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...今天就讲讲如何使用StreamingPro构建一个交互式查询引擎。...准备工作 下载StreamingPro README中有下载地址 如果你使用了 Spark 2.0 版本，则要下载对应页面上的Spark 安装包。...Snip20160709_5.png 目前支持elasticsearch 索引,HDFS Parquet 等的查询，并且支持多表查询。...)/5)5 as b FROM abc group by floor(floor(time/100)/5)5 查询SQL loader_clzz.abc org.elasticsearch.spark.sql
希望通过本文，大家对Alluxio的使用场景更详细了解，后面结合spark streaming浪尖会制作一个demo。...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。...Alluxio模式，在标签集群上运行配置了Alluxio 作为中间层, 并启用RAM和HDD层的 Spark 计算环境。...但是，一旦缓存数据量超过了JVM的内存，Spark就不能保持相应的性能效果了，而因为Alluxio使用的堆外内存技术所以不受相应限制。...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。
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...sql至少会扫描一个完整的第一重分区的数据，当数据量很大的时候，因此往往会出现内存不足。...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
有部份的开发人员可能会认为使用参数化查询，会让程序更不好维护，或者在实现部份功能上会非常不便，然而，使用参数化查询造成的额外开发成本，通常都远低于因为SQL注入攻击漏洞被发现而遭受攻击，所造成的重大损失...原理 在使用参数化查询的情况下，数据库服务器不会将参数的内容视为SQL指令的一部份来处理，而是在数据库完成 SQL 指令的编译后，才套用参数运行，因此就算参数中含有具有损的指令，也不会被数据库所运行...上面这种参数形式是写在SQL-MAP配置文件里面的，例如下面的一个实际的SQL-MAP查询脚本： SQL语句，即SQL语句中有一个“假参数”，在运行时由另外一个字符串来替换的，例如非常复杂的查询条件拼接过程，请参看： 在SQLMAP中使用动态SQL 通过这种方式，完全屏蔽了不同种类的数据库查询的参数问题...有了这个SQL-MAP文件，我们可以使用代码工具自动生成下面的代码（当然你也可以手写）： 从上面的过程可以看出，框架采用SQL-MAP技术，将SQL语句（包括各种查询的单条SQL语句和存储过程等）映射成了
先来回答标题所提的问题，这里的答案是列存储，下面对列存储及在列存储加速 Spark SQL 查询速度进行介绍 列存储 什么是列存储 传统的数据库通常以行单位做数据存储，而列式存储（后文均以列存储简称）以列为单位做数据存储...优势 列存储相比于行存储主要有以下几个优势： 数据即索引，查询是可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低 IO 数据量（行存储没有索引查询时造成大量 IO，建立索引和物化视图代价较大） 只读取需要的列...，进一步降低 IO 数据量，加速扫描性能（行存储会扫描所有列） 由于同一列的数据类型是一样的，可以使用高效的压缩编码来节约存储空间 当然列存储并不是在所有场景都强于行存储，当查询要读取多个列时，行存储一次就能读取多列...Spark 原始支持 parquet 和 orc 两个列存储，下文的实践使用 parquet 使用 Parquet 加速 Spark SQL 查询 在我的实践中，使用的 Spark 版本是 2.0.0，...使用 Parquet 格式的列存储主要带来三个好处 大大节省存储空间 使用行存储占用 44G，将行存储转成 parquet 后仅占用 5.6G，节省了 87.2% 空间，使用 Spark 将数据转成列存储耗时
一、前言 在《浅析JDBC常用的接口——JDBC的Statement接口、PreparedStatement接口》文章中，我们介绍了使用Java语言来执行SQL语句。...本文主要给大家介绍在Java语言中，通过执行SQL语句后，如何使用ResultSet接口来获取表中的数据、使用MySQL语句查询表中的数据，接下来小编带大家一起来学习！...四、MySQL语句查询数据具体步骤 对MySQL数据库表中进行查询操作具体步骤如下所示： 1）使用Statement对象创建一个SQL语句对象，使用createStatement()方法。...2.在上面介绍了MySQL语句查询数据具体步骤，接下来，小编通过一个案例带大家一起了解使用MySQL语句查询数据的用法，代码如下所示： import java.sql.Connection; import...3.本文还介绍了MySQL语句查询数据的具体步骤，并通过一个案例来帮助大家理解使用MySQL语句查询数据的用法。 4.希望大家通过本文的学习，对你有所帮助！
摘 要 在自定义的程序中编写Spark SQL查询程序 1.通过反射推断Schema package com.itunic.sql import org.apache.spark.sql.SQLContext... * Spark SQL * 通过反射推断Schema * by me: * 我本沉默是关注互联网以及分享IT相关工作经验的博客， * 主要涵盖了操作系统运维、计算机编程、项目开发以及系统架构等经验...{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql....{Row, SQLContext} import org.apache.spark.sql.types._ /** * Created by itunic.com on 2017/1/2.... * Spark SQL * 通过StructType直接指定Schema * by me: * 我本沉默是关注互联网以及分享IT相关工作经验的博客， * 主要涵盖了操作系统运维、
二、具体配置 1、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： ...配置hive的metastore路径 hive.metastore.uris 的表总数，对比hive中查询同一表查询总数测试时间。 ....注意： 如果使用Spark on Hive 查询数据时，出现错误： ?...Hive中的数据加载成DataFrame 1、HiveContext是SQLContext的子类，连接Hive建议使用HiveContext。
1、安装 如下配置，除了配置spark还配置了spark history服务 #先到http://spark.apache.org/根据自己的环境选择编译好的包，然后获取下载连接 cd /opt...spark://hadoop-n:7077 #对sql查询进行字节码编译，小数据量查询建议关闭 spark.sql.codegen.../spark-sql 注意执行命令后提示的webui的端口号，通过webui可以查询对应监控信息。 启动thriftserver cd $SPARK_HOME/sbin ....3、使用jdbc连接基于hive的sparksql a）如果hive启动了hiveserver2，关闭 b）执行如下命令启动服务 cd $SPARK_HOME/sbin ....ssh免密码登录 不要忘记拷贝hive的配置文件，不然spark会在本地创建物理数据库文件 hive启动时提示ls: cannot access /opt/spark/spark-2.0.1-bin-hadoop2.6
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ?...NamedParameterJdbcTemplate namedParameterJdbcTemplate = new NamedParameterJdbcTemplate(jdbcTemplate); String sql...roleNameList", new ArrayList(roles)); List permissionList = namedParameterJdbcTemplate.queryForList(sql..., parameterSource, String.class); return permissionList; } jdbcTemplate 使用 NamedParameterJdbcTemplate...参数使用 MapSqlParameterSource 进行封装 sql 语句中使用 in (:mapkey)，mapkey是MapSqlParameterSource中的key
今天刷MYSQL题的时候刷到这样一个题： 编写一个 SQL 查询，获取 Employee 表中第二高的薪水（Salary） 。...，可以使用max和min去查询出来，但对于第N的就不好找了，思考了一会儿了，心里大致有二个思路： 第一个思路，因为是求的第二高，那就把最高的找出来，小于的它的，然后再排列一下取最大的就行了 # 1、求最大的值...这道题主要考察的知识点就是LIMIT的使用和对NULL的处理，之前写过一篇与LIMIT有关的文章，LIMIT在实际使用过程使用情况非常普遍。...知识点总结： LIMIT LIMIT 一般都是放在SQL语句的最后，是对展示的结果做一个限制输出，比如查询了十条记录，但只展示一条，那就可以在SQL语句后面加一个LIMIT 1。...# offset为偏移量，表示从哪条数据开始返回，使用过程中也可以省略 举例： 1、查询出雇员表中的5条记录 select * from Employee limit 5; 2、查询出雇员表第二条数据后的
最近在用IDEA开发Spark应用程序，需要用到Hive。...在本地调试的时候发现把Hive的hive-site.xml放到项目的resources目录下，就可以让Spark读取hive-site.xml中的Hive的配置信息了。...并且相关的HSQL可以直接执行在这个Hive之上，不会另外去生成metastore_db文件夹。 image.png image.png
前言使用 SQL 从单个表或者多表联合查询数据时，可以使用 WHERE 子句指定查询条件。当给定查询条件时，只有满足条件的数据才会被返回。建议您使用 WHERE 子句来过滤记录，以获取必要的结果集。...条件中使用 >、使用 AND、OR 等逻辑运算符来指定多个条件，或者使用 LIKE、NOT LIKE 等进行模糊匹配。...示例我们继续使用之前使用过的player表，表信息如下：+--------+-----+--------+---------+|name | age |position|country |+--...age |position|country |+--------+-----+--------+---------+|穆勒 | 34 | 前锋 |Germany |总结本文主要介绍了SQL...中WHERE子句的使用，后续我们将继续介绍SQL的使用。
当从另一种编程语言中运行SQL时，结果将作为Dataset/DataFrame返回。还可使用命令行或通过JDBC/ODBC与SQL接口交互。...3 特性 3.1 集成性 Spark SQL可让你在Spark程序用SQL或熟悉的DataFrame API查询结构化数据。可在Java、Scala、Python和R中使用。...它可使SQL查询与Spark程序无缝混合。 3.2 统一数据访问 DataFrames和SQL提供了一种通用方式访问各种数据源如Hive、Avro、Parquet、ORC、JSON和JDBC。...通过该功能，可通过JDBC或ODBC连接到Spark SQL并进行数据查询和操作。 4 架构 5 spark-submit 启动应用程序 一旦绑定用户应用程序，就能用spark-submit启动。...设置Spark SQL的类路径，包含了Spark的jar包和配置文件。 使用spark-submit命令启动Spark SQL的服务。
作为建立在 Apache Spark 之上的企业级即席 SQL 查询服务，Kyuubi 以高可用性 (HA) 为主要特征，旨在确保约定的服务可用性级别，例如高于正常运行时间。...在 HA 模式下运行 Kyuubi 是在 Kyuubi 上使用支持 SQL 查询服务的计算机或容器组，这些服务可以在最少的停机时间内可靠地使用。...负载均衡旨在优化所有 Kyuubi 服务单元的使用，最大化吞吐量，最小化响应时间，避免单个单元过载。 使用具有负载平衡功能的多个 Kyuubi 服务单元而不是单个单元可以通过冗余提高可靠性和可用性。...更多配置请参见Kyuubi配置系统简介的HA部分 伪分布模式 当 kyuubi.ha.zookeeper.quorum 没有配置时，一个 k.i. 将启动一个内嵌的 zookeeper 服务。...客户端使用 使用 Kyuubi Hive JDBC Driver 或 vanilla Hive JDBC Driver，客户端可以在 JDBC 连接字符串中指定服务发现模式，即 serviceDiscoveryMode
SQL的解析器可以通过配置spark.sql.dialect参数进行配置。在SQLContext中只能使用Spark SQL提供的”sql“解析器。...版本配置项见下面表格： ? 3.5 JDBC To Other Databases Spark SQL支持使用JDBC访问其他数据库。当时用JDBC访问其它数据库时，最好使用JdbcRDD。...5 分布式SQL引擎 使用Spark SQL的JDBC/ODBC或者CLI，可以将Spark SQL作为一个分布式查询引擎。...终端用户或应用不需要编写额外的代码，可以直接使用Spark SQL执行SQL查询。...仅元数据查询：对于可以通过仅使用元数据就能完成的查询，当前Spark SQL还是需要启动任务来计算结果。
SuperSQL的目标是成为公司内部统一的SQL分析中间件，实现以下三点的价值： 解决业务数据孤岛，最大化数据的使用价值 执行引擎最优选择，提升业务使用数据效率 优化集群资源使用，解决业务资源使用瓶颈...：对比SuperSQL和Spark JDBC的99条SQL的平均时间，耗时短的更快； 性能提升：Spark JDBC的平均执行时间除以SuperSQL的平均执行时间，表示SuperSQL相比Spark基线查询响应时间降低的倍数...图中横轴代表了SuperSQL某条SQL的查询时间除以对应Spark JDBC该SQL的查询时间，然后按照Spark时间的0.5倍以内和...）SQL的SuperSQL的查询时间只占到Spark JDBC查询时间的20%以下。...这也反映了SuperSQL在相同参数配置的情况下，比Spark JDBC应对复杂query的处理能力整体更加优异，对原SQL的优化和处理是卓有成效的。
SuperSQL的目标是成为公司内部统一的SQL分析中间件，实现以下三点的价值： 解决业务数据孤岛，最大化数据的使用价值 执行引擎最优选择，提升业务使用数据效率 优化集群资源使用，解决业务资源使用瓶颈...和Spark JDBC的99条SQL的平均时间，耗时短的更快； 性能提升：Spark JDBC的平均执行时间除以SuperSQL的平均执行时间，表示SuperSQL相比Spark基线查询响应时间降低的倍数...图中横轴代表了SuperSQL某条SQL的查询时间除以对应Spark JDBC该SQL的查询时间，然后按照Spark时间的0.5倍以内和...）SQL的SuperSQL的查询时间只占到Spark JDBC查询时间的20%以下。...这也反映了SuperSQL在相同参数配置的情况下，比Spark JDBC应对复杂query的处理能力整体更加优异，对原SQL的优化和处理是卓有成效的。 平均耗时对比 ?
从Spark 1.4.0开始，Spark SQL只需简单的配置，就支持各版本Hive metastore的访问。注意，涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本。...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。 ...sql语句了，只是要指定查询哪个库的哪张表。 ...* from default.person ") 5.使用sprk-sql命令启动shell模式 启动spark-sql时指定mysql连接驱动位置(启动spark-sql那么就和hive的操作一样，...，会长起一个任务，该任务负责跑sql语句，但是不能并行跑sql语句，就是同时为两个用户输入的查询语句同时跑，必须等一个跑完了再跑第二个。
如果能将平台的能力统合，并不断地优化和迭代，让用户能够通过 JDBC 和 SQL 这种最普遍最通用的技术来使用，数据生产力将可以得到进一步的提升。...STS（Spark Thrift Server）支持HiveServer 的接口和协议，允许用户直接使用 Hive 接口提交 SQL 作业。...目前，Kyuubi 在T3出行支撑了80%的离线作业，日作业量在1W+。 image.png 联邦查询场景 公司内部使用多种数据存储系统，这些不同的系统解决了对应的使用场景。...由此我们可以将查询规则下推到 JDBC 等数据源，在不同数据源层面上进行一些过滤，再将计算结果返回给 Spark，这样可以减少数据的量，从而提高查询效率。...增加了Hudi datasource 模块，使用 Spark datasource 计划查询 Hudi，提高对 Hudi 的查询效率 集成 Hudi 社区的 update、delete 语法，新增了
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