StreamingPro目前已经涵盖流式/批处理，以及交互查询三个领域，实现配置和SQL化 前言 StreamingPro 原来仅仅是用来作为Spark Streaming的一个配置化+SQL封装...，然而不经意间，已经涵盖了批处理，交互式查询等多个方面。...今天就讲讲如何使用StreamingPro构建一个交互式查询引擎。...Snip20160709_5.png 目前支持elasticsearch 索引,HDFS Parquet 等的查询，并且支持多表查询。...除了交互式界面以外，也支持接口查询： http://127.0.0.1:9004/runtime/spark/sql 参数支持： 参数名 示例 说明 tableName.abc hdfs://cluster
希望这里我能像你们用其他化学专业软件一样交互式地来求二面角。 这是我尝试开发的一个工具，代码如下。您可以查询键长、键角和二面角。还可以查看三维布洛芬模型中的角。
写作目的 1）正好有些Spark连接HBase的需求，当个笔记本，到时候自己在写的时候，可以看 2）根据rowkey查询其实我还是查询了好久才找到，所以整理了一下 3）好久没发博客了，水一篇 版本 Scala...hbase-client 1.3.1 查询...import org.apache.spark....key+" "+"value:"+value) // // } } //释放资源 sc.stop() } } 根据rowKey查询...Bytes.toBytes("customer_id"))))).collect().toList list.foreach(println(_)) 参考 hbase根据rowkey多个值过滤查询
接着上篇文章继续聊聊交互式查询，交互式查询崛起的原因是人类的懒惰本质，自从谷歌发表了 Dremel 论文后，相似的计算引擎不断地出现，在这篇文章里，针对几种典型的计算引擎简单聊聊。...因为我们团队的交互式查询的底层引擎使用的是 Apache Impala ，对此也比较熟悉。Impala 与传统的大数据框架不同，它是由 C++ 写的，而不是常见的 JVM 上的语言。...Impala 是一个典型的交互式查询引擎，可以理解为数据库和MapReduce 的一个中间产品。
6、启动集群（Hadoop、spark）。...cd spark/spark-2.1.1-bin-hadoop2.6/bin..../spark-shell --master yarn --executor-memory 2g --driver-memory 2g 8、进入spark-shell后，执行以下操作，在每句后面有说明 val...解决方法: spark分词时用split("\\s")代替split("\t"))。...10、用户ID查询次数排行榜： val sortrdd=mapsogouminirdd.map(x=>(x(1),1)).reduceByKey(_+_).map(x=>(x._2,x._1)).sortByKey
举例来说，在旧工具上，有多个 Join 的查询可以在几秒内执行，而相同的查询在新的 SQL-on-Hadoop 引擎中可能要花费几分钟，尤其是在多个用户并发执行查询时。...查询加速 SQL 执行性能是这次迁移的一个重要组成部分。要求用户提供执行速度，以满足供应商系统性能。为达到这个目的，我们采用了多种查询加速的功能和技术。...自适应查询执行 在 Spark 3.0 中，自适应查询执行（Adaptive Query Execution，AQE）是一项非常高效的特性。许多情况下，它可以显著地改善 SQL 性能。...这个新平台将向后移植到 AQE，并对代码进行了修改，使其与我们的 Hadoop-Spark 系统所基于的 Spark 2.3 版本相兼容。...这个特性提高了分区表在 Join 条件下使用分区列的 Join 查询的性能，并为新的 SQL-on-Hadoop 引擎的 Spark 版本进行了向后移植。
最近工作需要使用到Spark操作Hbase，上篇文章已经写了如何使用Spark读写Hbase全量表的数据做处理，但这次有所不同，这次的需求是Scan特定的Hbase的数据然后转换成RDD做后续处理，简单的使用...Google查询了一下，发现实现方式还是比较简单的，用的还是Hbase的TableInputFormat相关的API。...基础软件版本如下： 直接上代码如下： 上面的少量代码，已经完整实现了使用spark查询hbase特定的数据，然后统计出数量最后输出，当然上面只是一个简单的例子，重要的是能把hbase数据转换成RDD，只要转成
1.2、查看Spark UI 如果任务正在执行中，可以在yarn页面搜对应的application号来找到自己的任务，然后点击右侧的“Application Master”链接进入Spark UI界面，...（6）如果包含SQL逻辑，顶部会多出来一个“SQL”菜单，里面会有多个job组成的各query信息，可以点击失败query的“Description”列链接，会进入该query的详细DAG图与查询计划界面...有时小文件多造成的task数过多，会导致driver full gc从而导致Spark UI网页打不开从而看不到Stages情况，因为driver内存有限且负责spark ui的metrics信息状态维护...在遇到小文件时，如果自己集群的Spark版本在3.0以上，或者内部2.x版本合入了Intel的Adaptive Execution特性源码，可以加上下面的参数来缓解： 如果自己集群的Spark版本不支持上述参数...如果是driver端OOM或内存压力大，还有一个判断方法是Spark UI页面打开十分缓慢，因为代码的解析、相关对象的序列化、广播变量、Spark UI的进度状态维护都是在driver进行，此时如果查看
项目需求： ip.txt:包含ip起始地址，ip结束地址，ip所属省份 access.txt:包含ip地址和各种访问数据 需求：两表联合查询每个省份的ip数量 SparkCore 使用广播，将小表广播到...{Level, Logger} import org.apache.spark.broadcast.Broadcast import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark...实现join查询 import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql....() import spark.implicits._ //读取ip文件 val ipFile = spark.read.textFile("d:\\data\\spark\\ip.txt...构建一个自定义方法，进行查询。 import day07.MyUtils import org.apache.spark.sql.
1、命令行操作 （1）打印查询头，需要显示设置： set hive.cli.print.header=true; （2）加"--"，其后的都被认为是注释，但 CLI 不解析注释。...带有注释的文件只能通过这种方式执行： hive -f script_name （3）-e后跟带引号的hive指令或者查询，-S去掉多余的输出： hive -S -e "select * FROM...mytable LIMIT 3" > /tmp/myquery （4）遍历所有分区的查询将产生一个巨大的MapReduce作业，如果你的数据集和目录非常多， 因此建议你使用strict模型，...2、表操作 （1）查看某个表所有分区 SHOW PARTITIONS ext_trackflow 查询具体某个分区 SHOW PARTITIONS ext_trackflow PARTITION...=0 limit 10; （4）下面的查询语句查询销售记录最大的 5 个销售代表。
再进一步限制查询分区表必须指定分区？ 这里涉及到两种情况：select SQL查询和加载Hive表路径的方式。...如果大家有类似的需求，笔者建议通过解析Spark SQL logical plan和下面说的这种方式解决方案结合，封装成一个通用的工具。...: Set(new Path(“/spark/dw/test.db/test_partition/dt=20200101”))【伪代码】 leafDirs: Seq(new Path(“/spark/...底层处理后得到的basePaths: Set(new Path(“/spark/dw/test.db/test_partition/dt=20200101”),new Path(“/spark/dw/test.db...解决方案（亲测有效） 1.在Spark SQL加载Hive表数据路径时，指定参数basePath，如 sparkSession.read.option("basePath","/spark/dw/test.db
Spark与Iceberg整合查询操作一、DataFrame API加载Iceberg中的数据Spark操作Iceberg不仅可以使用SQL方式查询Iceberg中的数据，还可以使用DataFrame...SQL方式 *///第一种方式使用DataFrame方式查询Iceberg表数据val frame1: DataFrame = spark.table("hadoop_prod.mydb.mytest...${Iceberg表}.history”命令进行查询，操作如下：//4.查询表历史,实际上就是表快照的部分内容spark.sql( """ |select * from hadoop_prod.mydb.mytest.history...表数据还可以指定snapshot-id来查询指定快照的数据，这种方式可以使用DataFrame Api方式来查询，Spark3.x版本之后也可以通过SQL 方式来查询，操作如下：//7.查询指定快照数据...""".stripMargin).show() 结果如下：七、根据时间戳查询数据Spark读取Iceberg表可以指定“as-of-timestamp”参数，通过指定一个毫秒时间参数查询Iceberg
作者：廖梵抒TuGraph Analytics提供了OLAP图分析能力，实现图上的交互式查询，用户在构图并导入数据之后，可以通过输入GQL语句对图查询分析，并以可视化的方式直观地展示点边结果。...Coordinator: 接收来自Client查询请求，将查询中的GQL语句进行解析、优化，构建查询的执行计划（执行计划的生成逻辑可参考《分布式图计算如何实现？...创建查询服务创建图查询服务, 任务类型选择“图查询”，目标图选择刚才创建的图。发布任务后，使用默认参数即可，提交作业。4....执行查询图查询服务的作业变成RUNNING状态后，可在任务界面点击“查询”进入图查询界面输入相应的gql查询语句，点击“执行”，即可得到查询结果。5....至此，我们就成功使用TuGraph Analytics实现了图上的交互式查询！是不是超简单！快来试一试吧！
目录 前言 准备工作 获取大盘指数数据 获取个股股价数据 shell端展示数据 结束语 前言 今天继续分享关于Python相关的使用，这次分享一个不同寻常的领域，通过使用python实现交互式股市大盘指数查询和个股股价显示的简单应用...那么本文接下来就来介绍如何使用Python编写一个交互式的股市大盘指数查询与个股股价显示端，而且将使用Python的相关库和API来获取实时股票数据，并通过shell端展示出来，方便读者进行实践和自定义...在上面这个函数中，主要还是使用了阿里云的股票数据API来获取指定股票的实时数据，需要注意的是，如果你要使用这个函数，你需要将api_key替换为你自己的API密钥，并将stock_code替换为你要查询的个股代码...api_key) print("大盘指数数据：") display_table(index_data) # 获取个股股价数据 stock_code = input("请输入要查询的个股代码...结束语 通过上文关于使用python语言实现shell端的股市相关的查询显示，想必大家对python的使用又有了新的认识和了解，而且我个人觉得使用Python编程语言可以轻松实现交互式股市大盘指数查询与个股股价显示端
2009年加入百度，先后从事内核网络协议栈、Hadoop/Spark大数据等方向的研发和优化工作，对Hadoop大数据生态有较为深入的理解，积累了丰富的大数据实战经验。...本文主要介绍百度基于Spark SQL构建的一体化即席查询平台，包括架构、特点、相关概念，以及其中涉及到的主要关键技术点，并选择其中一两个技术点做深入分析和探讨，接着是即席查询平台在百度内部业务上的应用案例...，包括使用场景和业务收益，同时，面向百度开放云的企业客户，我们也即将推出此类产品，以满足企业客户的大数据查询需求。
Greenplum执行查询语句的过程如下：当GP Server收到用户发起的查询语句时，会对查询语句进行编译、优化等操作，生成并行执行计划，分发给Segment实例执行；Segment实例通过Interconnect...组件和Master节点、其他Segment实例交换数据，然后执行查询语句，执行完毕后，会将数据发回给Master节点，最后Master节点汇总返回的数据并将其反馈给查询终端。...早期Hadoop的无模式数据已经让开发者饱受痛苦，后面兴起的Hive、Presto、Spark SQL虽然支持简单的SQL，但是查询性能仍然是分钟级别的，很难满足OLAP的实时分析需求。...而Greenplum支持的SQL标准最全面，查询性能在毫秒级，不仅能很好地支持数据ETL处理和OLAP查询，还支持增删改等操作，是一款综合实力非常强的数据库。...目前，数据中台在稳步向实时流处理迈进，由于不擅长单条更新和删除，因此ClickHouse只适合执行离线数据查询任务，可以作为超大规模数据中台的OLAP查询引擎。
沿承系列文章，本文对SQL、Pandas和Spark这3个常用的数据处理工具进行对比，主要围绕数据查询的主要操作展开。 ?...本文首先介绍SQL查询操作的一般流程，对标SQL查询语句的各个关键字，重点针对Pandas和Spark进行介绍，主要包括10个常用算子操作。...，就放弃了…… 当然，本文的目的不是介绍SQL查询的执行原理或者优化技巧，而仅仅是对标SQL查询的几个关键字，重点讲解在Pandas和Spark中的实现。...而这在Pandas和Spark中并不存在这一区别，所以与where实现一致。 6）select。选择特定查询结果，详见Pandas vs Spark：获取指定列的N种方式。 7）distinct。...distinct在SQL中用于对查询结果去重，在Pandas和Spark中，实现这一操作的函数均为drop_duplicates/dropDuplicates。 8）order by。
一、问题现象 今天有客户咨询到我们，他们利用spark sql查询简单的sql： select * from datetable limit 5; //假设表名是datetable 结果报错内存溢出：...因此，我们用hive原生sql查询，发现不存在这个问题。 二、排查问题 经过分析，发现被查询的表数据量特别大，整个表有1000多亿行数据。...数据表存储在HDFS的目录结构也是： /${hive-warehouse}/dbname/tablename/dt=xxx/hour=xxx/files 根据之前使用spark sql的经验、以及逛社区查找的信息...因此，对于双重分区表，需要加上双重分区条件（或者至少加上第一重分区条件），然后再进行 select * limit 查询。...三、验证结论 1、首先我们直接用spark sql查询： select * from datetable limit 5; 从日志可以查看出excutor在疯狂地扫描HDFS的文件： 而且这些被扫描的
综上所述最适合我们基础设施的应用场景是Ad Hoc查询。部分热点数据经常被访问并且是读密集的，另外在必要时容易恢复。...性能评估 我们抽取了四个不同大小的线上查询作实验，并且以四种不同环境运行这些查询, 后文以不同模式来区分这些环境： Yarn模式，是当前线上的生产环境。...Spark模式，在标签集群上运行没有Alluxio作为中间层的Spark计算环境。...下面的表格显示了查询的输入大小信息，图表显示了性能结果。Y轴是以秒为单位的时间，更快显然更好。 ? ?...因此，如果SQL是一个涉及缓存白名单中表的数据查询,那么表的路径将会被转换为一个Alluxio的URI，这样应用程序就可以从Alluxio读取相关数据。
简而言之， MPP SQL 是 Spark SQL 的一个子集 Spark SQL 成为了一种跨越领域的交互形态 MPP SQL 是 Spark SQL 的一个子集 MPP SQL 要解决的技术问题是海量数据的查询问题...依托于Spark 自身的全平台性(漂亮的DataSource API以及各个厂商的努力适配),Spark SQL 基本上可以对接任意多个异构数据源进行分析和查询。...大家可参考我的一个简略实现 利用StreamingPro实现SQL-交互式查询。...批处理，交互式查询，机器学习等大数据领域常见场景。...所以本质上DS/SQL 已经成为除了RDD API 以外，另外一套通用的，统一的交互式API，涵盖了流式，批处理，交互式查询，机器学习等大数据领域。
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