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ETL的开发过程

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。..., 我用的是hiveonspark模式, 4.初始化rdd, 从大数据emr集群中(也可能是从实时系统kafka读取数据)加载数据到rdd , 然后用自己自定义的etl解析过滤 5.将rdd转为df,...createDateFream()要传两个参数,一个是rdd,一个是schema信息 6.将df创建临时表 createOrReplaceTemView() 7.将临时表表的数据加载到hive表中, 完成整个...ETL操作 ETL常用场景: 1.清洗nginx日志信息, 预处理日志文件(每小时将上报的日志拉取到本机，hdfs命令上传集群)，并清洗存入hive 2.每小时清洗用户表信息, 3.后处理清洗商户信息,...4.清洗并合并设备状态信息, 5.每小时清洗每日设备分成, 清洗并合并积分流水表信息, 每小时清洗支付宝订单表信息等, def etl(row_str): result = [] try: row

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Flink源码分析之深度解读流式数据写入hive

分区提交策略 总结 前言 前段时间我们讲解了flink1.11中如何将流式数据写入文件系统和hive [flink 1.11 使用sql将流式数据写入hive]，今天我们来从源码的角度深入分析一下。...数据流处理 我们这次主要是分析flink如何将类似kafka的流式数据写入到hive表，我们先来一段简单的代码： //构造hive catalog String name = "myhive";...具体的处理步骤如下： 从上游收集要提交的分区信息 判断某一个checkpoint下，所有的子任务是否都已经接收了分区的数据 获取分区提交触发器。...checkpoint下的所有要提交的分区，放到一个List集合partitions中，在提交的分区不为空的情况下，循环遍历要配置的分区提交策略PartitionCommitPolicy，然后提交分区。...总结 通过上述的描述，我们简单聊了一下flink是如何将流式数据写入hive的，但是可能每个人在做的过程中还是会遇到各种各种的环境问题导致的写入失败，比如window和linux系统的差异，hdfs版本的差异

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    Hive-分区分桶操作

    在大数据中，最常用的一种思想就是分治，我们可以把大的文件切割划分成一个个的小的文件，这样每次操作一个小的文件就会很容易了，同样的道理，在hive当中也是支持这种思想的，就是我们可以把大的数据，按照每天...，或者每小时进行切分成一个个的小的文件，这样去操作小的文件就会容易得多了。...9、删除分区 alter table score drop partition(month = '201806'); 特别强调: 分区字段绝对不能出现在数据库表已有的字段中!...作用: 将数据按区域划分开，查询时不用扫描无关的数据，加快查询速度。 二、分桶表操作 是在已有的表结构之上新添加了特殊的结构。...将数据按照指定的字段进行分成多个桶中去，说白了就是将数据按照字段进行划分，可以将数据按照字段划分到多个文件当中去 1、开启hive的桶表功能 set hive.enforce.bucketing=true

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    ApacheHudi使用问题汇总（一）

    请使用下面的Hive路径。 如果在deltastreamer工具或数据源中启用了Hive Sync，则该数据集会同步到Hive的几张表中，可以使用HiveQL，Presto或SparkSQL进行读取。...Hudi如何处理输入中的重复记录 在数据集上执行 upsert操作时，提供的记录包含给定键的多条记录，然后通过重复调用有效负载类的 preCombine方法将所有记录合并为一个最终值。...可以在Apache Hive Metastore中注册Hudi数据集吗 可以， 可以通过独立的Hive Sync工具或使用deltastreamer工具或数据源中的选项来执行此操作。 10....HoodieGlobalBloomIndex：默认索引仅在单个分区内强制执行键的唯一性，即要求用户知道存储给定记录键的分区。这可以帮助非常大的数据集很好地建立索引。...但是，在某些情况下，可能需要在所有分区上执行重复数据删除/强制唯一性操作，这就需要全局索引。如果使用此选项，则将传入记录与整个数据集中的文件进行比较，并确保仅在一个分区中存在 recordKey。

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    智能计算时代 | SuperSQL基于监督学习模型的自适应计算提效能力

    例如，SQL中包含Presto无法访问的Thive特殊格式表或Hive视图、Join的数量超过阈值（目前为3）、写操作等。...TDW库表或分区对应的统计信息（Stats），包含行数、字节数等，SuperSQL通过定制的Stats API从元数据库中获取。...（Hive Metastore Service）通用标准实现隔离，从而不影响现网其它使用服务使用元数据。...其中客户端基于独立的thrift接口定义文件开发，而服务端针对thive特殊分区格式（range/hash/多级list）开发了基于聚合与边界切分的分区过滤条件Stats估算，即支持SuperSQL输入一个或多个分区字段之上的...以其中某一集群为例，每日约1.6W+次查询，P65的SQL查询耗时在10s以内，P90的查询耗时为50s，每日查询涉及到约5000张TDW Hive表、处理数据量约1.8PB、记录数约44W亿。

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    每天一道大厂SQL题【Day12】微众银行真题实战(二)

    相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典SQL题，以每日1题的形式，带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。...一路走来，随着问题加深，发现不会的也愈来愈多。但底气着实足了不少，相信不少朋友和我一样，日积月累才是最有效的学习方式！ 每日语录 人还是要有梦想的，即使是咸鱼， 也要做最咸的那一条。...'); --动态分区需要设置 set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;...'); --资料提供了一个34899条借据数据的文件 --下面补充如何将文件的数据导入到分区表中。...4、数据量要小，工具要快，如果用hive，就设置set hive.exec.mode.local.auto=true;如果是SparkSQL，就设置合适的shuffle并行度，set spark.sql.shuffle.partitions

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    每天一道大厂SQL题【Day14】微众银行真题实战(四)

    相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典SQL题，以每日1题的形式，带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。...一路走来，随着问题加深，发现不会的也愈来愈多。但底气着实足了不少，相信不少朋友和我一样，日积月累才是最有效的学习方式！ 每日语录 生活中很多人喜欢小题大作，其实真的没有必要，要想想大题怎么办。...'); --动态分区需要设置 set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;...'); --资料提供了一个34899条借据数据的文件 --下面补充如何将文件的数据导入到分区表中。...4、数据量要小，工具要快，如果用hive，就设置set hive.exec.mode.local.auto=true;如果是SparkSQL，就设置合适的shuffle并行度，set spark.sql.shuffle.partitions

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    Hive 基本架构

    hive是一个著名的离线处理的数据仓库，可以通过类SQL语言轻松的访问大量的数据集，也可以访问HDFS中的文件，但是其底层的实现是MapReduce,所以具有较高的可扩展性。...但是hive不是RDBMS数据库。 hive具有明显的自己特色，它不支持数据更新，不支持事务和索引，但是具有了更小的分区---桶。同时其具有了并发处理大数据文件的能力。...了解了MapReduce实现SQL基本操作之后，我们来看看Hive是如何将SQL转化为MapReduce任务的，整个编译过程分为六个阶段： Antlr定义SQL的语法规则，完成SQL词法，语法解析，将...clipboard.png 分区表： 分区:把数据放在不同的磁盘文件中,就认为是不同的分区,数据库对不同的分区会进行单独的管理,优化,最终的目的是加快我们数据查询的速度,在hive中,把不同的分区分在表中不同的子文件夹中...数据类型 Hive发展 目前Hive的底层已经变为了Tez,Tez相比与MapReduce有很多的优势，提供了多种算子，可以将多个作业合并为一个作业，减少了IO,充分利用了内存的资源。 ?

    1.3K20

    每天一道大厂SQL题【Day11】微众银行真题实战(一)

    相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典SQL题，以每日1题的形式，带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。...'); --动态分区需要设置 set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;...'); --资料提供了一个34899条借据数据的文件 --下面补充如何将文件的数据导入到分区表中。...，样例格式为20200101每个分区有全量借据 strng duebilid 借据号（每个日期分区内的主键） strng uid 用户id string prod_type 产品名称仅3个枚举值XX...4、数据量要小，工具要快，如果用hive，就设置set hive.exec.mode.local.auto=true;如果是SparkSQL，就设置合适的shuffle并行度，set spark.sql.shuffle.partitions

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    万亿数据秒级响应，Apache Doris 在360数科实时数仓中的应用

    建表规范 在我们的使用场景中，有下列类型的表： pda 表：每日全量更新，即每日分区存储全量快照数据 pdi 表：每日增量更新，即每日分区存储增量数据 a 表：全量不分区表 s 表：静态非每日更新数据...由于当前 Doris 集群中所有的表都是基于 Hive 数仓中各层级的表同步而来，因此目前仅使用了 Duplcate 模型和 Unique 模型，对于 pda、pdi 和 a 表，为了降低 Doris...为了在集群 BE 出现异常宕机时快速定位堆栈，需要在所有的 BE 节点开启 Core Dump。除此之外，审计日志在集群的日常运维中也发挥了重要作用。...表中部分历史分区的 ORC 文件中字段信息缺失（缺失新增字段），而新分区的 ORC 文件中字段是正常的，这个时候如果对历史数据重新导入，就会有下面的异常信息： detailMessage: ParseError...Hive 文件导入数据，Hive 文件路径中分区和下一级目录使用通配符 *，访问所有分区所有文件，任务提交后隔 40 多秒出现如下的错误： type:ETL_RUN_FAIL; msg:errCode

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    基于 Apache Hudi 构建增量和无限回放事件流的 OLAP 平台

    但是我们在数据湖中获得的数据通常以 D -1 的每日批处理粒度出现，即使我们每天不止一次地运行这些日常批处理数据处理系统以获取当前 D 的最新数据，这些批处理系统的固有局限性也无助于我们解决近实时业务用例...2.2 挑战 在将批处理数据摄取到我们的数据湖时，我们支持 S3 的数据集在每日更新日期分区上进行分区。...此外如果我们按小时（而不是每日分区）对 S3 数据集进行分区，那么这会将分区粒度设置为每小时间隔。...任何试图以低于一小时（例如最后 x 分钟）的粒度获取最新更新的下游作业都必须在每次运行时再次重新处理每小时数据分区，即这些批处理源将错过解决近实时用例所需的关键增量数据消费。...在使用默认有效负载类将此每小时增量数据更新到基础 Hudi OLAP 时，它将简单地用我们准备的每小时增量数据中的新记录覆盖基础 Hudi OLAP 中的记录。

    1.1K20

    Hive静态分区、动态分区、多重分区全解析

    01 分区表的引入、产生背景 现有6份数据文件，分别记录了《王者荣耀》中6种位置的英雄相关信息。现要求通过建立一张表t_all_hero，把6份文件同时映射加载。...02 分区表的概念、创建 当Hive表对应的数据量大、文件多时，为了避免查询时全表扫描数据，Hive支持根据用户指定的字段进行分区，分区的字段可以是日期、地域、种类等具有标识意义的字段。...--动态分区 往hive分区表中插入加载数据时，如果需要创建的分区很多，则需要复制粘贴修改很多sql去执行，效率低。...启用hive动态分区，需要在hive会话中设置两个参数： set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode...07 分区表的注意事项 一、分区表不是建表的必要语法规则，是一种优化手段表，可选； 二、分区字段不能是表中已有的字段，不能重复； 三、分区字段是虚拟字段，其数据并不存储在底层的文件中； 四、分区字段值的确定来自于用户价值数据手动指定

    2.6K30

    用户画像 | 开发性能调优

    为解决这个问题，常采用RDD重分区函数来减少分区数量，将小分区合并为大分区，从而提高集群工作效率。...在画像标签每天ETL的时候，对于一些中间计算结果可以不落磁盘，只需把数据缓存在内存中。而使用Hive进行ETL时需要将一些中间计算结果落在临时表中，使用完临时表后再将其删除。...，内存不够的话存储在磁盘中 其中 cache 方法等同于调用 persist（）的 MEMORY_ONLY方法 在画像标签开发中，一般从Hive中读取数据，然后将需要做中间处理的...四、开发中间表 在用户画像迭代开发的过程中，初期开发完标签后，通过对标签加工作业的血缘图整理，可以找到使用相同数据源的标签，对这部分标签，可以通过加工中间表缩减每日画像调度作业时间。...在这个过程中为了减少调度时间，我们也做了很多尝试，包括对一些Hive表设计多个分区，并行跑任务插入数据；对一些执行时间过长的脚本进行调优；梳理数据血缘开发中间层表，对一些常见的公共数据直接从中间层表获取数据

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    0704-5.16.2-如何使用Hive合并小文件

    通过对集群中目前目录个数，文件大小，文件数量，Hive表数量，Hive数据库数量，Hive分区数量进行了详细的数据采集。...发现主要是HDFS目录中的小文件太多，大量1KB的文件，甚至是小于1KB的文件;具体表现为：不论表与分区的数据量大小，当有分区时每个分区具有200个文件，当没有分区时每个表有200个文件，而许多表是小表...解决此问题的方法主要为两个方面；一是从源头解决小文件问题，在导数的过程中对作业进行优化，以减少小文件的输出，此方法需要业务方解决；二是合并平台上已有的小文件；本问描写合并平台小文件的方案。...原表情况 通过对集群内的文件数量以及文件大小进行分析，小文件问题基本出现在hive表中；经过近一步分析，发现每个分区存在着200个小文件，可以将这些文件合并减少小文件数量从而缓解小文件问题。...从HDFS文件系统可以看出，分区数量没有改变，每个分区的几个小文件已经合并为一个文件。 ?

    3.9K13

    每天一道大厂SQL题【Day13】微众银行真题实战(三)

    相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典SQL题，以每日1题的形式，带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。...'); --动态分区需要设置 set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;...'); --资料提供了一个34899条借据数据的文件 --下面补充如何将文件的数据导入到分区表中。...为了统计附录2《借据表》中的指标，需要进行以下步骤： 筛选借据表中逾期1-30天、逾期30-90天和逾期90天以上的数据，并分别统计户数和余额。...因此，需要筛选借据表中不良贷款的数据，并计算不良贷款余额。然后，将不良贷款余额与借据表中总贷款余额之比得到不良率。 最后，可以将所有统计的指标按照产品类型进行分组，以得到表格中的结果。

    1.1K20

    每天一道大厂SQL题【Day15】微众银行真题实战(五)

    相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典SQL题，以每日1题的形式，带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。...每日语录 第15题：逾期率统计 需求列表 基于附录2《借据表》统计下述指标，请提供Vintage统计SQL（mobX指的是发放后第X月末的不良余额/发放月金额） 发放月份 发放金额 MOB1 MOB2...'); --动态分区需要设置 set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;...'); --资料提供了一个34899条借据数据的文件 --下面补充如何将文件的数据导入到分区表中。...4、数据量要小，工具要快，如果用hive，就设置set hive.exec.mode.local.auto=true;如果是SparkSQL，就设置合适的shuffle并行度，set spark.sql.shuffle.partitions

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    Hive优化器原理与源码解析—统计信息Parallelism并行度计算

    目录 背景 Parallelism并行度 Hive执行计划Stage类型 PhaseTransition过渡阶段判断 SplitCount拆分数 Repartition重新分区数 总结 背景...Parallelism是有关RelNode关系表达式的并行度以及如何将其Opeartor运算符分配给具有独立资源池的进程的元数据。...从并行性的概念来来讲，就是将大任务划分为较小的任务，其中每个小任务被分配分配给特定处理器，以完成部分主要任务。最后，从每个小任务中获得的部分结果将合并为一个最终结果。...在Hive中，Parallelism并行度计算，除了参数指定，CPU cores硬件限制，Operator算法是否可以并行执行等因素的影响，主要与如TableScan、Sort、Join等等Operator...拆分个数计算 Hive中实现的StorageDescriptor存储类中方法，判断分桶个数，如果bucketCols分桶集合为null，则为0，否则分桶个数和分桶列集合 public List<String

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    插入hive表数据sql

    动态分区插入数据在Hive中，我们可以使用动态分区插入数据到表中，以下是一个示例：sqlCopy codeINSERT INTO TABLE my_table PARTITION (age)VALUES...;这条语句将user_data.txt文件中的数据加载到user_info表中，并覆盖表中已有的数据（如果有的话）。...查询插入后的数据最后，我们可以执行查询语句来验证数据是否成功插入到Hive表中，例如：sqlCopy codeSELECT * FROM user_info;通过以上实际应用场景下的示例代码，您可以了解如何将数据从文件导入到...列定义：定义了表中的列名和对应的数据类型。Hive支持多种数据类型，包括整型、字符串、日期等。分区：可以根据一个或多个列值对表进行分区，分区可以提高查询性能和数据管理的灵活性。...分区表：Hive支持分区表，可以根据列值进行分区，提高查询性能。

    77200

    HiveSpark小文件解决方案(企业级实战)

    ，文件的元数据信息会分别存储在内存和磁盘中，磁盘中的fsimage作为冷备安全性保障，内存中的数据作为热备做到快速响应请求（+editslog）。...=1073741824; set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; 添加了如上的hive参数以及分区表的最后加上...2、repartition/coalesce 对于已有的可以使用动态分区重刷数据，或者使用Spark程序重新读取小文件的table得到DataFrame，然后再重新写入，如果Spark的版本>=2.4那么推荐使用...(n)，在Spark 2.4.0版本后很优雅地解决了这个问题，可以下SparkSql中添加以下Hive风格的合并和分区提示： --提示名称不区分大小写 INSERT ......3、使用HAR归档文件 以上方法可以修改后运用于每日定时脚本，对于已经产生小文件的hive表可以使用har归档，而且Hive提供了原生支持： ?

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