PairRDDFunctions中聚合函数 针对RDD为KeyValue类型聚合函数，对相同Key的Value进行聚合 groupByKey,按照Key分组，不建议使用，数据倾斜和OOM... 统计出每个用户每个搜索词点击网页的次数，可以作为搜索引擎搜索效果评价指标。...与HBase交互概述 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，如下两个场景： Spark如何从HBase数据库表中读（read...加载数据：从HBase表读取数据，封装为RDD，进行处理分析 保存数据：将RDD数据直接保存到HBase表中 Spark与HBase表的交互，底层采用就是MapReduce与HBase表的交互。...创建的Accumulator变量的值能够在Spark Web UI上看到，在创建时应该尽量为其命名。
2)，spark的配置选项 属性名 默认值 含义 spark.history.provider org.apache.spark.deploy.history.FsHistoryProvider 历史服务器的实现类...目前仅仅只有当前一个实现，spark默认自带的，会从系统文件中查找程序日志 spark.history.fs.logDirectory file:/tmp/spark-events 应用日志存储的位置，...如果超出此上限，则最早的应用程序将从缓存中删除。 如果应用程序不在缓存中，则如果应用程序从UI访问，则必须从磁盘加载该应用程序。...Sinks包括在org.apache.spark.metrics.sink 1),ConsoleSink：将指标信息记录到控制台。 2),CSVSink：定期将度量数据导出到CSV文件。...3),JmxSink：注册指标到JMX控制台中查看的。 4),MetricsServlet：在现有的Spark UI中添加一个servlet，将度量指标以json的格式提供。
流的定义是一种无限表（unbounded table），把数据流中的新数据追加在这张无限表中，而它的查询过程可以拆解为几个步骤，例如可以从 Kafka 读取 JSON 数据，解析 JSON 数据，存入结构化...在容错机制上，Structured Streaming 采取检查点机制，把进度 offset 写入 stable 的存储中，用 JSON 的方式保存支持向下兼容，允许从任何错误点（例如自动增加一个过滤来处理中断的数据...在该架构中，一是可以把任意原始日志通过 ETL 加载到结构化日志库中，通过批次控制可很快进行灾难恢复；二是可以连接很多其它的数据信息（DHCP session，缓慢变化的数据）；三是提供了多种混合工作方式...接着，平台层为数据开发提供支持，为美团的日志中心、机器学习中心、实时指标聚合平台提供支撑。架构最顶层的数据应用层 就是由实时计算平台支撑的业务。...Petra 实时指标聚合系统主要完成对美团业务系统指标的聚合和展示。它对应的场景是整合多个上游系统的业务维度和指标，确保低延迟、同步时效性及可配置。
，过滤获取通话转态为success数据，再存储至Kafka Topic中 * 1、从KafkaTopic中获取基站日志数据 * 2、ETL：只获取通话状态为success日志数据 * 3、最终将...从Kafka Topic中获取基站日志数据（模拟数据，文本数据） val kafkaStreamDF: DataFrame = spark .readStream .format("kafka...，过滤获取通话转态为success数据，再存储至Kafka Topic中 * 1、从KafkaTopic中获取基站日志数据 * 2、ETL：只获取通话状态为success日志数据 * 3、最终将...从Kafka Topic中获取基站日志数据（模拟数据，文本数据） val kafkaStreamDF: DataFrame = spark .readStream .format("kafka...从KafkaTopic中获取基站日志数据（模拟数据，文本数据） val kafkaStreamDF: DataFrame = spark .readStream .format("kafka
它无法在Python中使用 Spark SQL中的结构化数据 Apache Hive 1 #Apache Hive 2 #用Python创建HiveContext并查询数据 3 from pyspark.sql...最后再来讲讲Spark中两种类型的共享变量：累加器(accumulator)和广播变量(broadcast variable) 累加器：对信息进行聚合。常见得一个用法是在调试时对作业执行进行计数。...举个例子:假设我们从文件中读取呼号列表对应的日志，同时也想知道输入文件中有多少空行，就可以用到累加器。实例： 1 #一条JSON格式的呼叫日志示例 2 #数据说明：这是无线电操作者的呼叫日志。...，可以通过这个数据库查询日志中记录过的联系人呼号列表。...采样的方差 stdev() 标准差 sampleStdev() 采样的标准差 举例：从呼叫日志中移除距离过远的联系点 1 #用Python移除异常值 2 #要把String类型的RDD转化为数字数据
函数（function） Java中，函数需要作为实现了Spark的org.apache.spark.api.java.function包中的任一函数接口的对象来传递。...日志 如果觉得shell中输出的日志信息过多而使人分心，可以调整日志的级别来控制输出的信息量。你需要在conf 目录下创建一个名为log4j.properties 的文件来管理日志设置。...(1) 作业页面：步骤与任务的进度和指标 Spark作业详细执行情况。正在运行的作业、步骤、任务的进度情况。关于物理执行过程的一些指标，例如任务在生命周期中各个阶段的时间消耗。...当Spark调度并运行任务时，Spark会为每个分区中的数据创建出一个任务。该任务在默认情况下会需要集群中的一个计算核心来执行。...从HDFS上读取输入RDD会为数据在HDFS上的每个文件区块创建一个分区。从数据混洗后的RDD派生下来的RDD则会采用与其父RDD相同的并行度。
- 数据源Source 分布式消息队列Kafka flume集成Kafka 调用Producer API写入数据 Canal实时间MySQL表数据同步到Kafka中，数据格式JSON字符串...，从Kafka 0.9版本开始出现New Consumer API，方便用户使用，从Kafka Topic中消费数据，到0.10版本稳定。...启动Kafka Broker服务，创建Topic【search-log-topic】，命令如下所示： 模拟日志数据 模拟用户搜索日志数据，字段信息封装到CaseClass样例类【SearchLog】...返回 context } /** * 从指定的Kafka Topic中消费数据，默认从最新偏移量（largest）开始消费 * @param ssc StreamingContext...Window设置与聚合reduceByKey合在一起的函数，为了更加方便编程。
而离线部分则由 Spark 进行数据清洗及计算后在 Hive 中构建离线数仓，并使用 Apache Kylin 构建 Cube，在构建 Cube 之前需要提前做好数据模型的的设计，包括关联表、维度表、指标字段...、指标需要的聚合函数等，通过调度系统进行定时触发构建，最终使用 HBase 存储构建好的 Cube。...Apache Doris 支持对分区设置冷却时间，但只支持创建表分区时设置冷却的时间，目前的解决方案是设置自动同步逻辑，把历史的一些数据从 SSD 迁移到 HDD，确保 1 年内的数据都放在 SSD 上...从以上测试报告中可以看到，总共 13 个测试 SQL 中，前 3 个 SQL 升级前后性能差异不明显，因为这 3 个场景主要是简单的聚合函数，对 Apache Doris 性能要求不高，0.15 版本即可满足需求...未来我们会尝试的在 Apache Doris 中创建字典，基于字典去构建字符串的 Bitmap 索引。 Doris-Spark-Connector 流式写入支持分块传输。
可以使用Scala、Java、Python或R中的DataSet／DataFrame API来表示流聚合、事件时间窗口、流到批连接等。...创建Source spark 2.0中初步提供了一些内置的source支持。 Socket source (for testing): 从socket连接中读取文本内容。...File source: 以数据流的方式读取一个目录中的文件。支持text、csv、json、parquet等文件类型。...Kafka source: 从Kafka中拉取数据,与0.10或以上的版本兼容，后面单独整合Kafka 2.1.1....读取目录下文本数据 spark应用可以监听某一个目录，而web服务在这个目录上实时产生日志文件，这样对于spark应用来说，日志文件就是实时数据 Structured Streaming支持的文件类型有
假设我们有4个维度，这个Cube中每个节点（称作Cuboid）都是这4个维度的不同组合，每个组合定义了一组分析的维度（如group by），指标的聚合结果就保存在每个Cuboid上。...在逐层算法中，按照维度数逐层减少来计算，每个层级的计算（除了第一层，由原始数据聚合而来），是基于上一层级的计算结果来计算的。...组合数量查看 在对维度组合剪枝后，实际计算维度组合难以计算，可通过执行日志（截图为提取事实表唯一列的步骤中，最后一个Reduce的日志），查看具体的维度组合数量。如下图所示： ?...Spark在实现By-layer逐层算法的过程中，从最底层的Cuboid一层一层地向上计算，直到计算出最顶层的Cuboid（相当于执行了一个不带group by的查询），将各层的结果数据缓存到内存中，跳过每次数据的读取过程...从开源到成为Apache顶级项目，只花了13个月的时间，而且它也是第一个由中国团队完整贡献到Apache的顶级项目。
2 数据模型 2.1 Kylin的聚合模型 Kylin将表中的列分为维度列和指标列。...在数据导入和查询时相同维度列中的指标会按照对应的聚合函数(Sum, Count, Min, Max, 精确去重，近似去重，百分位数，TOPN)进行聚合。...但是Doris中的Repalce函数有个缺点：无法支持预聚合，就是说只要你的SQL中包含了Repalce函数，即使有其他可以已经预聚合的Sum，Max指标，也必须现场计算。...和Spark日志；需要教会用户怎么查询； Doris 客服： 需要教会用户聚合模型，明细模型，前缀索引，RollUp表这些概念。...14 总结 本文从多方面对比了Apache Kylin和Apache Doris，有理解错误的地方欢迎指正。本文更多的是对两个系统架构和原理的客观描述，主观判断较少。
作者 ：“大数据小禅” 文章简介：本篇文章属于Spark系列文章，专栏将会记录从spark基础到进阶的内容 内容涉及到Spark的入门集群搭建，核心组件，RDD，算子的使用，底层原理，SparkCore...处理程序 SparkSQL简介 Spark SQL是Apache Spark的一个模块，提供了一种基于结构化数据的编程接口。...同时，Spark SQL还提供了一些高级功能，如窗口函数、聚合函数、UDF等，以满足更复杂的数据分析需求。...Spark SQL还支持将SQL查询结果写入到外部数据源，如Hive表、JSON文件、Parquet文件等。...可以使用以下代码创建SparkSession对象： import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder
首先，Kylin会根据用户定义的维度和度量，生成一系列Cuboid；接着，通过MapReduce或Spark作业，对原始数据进行聚合计算，生成Cube；最后，将计算结果存储在HBase中，以便快速查询。...实战代码示例：创建Cube以下是一个简单的Kylin Cube创建示例，通过Kylin REST API完成。...通过Kylin的REST API接口，可以将此配置发送给Kylin服务端，进而创建Cube。在上一部分中，我们讨论了Apache Kylin的核心概念、常见问题和实战代码示例。...聚合组（Aggregation Group）通过聚合组，可以将相关的度量分组在一起，减少计算量。"...日志监控：定期检查日志文件，发现潜在问题。性能指标：监控CPU、内存、磁盘I/O等资源使用情况。2. 定期维护Cube重建：定期重新构建Cube，以反映最新的数据变化。
Spark SQL中的结构化数据 Apache Hive ? JSON数据 ?...最后再来讲讲Spark中两种类型的共享变量：累加器(accumulator)和广播变量(broadcast variable) 累加器 对信息进行聚合。常见的一个用法是在调试时对作业执行进行计数。...举个例子：假设我们从文件中读取呼号列表对应的日志，同时也想知道输入文件中有多少空行，就可以用到累加器。实例： ? ?...返回值为org.apache.spark.Accumulator[T]对象，其中T是初始值initialValue的类型。...举例：从呼叫日志中移除距离过远的联系点 ? 这三章的内容比较实用，在生产中也会有实际应用。下周更新第7-9章，主要讲Spark在集群上的运行、Spark调优与调试和Spark SQL。 ?
三.脚本使用spark-sql 四.idea中读写Hive数据 1.从hive中读数据 2.从hive中写数据 使用hive的insert语句去写 使用df.write.saveAsTable("表名...")(常用) 使用df.write.insertInto("表名") 3.saveAsTable和insertInto的原理 五.聚合后的分区数 一.hive和spark sql的集成方式(面试可能会问到...三.脚本使用spark-sql ? 四.idea中读写Hive数据 1.从hive中读数据 ?...2.从hive中写数据 ?...五.聚合后的分区数 import org.apache.spark.sql.SparkSession object HiveWrite { def main(args: Array[String]
从API易用性的角度上看，DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的RDD API要更加友好，门槛更低。...4）样例类被用来在Dataset中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称。...//使用聚合函数 val frame = spark.read.json("data/user.json") frame.createOrReplaceTempView("user...import org.apache.spark.sql....("avgAge") //使用聚合函数 val frame:DataFrame = spark.read.json("data/user.json") val userDS :
._ 3.2 创建 DataFrames 在 Spark SQL 中 SparkSession 是创建 DataFrames 和执行 SQL 的入口，创建 DataFrames 有三种方式，一种是可以从一个存在的...RDD 进行转换，还可以从 Hive Table 进行查询返回，或者通过 Spark 的数据源进行创建。...1、从 Spark 数据源进行创建： val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json") // Displays the.../bin/spark-shell 时打出的日志很多，影响观看，所以我们修改下日志的输出级别 INFO 为 WARN，然后分发至其他机器节点。...SQL 可以通过 JDBC 从关系型数据库中读取数据的方式创建 DataFrame，通过对 DataFrame 一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。
希望收集日志或交易数据，并且希望分析和挖掘此数据以查找趋势，统计信息，摘要或异常。...一旦数据在ElasticSearch中，就可以运行搜索和聚合来挖掘您感兴趣的任何信息。...它特指最顶层结构或者根对象(root object)序列化成的JSON数据（以唯一ID标识并存储于Elasticsearch中）。...6 保存到ES中，Index为spark/docs 5.3 写入JSON对象 我们可以直接将Json字符串写入到ElasticSearch中，...org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.SparkConf
目录下，这样每次提交任务时，就不会从客户端的spark_home/jars下上传所有jar包，只是从hdfs中sparkjars下读取，速度会很快，省略了上传的过程。...,点击蓝色连接, 如图1 在 Finished Drivers 中查看执行结果日志, 如图2 结果在输出的日志中, 需要仔细查看, 如图3 图1 ?...查看该任务的 logs 日志文件 ? 选择标准输出日志 ? 结果就在日志内容中 ? 第三章 宽窄依赖和资源任务调度 一 术语解释 ? 简单关系图 ?...二 创建DataFrame的几种方式 官网关于创建DataFrame的介绍 1. 读取json格式的文件创建DataFrame 注意： json文件中的json数据不能嵌套json格式数据。...Spark On Hive的配置 在Spark客户端配置Hive On Spark 在Spark客户端安装包下spark-1.6.0/conf中创建文件hive-site.xml：(或者从hive配置文件复制
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