在Spark Streaming job中读取Kafka topic(s)中的messages时，有时我们会需要同步记录下每次读取的messages的offsetRange。...null; } }); 但是要注意，下面这两段代码（代码3和代码4）是错误的，它们都会抛出一个exception：java.lang.ClassCastException: org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD...cannot be cast to org.apache.spark.streaming.kafka.HasOffsetRanges 代码3（错误）： -----------------------
setup中的...toRefs 大家都知道在setup的这种写法中，我们可以将定义的响应式对象通过...toRefs的方式将这个响应式对象中的每个属性变为一个响应式数据 import...那要是在script setup中想使用...toRefs去将我们的响应式对象变为一个个响应式数据呢？...我们来试一试 尝试一 首先想到的是在写script setup时我们还可以写普通的script标签 那我们在这个普通的script标签里写setup并定义响应式对象，然后在通过return暴露给组件模板...script setup>和 setup{} 两种模式共存时,在 setup{} 中的setup中定义的任何变量和方法模板都访问不到...在实际的业务中，第三种方式应该也足够我们使用。
在这篇文章中，我们将深入研究在使用数据湖时要考虑的不同层。 我们将从一个对象存储开始，比如S3或谷歌云存储，作为一个廉价而可靠的存储层。...要理解其中的原因，请考虑一下机器在读取JSON与Parquet时必须执行的操作。...与拼花地板相比，我们看到了一个非常不同的模式。在Parquet中，我们预先定义了模式，并最终将数据列存储在一起。下面是之前以拼花格式转换的JSON文档示例。...您可以看到用户一起存储在右侧，因为它们都在同一列中。 右侧显示存储在一起的用户 读取器不必解析并在内存中保留对象的复杂表示形式，也不必读取整个行来挑选一个字段。...在下面的图表中，您可以看到这些是如何组合在一起的。 使用元数据填充后，Athena和EMR在查询或访问S3中的数据时可以引用位置、类型等的Glue目录。
现在我想开始在我的控制器中使用@getmapping，并想在localhost:8080/上执行GET请求时记录信息。...这是Controller类中的@bean，我想将其更改为@getmapping@Bean public CommandLineRunner run(RestTemplate restTemplate)...PE-1322’, fields= {storyPoints= ‘3’, issueType= ‘Story’, created= ‘2020-11-18T09:16:55.816+0000’}}] 我尝试将...CommandLineRunner上的@bean更改为@getmapping，但当我这么做时，我只得到这个响应。...INFO 36704 — [nio-8080-exec-2] o.s.web.servlet.DispatcherServlet : Completed initialization in 0 ms 在localhost
，如果数据流因为某种异常原因关闭，那必然会抛出错误。...迭代器有经典的hasNext/next方法,每次hasNext时，我们都检查下是否有Exception(来自1,2的)，如果有就抛出了。既然已经异常了，我们就应该不需要继续读取这个分区的数据了。...我们知道，Shuffle 发生时，一般会发生有两个Stage 产生，一个ShuffleMapStage (我们取名为 MapStage),他会写入数据到文件中，接着下一个Stage （我们取名为ReduceStage...个人认为应该讲这个决定权交给用户，也就是允许用户配置尝试次数。 Unresponsive driver SPARK-13279 这个Bug已经在1.6.1, 2.0.0 中修复。...在Spark排序中，指针和数据时分开存储的，进行spill操作其实是把数据替换到磁盘上。但是指针数组是必须在内存里。当数据被spill后，相应的，指向这些记录的指针其实也是要被释放的。
3.ETL任务稳定性不佳且出错需凌晨解决、影响范围大。 二、为什么选择Delta？...为避免脏数据导致分区出错，实现了对动态分区的正则检测功能，比如：Hive中不支持中文分区，用户可以对动态分区加上'\w+'的正则检测，分区字段不符合的脏数据则会被过滤。 3....解决方案：我们额外设计了一套元数据，在Spark构建DataFrame时，首先根据此元数据判断是否有新增字段，如有，就把新增字段更新至元数据，以此元数据为schema构建DataFrame，就能保证我们在应用层动态感知...（三）Spark Kafka偏移量提交机制导致的数据重复 我们在使用Spark Streaming时，会在数据处理完成后将消费者偏移量提交至Kafka，调用的是spark-streaming-kafka...阿里云的同学也在持续在做Merge的性能优化，比如Join的分区裁剪、Bloomfilter等，能有效减少Join时的文件数量，尤其对于分区集中的数据更新，性能更有大幅提升，后续我们也会尝试将Delta
因为cache或perisist将数据缓存在内存或磁盘中，会有丢失数据情况，引入检查点机制，可以将数据斩断依赖之后存储到HDFS的非易失介质中，解决Spark的容错问题 Spark的容错问题？...有一些rdd出错怎么办？可以借助于cache或Persist，或checkpoint 如何使用检查点机制？ 指定数据保存在哪里？...答案算子 rdd1.checkpoint() 斩断依赖关系进行检查点 检查点机制触发方式 action算子可以触发 后续的计算过程 Spark机制直接从checkpoint中读取数据 实验过程还原：...案例测试： 先cache在checkpoint测试 1-读取数据文件 2-设置检查点目录 3-rdd.checkpoint() 和rdd.cache() 4-执行action操作，根据spark...容错选择首先从cache中读取数据，时间更少，速度更快 5-如果对rdd实现unpersist 6-从checkpoint中读取rdd的数据 7-通过action可以查看时间
如果RDD不能被与内存装下，超出的分区将被保存在硬盘上，并且在需要时被读取。 MEMORY_ONLY_SER 将RDD作为序列化的Java对象存储（每个分区一个byte数组）。...MEMORY_AND_DISK_SER 和MEMORY_ONLY_SER类似，但不是在每次需要时重复计算这些不适合存储到内存中的分区，而是将这些分区存储到磁盘中。...可以存储在内存中，也可以序列化后存储在磁盘上等方式。Spark也会自动持久化一些shuffle操作（如reduceByKey）中的中间数据，即使用户没有调用persist方法。...这样的好处是避免了在shuffle出错情况下，需要重复计算整个输入。 系统将要计算 RDD partition 的时候就去判断 partition 要不要被 cache。...makeIterator, level, classTag, keepReadLock = true) match { ... } } getOrElseUpdate方法中会尝试从本地或者远程存储介质中获取数据
虽然Spark支持同时Java，Scala，Python和R，在本教程中我们将使用Scala作为编程语言。不用担心你没有使用Scala的经验。练习中的每个代码段，我们都会详细解释一遍。...解决问题的步骤如下： 从qualitative_bankruptcy.data.txt文件中读取数据 解析每一个qualitative值，并将其转换为double型数值。...在Spark的Scala Shell中粘贴以下import语句： import org.apache.spark.mllib.classification....最后一行代码，我们使用filter()转换操作和count()动作操作来计算模型出错率。filter()中，保留预测分类和所属分类不一致的元组。...最后用预测出错的数量除以testData训练集的数量，我们可以得到模型出错率： trainErr: Double = 0.20430107526881722 总结 在这个教程中，你已经看到了Apache
最早的尝试在 Kubernetes 集群内以 Standalone 的模式部署 Spark 集群，但在 Standalone 模式下，由于 Spark Driver 不能和 Kubernetes ApiServer...在 Dynamic Resouce Allocation 的场景下，由于 Executor 数量会根据工作负荷增加或者移除，当 Spark Job 下游 Stage 需要读取上游 Stage 的状态（一般来说是数据...的时候，Executor 3 和 Executor 4 可能需要去拉取 Executor 1 和 Executor 2 的 Block，此时就会引起 Fetch Failure，任务会被 Block 住，出错的...数据的时候，是每个 Executor 互相读取，现在则是直接读取 External Shuffle Service，也相当于解耦了计算和读取数据的过程。...6 Summary Spark 的 Example 程序中的 SparkPi，参数 n 表示划分的任务数。另外配置的 SparkConf 如下。
因此，有必要将计算代价较大的 RDD checkpoint 一下，这样，当下游 RDD 计算出错时，可以直接从 checkpoint 过的 RDD 那里读取数据继续算。...所谓能看到指的是调用 transformation() 后生成的 RDD，而某些在 transformation() 中 Spark 自己生成的 RDD 是不能被用户直接 cache 的，比如 reduceByKey...下次计算（一般是同一 application 的下一个 job 计算）时如果用到 cached RDD，task 会直接去 blockManager 的 memoryStore 中读取。...在 task 运行过程中也不停地在内存和磁盘间 swap 来 swap 去。...用户如果感觉 job 可能会出错可以手动去 checkpoint 一些 critical 的 RDD，job 如果出错，下次运行时直接从 checkpoint 中读取数据。
部分SQL开启CBO优化之后的执行计划错误，导致结果出错，需要关闭CBO优化。 还有一些时区不准、GroupBy with Limit不准确等已经在新版本fix的bug。...不过，雪球数据团队在测试和切换过程中，遇到一些问题，其中大部分都是兼容性问题，下面进行逐一介绍： Spark SQL无法递归子目录以及无法读写自己的问题 当Hive表数据存放在多级子目录时，Tez、MR...、Spark默认均不能识别和读取到数据。...Hive ORC解析的一些问题 在1 问题的解决方案中，我们选择统一使用Hive的ORC解析器，这将带来以下问题: Hive的ORC在读取某些Hive表时，会出现数组越界异常或空指针异常。...在 Spark SQL 3.2.1 中，结果同样为false。
为什么引入Spark SQL 在Spark的早起版本，为了解决Hive查询在性能方面遇到的挑战，在Spark生态系统引入Shark的新项目。...Shark应用了额外的优化手段并创建了一个RDD的物理计划，然后在Spark中执行他们的。...这样Shark就能让Hive查询具有了内存级别的性能，但是Shark有三个问题需要处理： 1、Shark只适合查询Hive表，它无法咋RDD上进行关系查询 2、在Spark程序中将Hive Sql作为字符串运行很容易出错...Spark SQL用户可以使用Data Sources Api从各种数据源读取和写入数据，从而创建DataFrame或DataSet。...当在编程语言中使用SQL时，结果会转换为DataFrame。 2、Data Source Api为使用Spark SQL读取和写入数据提供了统一的接口。
Spark 中的数据本地性有三种： 1）PROCESS_LOCAL 是指读取缓存在本地节点的数据 2）NODE_LOCAL 是指读取本地节点硬盘数据 3）ANY 是指读取非本地节点数据 通常读取数据 PROCESS_LOCAL...，所以容易出错，就要容错，rdd 出错或者分片可以根据血统算出来，如果没有对父 rdd 进行persist 或者 cache 的化，就需要重头做。...5）spark 1.6x parquet 方式极大的提升了扫描的吞吐量，极大提高了数据的查找速度 spark1.6 和 spark1.5x 相比而言，提升了大约 1 倍的速度，在spark1.6X 中，...1）hdfs 中的 block是分布式存储的最小单元，等分，可设置冗余，这样设计有一部分磁盘空间的浪费，但是整齐的 block 大小，便于快速找到、读取对应的内容； 2）Spark 中的 partion...根据你选择的不同的持久化策略，如果内存不够时，可能数据就不会持久化，或者数据会写入磁盘； 2）如果持久化操作比较多，可以提高 spark.storage.memoryFraction 参数，使得更多的持久化数据保存在内存中
RDD 允许用户在执行多个查询时，显式地将工作数据集缓存在内存中，后续的查询能够重用该工作数据集，极大地提升了查询的效率。...用户可以在创建 RDD 时指定 RDD 的 Partition 数量，如果没有指定，那么 Spark 默认的 Partition 数量就是 Applicaton 运行时分配到的 CPU Core 数目。...通过读取外部文件方式生成 在一般开发场景中，Spark 创建 RDD 最常用的方式，是通过 Hadoop 或者其他外部存储系统的数据集来创建，包括本地文件系统、HDFS、Cassandra、HBase...如果不引入惰性计算机制，读取文件时就把数据加载到内存中存储起来，然后生成 errorRDD，马上筛选出错误的报警信息内容，等筛选操作执行完成后，又只要求返回第一个结果。这样做是不是太浪费存储空间？...所以，Spark 实际上是在 Action 操作 first() 算子的时候，才开始真正的运算：只扫描第一个匹配的内容，而不需要读取整个日志文件信息。
Structured Streaming最主要的生产环境应用场景就是配合kafka做实时处理，不过在Strucured Streaming中kafka的版本要求相对搞一些，只支持0.10及以上的版本。...在批处理时，这个值总是为true。...；默认是3次 fetchOffset.retryIntervalMs，尝试重新读取kafka offset信息时等待的时间，默认是10ms maxOffsetsPerTrigger，trigger暂时不会用...option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2") .option("topic", "topic1") .start() // 在字段中包含...这样就能保证订阅动态的topic时不会丢失数据。startingOffsets在流处理时，只会作用于第一次启动时，之后的处理都会自定的读取保存的offset。
如果使用的是 DeltaStreamer，则可以在连续模式下运行压缩，在该模式下，会在单个spark任务内同时进行摄取和压缩。 4....例如，如果在最后一个小时中，在1000个文件的分区中仅更改了100个文件，那么与完全扫描该分区以查找新数据相比，使用Hudi中的增量拉取可以将速度提高10倍。...对于写时复制，可以配置基本/parquet文件的最大大小和软限制，小于限制的为小文件。Hudi将在写入时会尝试将足够的记录添加到一个小文件中，以使其达到配置的最大限制。...当使用 UseFileSplitsFromInputFormat注解时，Presto会使用输入格式来获取分片，然后继续使用自己的优化/矢量化parquet读取器来查询写时复制表。...Spark的parquet读取器的能力。
1 问题描述 集群环境 sparksql读取Parquet 格式的hive表报错 hive的parquet表，hive和impala读取正常，使用spark-sql读取则报错 异常信息 com.fasterxml.jackson.core.JsonParseException...anonfun$getTable$1.apply(HiveExternalCatalog.scala:734) 2 问题原因 从报错来看，该hive表的tblproperites有问题，tblproperites中的...json字段无法正常解析，导致SparkSql读取该表出错。...Hive和Impala在读取表的时候不会去解析tblproperites，因此正常。...3 问题解决 tblproperites不全的问题，应该是hive存储tblproperites的表，参数字段存在截断，因此找到metastore库中的TABLE_PARAMS表，检查PARAM_VALUE
在漏洞发现者的描述中，Spark.staticFileLocation()和Spark.externalStaticFileLocation()这两个函数都存在这个问题。...经过开发者测试，在IDE中运行时，两个函数都可以复现这个漏洞;运行打包好的jar包时，只有Spark.externalStaticFileLocation()这个函数可以触发漏洞。...0x02 补丁分析与深入研究 1.补丁分析 很明显，在漏洞被发现时，官方没有对url中的路径做任何处理。在漏洞被修补之后，官方推出了新的版本2.5.2。...官方修补链接(https://github.com/perwendel/spark/commit/efcb46c710e3f56805b9257a63d1306882f4faf9) 当我们正常请求时：...\读取任意文件。 2.深入探究 我们修改了pom.xml，使用新的Sparkjava版本进行编译尝试，做了如下探究。
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