一行的多列（字段）数据的内存紧挨在一起，哪怕只对其中的一个字段做操作，其他字段所占的内存也需要加载进来，这会抢占稀缺的Cache资源。...对一行的多列进行处理通常会封装在一个循环里，会抽象出一个类似handle的接口（C++虚函数）用于处理某类型数据，各字段类型会override该handle接口。...在Driver端，SparkContext初始化时，Gluten的一系列规则（如ColumnarOverrideRules）通过Spark Extensions注入，这些规则会对Spark的执行计划进行校验...Gluten希望能尽可能多的复用原有的Spark逻辑，只是把计算部分转到性能更高的向量化算子上，如作业提交、SQL解析、执行计划的生成及优化、资源申请、任务调度等行为都还由Spark控制。...高版本Spark对Hadoop版本的升级迭代带来比较高适配成本，内部迭代的feature也有比较高的迁移成本，因此我们平均3年才会升级一次Spark版本，更多是将需要的feature合并到内部分支。
PySpark SQL DataFrame => pd.DataFrame select：查看和切片 这是DataFrame中最为常用的功能之一，用法与SQL中的select关键字类似，可用于提取其中一列或多列...以及对单列进行简单的运算和变换，具体应用场景可参考pd.DataFrame中赋值新列的用法，例如下述例子中首先通过"*"关键字提取现有的所有列，而后通过df.age+1构造了名字为(age+1)的新列。...groupby/groupBy：分组聚合 分组聚合是数据分析中最为常用的基础操作，其基本用法也与SQL中的group by关键字完全类似，既可直接根据某一字段执行聚合统计，也可根据某一列的简单运算结果进行统计...接受参数可以是一列或多列（列表形式），并可接受是否升序排序作为参数。...，而且是筛选多少列就返回多少列，适用于同时创建多列的情况（官方文档建议出于性能考虑和防止内存溢出，在创建多列时首选select） show：将DataFrame显示打印 实际上show是spark中的
在 PySpark 中，可以使用groupBy()和agg()方法进行数据聚合操作。groupBy()方法用于按一个或多个列对数据进行分组，而agg()方法用于对分组后的数据进行聚合计算。...以下是一个示例代码，展示了如何在 PySpark 中使用groupBy()和agg()进行数据聚合操作：from pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.sql.functions...("path/to/your/file.csv", header=True, inferSchema=True)# 按某一列进行分组，并进行聚合计算result = df.groupBy("column_name1...按某一列进行分组：使用 groupBy("column_name1") 方法按 column_name1 列对数据进行分组。进行聚合计算：使用 agg() 方法对分组后的数据进行聚合计算。...avg()、max()、min() 和 sum() 是 PySpark 提供的聚合函数。alias() 方法用于给聚合结果列指定别名。显示聚合结果：使用 result.show() 方法显示聚合结果。
--num-executors 15 : 总共申请的executor数目，普通任务十几个或者几十个 足够了，若是处理海量数据如百G上T的数据时可以申请多一些，100，200等 --executor-cores...默认值是0.6 —-spark.shuffle.memoryFraction 0.2 ：设置shuffle过程中一个task拉取 到上个stage的task的输出后，进行聚合操作时能够使用的Executor...，两张表数据会分布到整个集群，以便分布式进行处理 sort阶段：对单个分区节点的两表数据，分别进行排序 merge阶段：对排好序的两张分区表数据执行join操作。...1）针对hive表中的数据倾斜，可以尝试通过hive进行数据预处理，如按照key进行聚合，或是和其他表join，Spark作业中直接使用预处理后的数据。...6）针对join操作的RDD中有大量的key导致数据倾斜，对有数据倾斜的整个RDD的key值做随机打散处理，对另一个正常的RDD进行1对n膨胀扩容，每条数据都依次打上0~n的前缀。
默认值是0.6 —-spark.shuffle.memoryFraction 0.2 ：设置shuffle过程中一个task拉取到上个stage的task的输出后，进行聚合操作时能够使用的Executor...buffer大小，若内存资源比较充足，可适当将其值调大一些（如64M），减少executor的IO读写次数，提高shuffle性能 - spark.shuffle.io.maxRetries ：默认3次...，两张表数据会分布到整个集群，以便分布式进行处理； sort阶段：对单个分区节点的两表数据，分别进行排序； merge阶段：对排好序的两张分区表数据执行join操作。...针对hive表中的数据倾斜，可以尝试通过hive进行数据预处理，如按照key进行聚合，或是和其他表join，Spark作业中直接使用预处理后的数据； 如果发现导致倾斜的key就几个，而且对计算本身的影响不大...第二阶段全局聚合即正常的聚合操作； 针对两个数据量都比较大的RDD/hive表进行join的情况，如果其中一个RDD/hive表的少数key对应的数据量过大，另一个比较均匀时，可以先分析数据，将数据量过大的几个
一，事件时间窗口操作 使用Structured Streaming基于事件时间的滑动窗口的聚合操作是很简单的，很像分组聚合。在一个分组聚合操作中，聚合值被唯一保存在用户指定的列中。...在基于窗口的聚合的情况下，对于行的事件时间的每个窗口，维护聚合值。 如前面的例子，我们运行wordcount操作，希望以10min窗口计算，每五分钟滑动一次窗口。...对于进行此类会话，您将必须将任意类型的数据保存为状态，并在每个触发器中使用数据流事件对状态执行任意操作。...其中一些如下。 A),流Datasets不支持多个流聚合（即流DF上的聚合链）。 B),流数据集不支持Limit 和取前N行。 C),不支持流数据集上的Distinct 操作。...虽然一些操作在未来的Spark版本中或许会得到支持，但还有一些其它的操作很难在流数据上高效的实现。例如，例如，不支持对输入流进行排序，因为它需要跟踪流中接收到的所有数据。因此，从根本上难以有效执行。
最后，我们通过将 Dataset 中 unique values （唯一的值）进行分组并对它们进行计数来定义 wordCounts DataFrame 。...由于 Spark 正在更新 Result Table ， Spark 有完整的控制对当有迟到的数据时 updating old aggregates （更新旧的聚合），以及清理 old aggregates...如果这些 columns （列）显示在用户提供的 schema 中，则它们将根据正在读取的文件路径由 Spark 进行填充。...withWatermark 必须被调用与聚合中使用的 timestamp column （时间戳列）相同的列。...虽然其中一些可能在未来版本的 Spark 中得到支持，还有其他一些从根本上难以有效地实现 streaming data 。
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。 ?...where：根据查询条件过滤数据记录 group by：对过滤结果进行分组聚合 having：对分组聚合结果进行二次过滤 select：对二次过滤结果抽取目标字段 distinct：根据条件进行去重处理...Pandas：Pandas中groupby操作，后面可接多个关键字，常用的其实包括如下4类： 直接接聚合函数，如sum、mean等； 接agg函数，并传入多个聚合函数； 接transform，并传入聚合函数...接apply，实现更为定制化的函数功能，参考Pandas中的这3个函数，没想到竟成了我数据处理的主力 Spark：Spark中的groupBy操作，常用的包括如下3类： 直接接聚合函数，如sum、avg...在SQL中，having用于实现对聚合统计后的结果进行过滤筛选，与where的核心区别在于过滤所用的条件是聚合前字段还是聚合后字段。
本列中，将单词中第一个字母作为key,然后Spark将该单词记录保持为RDD的value： val KeyByWord = word.keyBy(word => word.toLowerCase.toSeq...(0).toString) 对值进行映射 在有一组键值对的之后，你可以开始对他们进行操作。...这是通过对RDD的一次遍历来检点随机采样，采样数据大于是key-value对数量的math.ceil(numitems * samplingRate)这么多： val distinctChar = word.flatMap...该函数针对某些key进行操作，并根据某个函数对value合并，然后合并各个合并器输出结果并得出最终结果。...如果你只是想对一个值或一组值（列）进行分区，那么DataFrame API 实现就可以了。
“这周工作好忙，晚上陆陆续续写了好几波，周末来一次集合输出，不过这个PySpark原定是分上下两篇的，但是越学感觉越多，所以就分成了3 Parts，今天这一part主要就是讲一下Spark SQL，这个实在好用...，可以写多个聚合方法，如果不写groupBy的话就是对整个DF进行聚合 # DataFrame.alias # 设置列或者DataFrame别名 # DataFrame.groupBy # 根据某几列进行聚合...，如有多列用列表写在一起，如 df.groupBy(["sex", "age"]) df.groupBy("sex").agg(F.min(df.age).alias("最小年龄"),...Column.alias(*alias, **kwargs) # 重命名列名 Column.asc() # 按照列进行升序排序 Column.desc() # 按照列进行降序排序 Column.astype...，通常用于分析数据，比如我们指定两个列进行聚合，比如name和age，那么这个函数返回的聚合结果会 # groupby("name", "age") # groupby("name") # groupby
存储 列示存储 数据按列连续存储，按需读取 多种编码方式和自适应编码 在编码基础上基于Lz4算法进行压缩 1:8数据压缩比 存储编码方式 文件格式 多副本存储，自动数据迁移、副本均衡...* 向量化执行引擎 向量化：一次对一组值进行运算的过程 充分提升CPU执行效率 进一步利用CPU SIMD指令加速计算效率 规则优化RBO 常量折叠: 基于常量计算，利于分区分桶裁剪以数据过滤...模型 Unique Key主键唯一模型，Key唯一、不聚合，实现精准去重和行级别数据更新； Aggregate聚合模型：相同key列其Value列合并(SUM,MIN,MAX,REPLACE)，...Flink Connector 在Flink中注册数据源，实现对Doris数据的读写。 Spark Load 通过外部的 Spark 资源实现对导入数据的预处理。...事务 多版本机制解决读写冲突,写入带版本、查询带版本 两阶段导入保证多表原子生效 支持并行导入 有冲突时按导入顺序生效，无冲突导入时并行生效 标准sql 单表聚合、排序、过滤 多表关联、子查询
为了满足下游的即席查询，批处理和流处理的结果会进行合并。一般有三层。 Batch Layer：批处理层，对离线的历史数据进行预计算。 Speed Layer：加速处理层，处理实时的增量数据。...不支持预聚合，自己没存储。 Impala：基于内存运算，速度快，支持的数据源没有Presto多。不支持预聚合，自己没存储。...数据查询的时候只需要预聚合的数据基础上进行轻量的⼆次过滤和聚合即可快速拿到分析结果，当然预聚合是以牺牲明细数据分析查询为代价。...，为了进⼀步加速对聚合之后数据的查询，Druid会建立位图索引： 位图索引 上⾯的位图索引不是针对列⽽是针对列的值，记录了列的值在数据的哪⼀行出现过，第一列是具体列的值，后续列标识该列的值在某⼀⾏是否出现过...⽐如两小时做⼀次聚合可以设置duration配置项为7200000毫秒， 所以Simple聚合粒度不能够满⾜足的聚合粒度可以选择使⽤用Duration聚合粒度。
在明细表基 础上，用户可以进一步建立针对任意维度的聚合表（或称物化视图）。 这里我们通过一个示例进行说明。如图 2-5-5 所示，原始的 明细表包含 ID、日期、城市和消费四列。...其中 ID、日期和城市 是维度列，消费是指标列。 图 2-5-5 Doris 明细 + 聚合 如果用户查询“某一个日期的消费的总和”，则可以在明细表 上建立一个由“日期”和“消费”列组成的物化视图。...图 2-5-8 向量化的计算框架 在图 2-5-8 的左边，原始的 Block 是 a 、b 两列，我们在 b 列 上进行了一次 abs 函数计算。函数计算会生成一个新的列，来存 储计算后的结果。...之后，我们会对列进行裁剪。比如，如果上层 不再用到原始的 b 列，我们会把 b 列删除，最终往上一层算子只 传递 a 列和 abs 函数计算后的结果列。...2.0 将是一次全面的进化。Doris 会在多模数据分析、湖仓一体、ETL、实时数据更新、查 询优化器、云原生等领域提供更多的功能，并进行更多的功能 优化。
例如，Spark中对RDD进行的count、collect、reduce、foreach等操作都属于Action操作，这些操作可以返回具体的结果或将RDD转换为其他格式（如序列、文件等）。...RDDreduceByKey(func, numTasks)：使用指定的reduce函数对具有相同key的值进行聚合sortByKey(ascending, numTasks)：根据键排序RDD数据，返回一个排序后的新...这种依赖通常发生在map、filter等转换操作中，它可以通过一次单向传输进行有效的处理。...分组和聚合：可以使用groupBy()方法按照一个或多个列来对数据进行分组，使用agg()方法进行聚合操作（如求和、平均值、最大/最小值）。如df.groupBy("gender").count()。...尤其是对于频繁查询和对小结果集做聚合操作的场景非常有用。此外，可以选择持久化到磁盘，这将有助于更长时间的维护这个数据集。
除了运维和生命周期管理，基础架构团队对ClickHouse进行改造和二次开发，进一步提高了数据摄入和存储的效率，并在离线摄入方面弥补了和Druid的功能差距。...除此以外，一般的数据列可以选择更高压缩率的算法如LZ4HC，ZSTD；而对于类似时间序列的单调增长数据可以选择DoubleDelta, Gorilla等特殊压缩算法。...另外，导入期间的I/O、CPU和内存的开销对查询的压力不小。如何在保证数据一致性的同时，亦确保数据迁移的效率，是问题的关键。 如何在数据替换期间，确保用户可见的数据波动最小。...3）Spark聚合与分片 为了降低ClickHouse导入离线数据性能压力，我们引入了Spark任务对原始离线数据进行聚合和分片。每个分片可以分别拉取并导入数据文件，节省了数据路由、聚合的开销。...数据聚合与分片 对于每一张需要更新的表，启动一个Spark任务对数据进行聚合与分片。
Kylin架构 Hadoop/Hive：Kylin是一个MOLAP系统，将hive中的数据进行预计算，利用MR或者SPARK来进行实现 HBase：kylin用来存储OLAP分析的cube数据的地方，实现多维数据集的交互式查询...导入Hive表 之后Kylin会触发一个MR或者Spark任务，计算此表基于每个列的基数，这里Kylin对基数的计算方法采用的是HyperLogLog近似算法，与精确值有误差，但是作为参考值已经足够了。...需要为每一个维度起个名字，然后选择表和列，如果是衍生维度，则必须是来自某个维度表，一次可以选择多个列，这些列值都可以从该维度表的主键衍生出来。 ?...构建引擎会保证每一个Cuboid无论在多少个分组中出现，它都只会被物化一次。 通过使用多个聚合组，可以大大降低Cube中的Cuboid数量。...如果根据业务需求知道这个高基数的维度只会与若干个维度（而不是所有维度）同时被查询到，那么就可以通过聚合组对这个高基数维度做一定的“隔离”。
灵活的Schema Evolution和Partition Evolution Schema Evolution: 由于广告业务复杂度高，日志数据的一大特点就是字段特别多，需要根据用户的需求进行增加或者删除列字段...Partition Evolution：在数仓或者数据湖中一个加速数据查询很重要的手段就是对数据进行分区，这样查询时可以过滤掉很多的不必要文件。...多引擎支持 Iceberg是一个开放的Table Format，对存储层和计算层都做了很好的抽象，所以不同的计算引擎都可以通过对应的接口实现表的读写，并且支持流式引擎和批处理引擎对同一张表操作。...当前日志数据是每一小时进行一次入湖操作，数据量较大，所以生成的DataFile数量特别多，并且由于DataFile存有Column Stats，列越多DataFile占用的内存就越大，因此当前这种持有所有...优化Schema Evolution对文件过滤的影响 前文提到我们会时常对表的列进行更改，比如我们对Table添加一个列: <addr: string
对于维度列就没那么简单了，因为它们需要支持过滤和聚合操作，因此每个维度需要下面三个数据结构： (1) 一个map，Key是维度的值，值是一个整型的id (2) 一个存储列的值得列表，用(1)中的map编码的...这意味着仅针对SQL查询执行进行了高度优化，而Spark是一个通用执行框架，能够运行多个不同的工作负载，如ETL，机器学习等。 任务启动：Presto的查询没有太多开销。...而是根据场景，如count，avg等聚合运算，是边读数据边计算，再清内存，再读数据再计算，这种耗的内存并不高。） 能够连接多个数据源，跨数据源关联查询。...如果其中一个Presto工作节点出现故障（例如，关闭），则大多数情况下正在进行的查询将中止并需要重新启动。...它支持对本地文件、HDFS、HBASE等数据进行数据查询，也支持对如JSON等schema-free的数据进行查询。 ? 从架构上看，与同是源自Dremel的Impala比较类似。
SparkR使得熟悉R的用户可以在Spark的分布式计算平台基础上结合R本身强大的统计分析功能和丰富的第三方扩展包，对大规模数据集进行分析和处理。...本文将回顾SparkR项目的背景，对其当前的特性作总体的概览，阐述其架构和若干技术关键点，最后进行展望和总结。...(),flatMap(),mapPartitions()等 数据分组、聚合操作，如partitionBy(),groupByKey(),reduceByKey()等 RDD间join操作，如join()...SparkR RDD API的执行依赖于Spark Core但运行在JVM上的Spark Core既无法识别R对象的类型和格式，又不能执行R的函数，因此如何在Spark的分布式计算核心的基础上实现SparkR...总结 Spark将正式支持R API对熟悉R语言的数据科学家是一个福音，他们可以在R中无缝地使用RDD和Data Frame API，借助Spark内存计算、统一软件栈上支持多种计算模型的优势，高效地进行分布式数据计算和分析
列式存储：读取数据时只读取业务所关心的列而不需要把整行数据都取出再做进行截取，而且列式的压缩率更高，因为一列里一般都是同类的数据。...数据结构：平衡多叉树。写入：通过二分查找找到相应的叶子结点进行修改。读取：同上。...Store：一个Store存储一个列簇，即一组列。 MemStore和HFile：写缓存，阈值为128M，达到阈值会flush成HFile文件。后台有程序对这些HFile进行合并。...HBase 和 ES 作为文档型数据库，适合一对多的数据模型，比如将帖子和其评论作为一个整体来存储。...对于多对一、多对多的模型，文档型数据库实际上并不合适，但可以通过合并宽表、应用层关联等方式在一定程度上进行弥补。
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