Spark 支持以下六个核心数据源，同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式，能够满足绝大部分使用场景。
有些业务场景需要Python直接读写Hive集群，也需要Python对MySQL进行操作。pyspark就是为了方便python读取Hive集群数据，当然环境搭建也免不了数仓的帮忙，常见的如开发企业内部的Jupyter Lab。
在这篇文章里，我们模拟了一个场景，实时分析订单数据，统计实时收益。 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景： 1）首先，向Kafka里实时的写入订单数据，JSON格式，包含订单ID-订单类型-订单收益 2）然后，spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据，并以订单类型分组统计收益 3）最后，spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL。 前提条件 安装 1）spark：我使用的yarn-client模式下的spark，环境中集群客户端已经搞定 2）zooke
在这篇文章里，我们模拟了一个场景，实时分析订单数据，统计实时收益。
最近阅读了大量关于hudi相关文章, 下面结合对Hudi的调研, 设计一套技术方案用于支持 MySQL数据CDC同步至数仓中，避免繁琐的ETL流程，借助Hudi的upsert, delete 能力，来缩短数据的交付时间.
Structured Streaming 非常显式地提出了输入(Source)、执行(StreamExecution)、输出(Sink)的3个组件，并且在每个组件显式地做到fault-tolerant（容错），由此得到整个streaming程序的 end-to-end exactly-once guarantees。
学了一段时间的SparkSQL，相信大家都已经知道了SparkSQL是一个相当强大的存在，它在一个项目的架构中扮演着离线数据处理的"角色"，相较于前面学过的HQL，SparkSQL能明显提高数据的处理效率。正因为如此，SparkSQL就会涉及到与多种的数据源进行一个交互的过程。那到底是如何交互的呢，下文或许能给你带来答案…
CDC(Change Data Capture)从广义上讲所有能够捕获变更数据的技术都可以称为CDC，但本篇文章中对CDC的定义限定为以非侵入的方式实时捕获数据库的变更数据。例如：通过解析MySQL数据库的Binlog日志捕获变更数据，而不是通过SQL Query源表捕获变更数据。Hudi 作为最热的数据湖技术框架之一, 用于构建具有增量数据处理管道的流式数据湖。其核心的能力包括对象存储上数据行级别的快速更新和删除，增量查询(Incremental queries,Time Travel)，小文件管理和查询优化(Clustering,Compactions,Built-in metadata)，ACID和并发写支持。Hudi不是一个Server，它本身不存储数据，也不是计算引擎，不提供计算能力。其数据存储在S3(也支持其它对象存储和HDFS)，Hudi来决定数据以什么格式存储在S3(Parquet,Avro,…), 什么方式组织数据能让实时摄入的同时支持更新，删除，ACID等特性。Hudi通过Spark，Flink计算引擎提供数据写入, 计算能力，同时也提供与OLAP引擎集成的能力，使OLAP引擎能够查询Hudi表。从使用上看Hudi就是一个JAR包，启动Spark, Flink作业的时候带上这个JAR包即可。Amazon EMR 上的Spark，Flink，Presto ，Trino原生集成Hudi, 且EMR的Runtime在Spark，Presto引擎上相比开源有2倍以上的性能提升。在多库多表的场景下(比如：百级别库表)，当我们需要将数据库(mysql,postgres,sqlserver,oracle,mongodb等)中的数据通过CDC的方式以分钟级别(1minute+)延迟写入Hudi，并以增量查询的方式构建数仓层次，对数据进行实时高效的查询分析时。我们要解决三个问题，第一，如何使用统一的代码完成百级别库表CDC数据并行写入Hudi，降低开发维护成本。第二，源端Schema变更如何同步到Hudi表。第三，使用Hudi增量查询构建数仓层次比如ODS->DWD->DWS(各层均是Hudi表)，DWS层的增量聚合如何实现。本篇文章推荐的方案是: 使用Flink CDC DataStream API(非SQL)先将CDC数据写入Kafka，而不是直接通过Flink SQL写入到Hudi表，主要原因如下，第一，在多库表且Schema不同的场景下，使用SQL的方式会在源端建立多个CDC同步线程，对源端造成压力，影响同步性能。第二，没有MSK做CDC数据上下游的解耦和数据缓冲层，下游的多端消费和数据回溯比较困难。CDC数据写入到MSK后，推荐使用Spark Structured Streaming DataFrame API或者Flink StatementSet 封装多库表的写入逻辑，但如果需要源端Schema变更自动同步到Hudi表，使用Spark Structured Streaming DataFrame API实现更为简单，使用Flink则需要基于HoodieFlinkStreamer做额外的开发。Hudi增量ETL在DWS层需要数据聚合的场景的下，可以通过Flink Streaming Read将Hudi作为一个无界流，通过Flink计算引擎完成数据实时聚合计算写入到Hudi表。
此检查点位置必须是HDFS兼容文件系统中的路径，两种方式设置Checkpoint Location位置：
这三个mysql创建一个docker的局域网用于通信使用，因为各个容器之间是互不影响的，所以他们的启动端口都可以是3306，对于宿主机映射的端口分别是6606，6607，6608。
在项目中，遇到一个场景是，需要从Hive数据仓库中拉取数据，进行过滤、裁剪或者聚合之后生成中间结果导入MySQL。 对于这样一个极其普通的离线计算场景，有多种技术选型可以实现。例如，sqoop，MR，HSQL。 我们这里使用的spark，优点来说是两个：一是灵活性高，二是代码简洁。 1）灵活性高 相比sqoop和HSQL，spark可以更灵活的控制过滤和裁剪逻辑，甚至你可以通过外部的配置或者参数，来动态的调整spark的计算行为，提供定制化。 2）代码简洁 相比MR来说，代码量上少了很多。也无需实现MySQ
我之前写过一篇使用的文章。CarbonData集群模式体验。到0.3.0版本，已经把kettle去掉了，并且我提交的PR已经能够让其在Spark Streaming中运行。之后将其集成到StreamingPro中，可以简单通过配置即可完成数据的流式写入和作为SQL服务被读取。
数据分析的本质是为了解决问题，以逻辑梳理为主，分析人员会将大部分精力集中在问题拆解、思路透视上面，技术上的消耗总希望越少越好，而且分析的过程往往存在比较频繁的沟通交互，几乎没有时间百度技术细节。
执行的过程中，出现了很多次的jar冲突，我这边和Hadoop-common 以及 hadoop-dfs有依赖冲突，具体的根据自己实际情况去除
原文链接：优秀的数据工程师，怎么用 Spark 在 TiDB 上做 OLAP 分析
Spark可以从外部存储系统读取数据，比如RDBMs表中或者HBase表中读写数据，这也是企业中常常使用，如：
之前刚学Spark时分享过一篇磨炼基础的练习题，➤Ta来了，Ta来了，Spark基础能力测试题Ta来了!，收到的反馈还是不错的。于是，在正式结课Spark之后，博主又为大家倾情奉献一道关于Spark的综合练习题，希望大家能有所收获✍
•Flink 1.12.2_2.11•Hudi 0.9.0-SNAPSHOT(master分支)•Spark 2.4.5、Hadoop 3.1.3、Hive 3.1.2
过去几年，数据仓库和数据湖方案在快速演进和弥补自身缺陷的同时，二者之间的边界也逐渐淡化。云原生的新一代数据架构不再遵循数据湖或数据仓库的单一经典架构，而是在一定程度上结合二者的优势重新构建。在云厂商和开源技术方案的共同推动之下，2021 年我们将会看到更多“湖仓一体”的实际落地案例。InfoQ 希望通过选题的方式对数据湖和数仓融合架构在不同企业的落地情况、实践过程、改进优化方案等内容进行呈现。本文将分享同程艺龙将 Flink 与 Iceberg 深度集成的落地经验和思考。
toMysql.job 和 sparkToMysql.sh压缩上传Azkaban定时执行
parquet数据 hive表数据 mysql表数据 hive与mysql结合 1.处理parquet数据 启动spark-shell: spark-shell --master local[2] --jars ~/software/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar 在spark-shell模式下，执行 标准的加载方法 : val path = "file:///home/hadoop/app/xxx.parquet"//处理的parquet文件的路径 val us
本文介绍了如何在 TiDB 中使用 TiSpark 进行 ETL 流程的简化和优化，并分享了在易果集团的具体实践。通过使用 TiSpark，可以大大简化 TiDB 的数据流程，提高数据处理的效率，并确保数据的一致性和可靠性。同时，TiDB 的官方支持也在持续增强，未来将能够更好地满足企业的需求。
互联网技术的发展让大多数企业能够积累大量的数据，而企业需要灵活快速地从这些数据中提取出有价值的信息来服务用户或帮助企业自身决策。然而处理器的主频和散热遇到了瓶颈，CPU难以通过纵向优化来提升性能，所以多核这种横向扩展成为了主流。也因此，开发者需要利用多核甚至分布式架构技术来提高企业的大数据处理能力。这些技术随着开源软件的成功而在业界得到广泛应用。
编写代码 package com.itunic.sql import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.{Row, SQLContext} import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Create
Hopsworks特征存储库统一了在线和批处理应用程序的特征访问而屏蔽了双数据库系统的复杂性。我们构建了一个可靠且高性能的服务，以将特征物化到在线特征存储库，不仅仅保证低延迟访问，而且还保证在服务时间可以访问最新鲜的特征值。
我们VIP成员很多在2021年春节年前、后，拿到了offer。而且不止一个，有的两个，有的四个，有的六个。这里给我们分享其中一位成员，整理的一家公司的面试题，后续将会陆续发布。
自从计算机出现以来，我们一直在尝试寻找计算机存储一些信息的方法，存储在计算机上的信息（也称为数据）有多种形式，数据变得如此重要，以至于信息现在已成为触手可及的商品。多年来数据以多种方式存储在计算机中，包括数据库、blob存储和其他方法，为了进行有效的业务分析，必须对现代应用程序创建的数据进行处理和分析，并且产生的数据量非常巨大！有效地存储数PB数据并拥有必要的工具来查询它以便使用它至关重要，只有这样对该数据的分析才能产生有意义的结果。
Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。
Spark是在借鉴了MapReduce之上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了MapReduce明显的缺陷。Spark主要包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件。
内容来源：2018 年 5 月 5 日，小米HBase研发工程师吴国泉在“ACMUG & CRUG 2018 成都站”进行《大数据时代系统体系架构和对比：存储与计算》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
SparkSQL简介及入门 一、概述 Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。 1、SparkSQL的由来 SparkSQL的前身是Shark。在Hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive应运而生，是当时唯一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是，MapReduc
一、 除了日志数据，关系数据库中的数据也是数据分析的重要来源。在数据的采集方式上，用Spark实现类 Sqoop 的分布式抓取替代了早期定期用单机全量抓取 MySQL 数据表的方式，有效的提升了抓取速度，突破了单机瓶颈。
最近有很多人问我，大数据专业有什么好的毕设项目，我就简单的回复了一下。也有直接问我要源码的....
ShuffleMapTask要进行Shuffle，ResultTask负责返回计算结果，一个Job中只有最后的Stage采用ResultTask，其他的均为ShuffleMapTask。
作者 | 赵伟 策划 | 凌敏 业务背景 思必驰是一家对话式人工智能平台公司，拥有全链路的智能语音语言技术，致力于成为全链路智能语音及语言交互的平台型企业，自主研发了新一代人机交互平台 DUI 和人工智能芯片 TH1520，为车联网、IoT 及政务、金融等众多行业场景合作伙伴提供自然语言交互解决方案。 思必驰于 2019 年首次引入 Apache Doris ，基于 Apache Doris 构建了实时与离线一体的数仓架构。相对于过去架构，Apache Doris 凭借其灵活的查询模型、极低的运维
我们每分钟会有几百万条的日志进入系统，我们希望根据日志提取出时间以及用户名称，然后根据这两个信息形成
我们在windows开发机上使用spark的local模式读取远程hadoop集群中的hdfs上的数据，这样的目的是方便快速调试，而不用每写一行代码或者一个方法，一个类文件都需要打包成jar上传到linux上，再扔到正式的集群上进行测试，像功能性验证直接使用local模式来快速调测是非常方便的，当然功能测试之后，我们还需要打包成jar仍到集群上进行其他的验证比如jar包的依赖问题，这个在local模式是没法测的，还有集群运行的调优参数，这些都可以在正式仍到集群时验证。 一个样例代码如下： 如何在spark中
之前的文章有介绍过怎么在Kubernetes上快速搭建大数据基础环境，这里就不重复介绍了。安装完后，可以看到如下图各个基础服务都启动完成。
作业帮是一家以科技为载体的在线教育公司。目前旗下拥有工具类产品作业帮、作业帮口算，K12 直播课产品作业帮直播课，素质教育产品小鹿编程、小鹿写字、小鹿美术等，以及喵喵机等智能学习硬件。作业帮教研中台、教学中台、辅导运营中台、大数据中台等数个业务系统，持续赋能更多素质教育产品，不断为用户带来更好的学习和使用体验。其中大数据中台作为基础系统中台，主要负责建设公司级数仓，向各个产品线提供面向业务主题的数据信息，如留存率、到课率、活跃人数等，提高运营决策效率和质量。
在SparkSQL模块，提供一套完成API接口，用于方便读写外部数据源的的数据（从Spark 1.4版本提供），框架本身内置外部数据源：
包含 Hive 支持的 Spark SQL 可以支持 Hive 表访问、UDF (用户自定义函数)以及 Hive 查询语言(HiveQL/HQL)等。需要强调的一点是，如果要在 Spark SQL 中包含Hive 的库，并不需要事先安装 Hive。一般来说，最好还是在编译Spark SQL时引入Hive支持，这样就可以使用这些特性了。如果你下载的是二进制版本的 Spark，它应该已经在编译时添加了 Hive 支持。
写在前面： 博主是一名大数据的初学者，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一天的生活就是一生的缩影。
在业务离线数据分析场景下，往往需要将Mysql中的数据先导出到分布式存储中，如Hive、Iceburg。这个功能实现的方式有很多，但每种方式都会遇到一些问题（包括阿里开源的DataX）。本文就介绍下这个功能的优化之路，并最终给出一个笔者实现的终极方案。
Spark的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。文件格式分为：Text文件、Json文件、Csv文件、Sequence文件以及Object文件；文件系统分为：本地文件系统、HDFS、HBASE以及数据库。
定义了 spark 的输出规则的类。这也许会让你想到 Hadoop Mapreduce 的 OutputFormat，没错，其实他们是一个东西，嗯，完全一样。Spark 本身只是一个计算框架，其输入和输出都是依赖于 Hadoop 的 OutputFormat，但是因为 Spark 本身自带 Hadoop 相关 Jar 包，所以不需要我们额外考虑这些东西，下面我们以saveAsTextFile源码来验证我们的结论
当我们做一个项目时往往都需要选择该用什么技术。这一部分不是我们普通员工想的，而是架构师会根据客户的需求选择出合适的技术。当选择合适的技术会让我们的开发事半功倍。下面我就来讲解下我做的项目(实时数仓）是如何进行选型的。
纪成，携程数据开发总监，负责金融数据基础组件及平台开发、数仓建设与治理相关的工作。对大数据领域开源技术框架有浓厚兴趣。
其中，spark-sql_2.12是Spark SQL的核心依赖，spark-core_2.12是Spark的核心依赖。注意，版本号可以根据实际情况进行调整。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
