平台，更新了操作手册（playbooks），旨在让这份“实验室操作指南”更易于遵循、更可靠，助力你高效开展AI...需要说明的是，本次Playbooks的更新同样适用于NVIDIA OEM厂商（如联想、戴尔、华硕、惠普等）生产的DGX产品。...每份操作手册新增“最后更新时间” 现在，你可在“概述 → 时间与风险”板块查看操作手册的最后更新日期，以及更新内容的简要说明，随时掌握文档的更新情况与当前使用版本。...自发布以来，NVIDIA已对以下操作手册完成了重要更新（并非仅修改文本内容），同时仍在持续解决部分用户遇到的问题： ComfyUI ComfyUI：开源Web服务器应用，适用于基于SDXL、Flux等扩散模型的...Spark 环境下的 NIM Spark 环境下的 NIM：NVIDIA NIM是容器化软件，可在你的个人AI Lab（DGX Spark）上快速可靠地完成AI模型部署与推理实验。

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——二战Spark电影评分数据分析

Spark综合练习——电影评分数据分析 ?...db_movies; CREATE TABLE `ten_movies_avgrating` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id...decimal(10,2) NOT NULL COMMENT '平均评分', `update_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间...` int(11) NOT NULL COMMENT '电影被评分的次数', `update_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间...spark总要有实例对象吧。

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——二战Spark电影评分数据分析

db_movies; CREATE TABLE `ten_movies_avgrating` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id...decimal(10,2) NOT NULL COMMENT '平均评分', `update_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间...CHARSET=utf8; CREATE TABLE `genres_average_rating` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id...` int(11) NOT NULL COMMENT '电影被评分的次数', `update_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间...spark总要有实例对象吧。

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助力工业物联网，工业大数据之ODS层构建：代码结构及修改【九】

utils - OracleHiveUtil.py：用于获取Oracle连接、Hive连接 FileUtil.py：用于读写文件，获取所有Oracle表的名称 TableNameUtil.py：用于将全量表和增量表的名称放入不同的列表中..., port=SPARK_HIVE_PORT, username=SPARK_HIVE_UNAME, auth='CUSTOM', password=SPARK_HIVE_PASSWORD) ```...读取表名文件：将每张表的名称都存储在一个列表中 step5：ODS层的表分为全量表与增量表，怎么区分呢？...tableNameList【full_list,incr_list】 full_list：全量表名的列表 incr_list：增量表名的列表 step2：建表的语句是什么，哪些是动态变化的？...自动化创建全量表获取全量表名调用建表方法：数据库名称、表名、全量标记通过Oracle工具类获取表的信息【表的名称、表的注释、字段信息等】拼接建表语句执行SQL语句自动化创建增量表

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大数据生态思维导图____2021最新最全Spark生态圈思维导图!(待更新)

配合视频服用效果更佳视频地址一.Spark 基础环境及Spark Core 结语好了，本篇主要为大家带来的就是菜鸡博主为大家贡献的Spark的思维导图，看完了是不是有种想要关注博主的冲动呢

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图解 i++ 和 ++i 的区别！看了必懂

slot_1中 L1 ILOAD_1 //从局部变量表的第一个slot槽中，取出该值，压入操作栈顶 IINC 0,1 //直接将slot槽中的值自增（+1）操作，注意此时是与当前栈无关的...ISTORE_2 //将当前栈顶元素,弹出并保存到局部变量表的slot_2中 L2 ILOAD_2 //从局部变量表的第二个slot槽中，取出该值，压入操作栈顶 IRETURN...//返回栈顶元素这里有两个注意点: IINC 的自增操作,并未影响当前的栈顶元素,并且 slot_1 中的元素自增完成后,已经由0变成了1 ISTORE_2 弹出的栈顶元素值依旧是0,并未改变最终的输出的结果为...0,1 //直接将slot槽中的值自增（+1）操作 ILOAD_1 //从局部变量表的第一个slot槽中，取出该值(该值此时已经自增过了)，压入操作栈顶 ISTORE_2 //将当前栈顶元素...,弹出并保存到局部变量表的slot_2中 L3 ILOAD_2 //从局部变量表的第二个slot槽中，取出该值，压入操作栈顶 IRETURN //返回栈顶元素最终的输出的结果为: a的值是

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i++和++i傻傻分不清楚？这里给你最清楚的解答

当程序执行int i = 1;后，在局部变量表中便存放了变量i的值为1(局部变量表是一组变量值存储空间，用于存放方法参数和方法内部定义的局部变量)。...比如这里的操作，它首先将i的值压入操作数栈中，此时i自增，这时候局部变量表中的i值为2，此时执行赋值操作，需要将操作数栈中的值弹出来再赋值给i，这样操作数栈中的值1则又覆盖了变量i，所以i仍然为1(j的计算方式同理...[在这里插入图片描述] 首先会将i的值压入操作数栈： [在这里插入图片描述] 先乘除后加减，首先执行++i * i++，先看++i操作，因为自增符号在左边，所以先自增，此时局部变量表中的i值为3，再将其压入操作数栈...需要注意的地方看到很多文章上都写着：i++是先赋值，然后再自增；++i是先自增，后赋值。...自增符号的位置不同所导致的结果值不同，是操作数栈导致的，自增符在左边则先自增再压入栈，此时弹出的肯定是自增后的值；而如果自增符在右边，则先压入栈再自增，此时弹出的值还是原来的值，这才是这个问题的根本原因

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2024 年 8 月 Apache Hudi 社区新闻

• PR #11493: Hudi 的默认构建配置已经更新为 Spark 3.5，反映了项目与最新 Spark 版本的对齐。...• PR #11692: Hudi 弃用对 Spark 3.0、3.1 和 3.2 旧版本的支持，转向支持更新的 Spark 版本。...博客深入探讨了在大规模数据环境中处理 CDC 的复杂性，以及如何使用 Hudi 来确保数据一致性和实时更新。...该博客提供了逐步说明，解释了如何通过实施 Bucket Index 来优化数据检索和更新过程，从而显著提升性能。...文章展示了 Hudi 的 Bucket Index 如何成为处理海量表格的组织的关键工具，确保更快的查询时间并减少操作复杂性。

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增量表全量表拉链表区别_hive 增量数据更新

Spark异常处理与调优（更新中～）

工作中遇到的Spark错误(持续更新)

mybatis插入数据（无则插入有则更新）以及字段自增

Spark Tips4: Kafka的Consumer Group及其在Spark Streaming中的“异动”(更新)

Spark面试题持续更新【2023-07-04】

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❤️Spark的关键技术回顾，持续更新！【推荐收藏加关注】❤️

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Spark算子官方文档整理收录大全持续更新【Update2023624】

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用 Spark 优化亿级用户画像计算：Delta Lake 增量更新策略详解

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——二战Spark电影评分数据分析

——二战Spark电影评分数据分析

助力工业物联网，工业大数据之ODS层构建：代码结构及修改【九】

大数据生态思维导图____2021最新最全Spark生态圈思维导图!(待更新)

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