另外，Hive的分区概念也可以用于数据分桶，分桶是将表中的数据划分为固定数量的桶，每个桶包含相同的行。 而与Hive不同的是，Spark的分区是将数据分成小块以便并行计算处理。...四、如何选择分区策略 在熟悉了Hive和Spark的分区概念以及应用场景后。接下来，我们来看看在Hive和Spark中如何选择分区策略。分区策略的选择对数据处理的效率和性能有着重要的影响。...默认情况下，Spark对数据会使用Hash或者Round Robin分区器。当应用于任意数据时，可以假设这两种方法在整个Spark分区中相对均匀且随机分布数据。...但是，即使我们满足上述这些条件，还有另外一个问题：散列冲突。假设，现在正在处理一年的数据，日期作为分区的唯一键。...在之前示例中，输出的Spark分区数量等于预期的总文件数。如果将N个对象随机分配给N个插槽，可以预期会有多个插槽包含多个对象，并且有几个空插槽。因此，需要解决此问题，必须要降低对象与插槽的比率。
如果工作流从 Hive 加载 DataFrame 并将生成的 DataFrame 保存为 Hive 表，在整个查询执行过程中，所有数据操作都在 Java Spark 工作线程中以分布式方式执行，这使得...3.complex type 如果只是在Spark数据帧中使用简单的数据类型，一切都工作得很好，甚至如果激活了Arrow，一切都会非常快，但如何涉及复杂的数据类型，如MAP，ARRAY和STRUCT。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。...如果的 UDF 删除列或添加具有复杂数据类型的其他列，则必须相应地更改 cols_out。
表样式 Cloudera的OpDB是一个宽列的数据存储，并且原生提供表样式的功能，例如行查找以及将数百万列分组为列族。 必须在创建表时定义列簇。...但不必在创建表时定义列，而是根据需要创建列，从而可以进行灵活的schema演变。 列中的数据类型是灵活的并且是用户自定义的。...可以使用快照导出数据，也可以从正在运行的系统导出数据，也可以通过离线直接复制基础文件（HDFS上的HFiles）来导出数据。 Spark集成 Cloudera的OpDB支持Spark。...可以将Spark Worker节点共置于群集中，以实现数据局部性。还支持对OpDB的读写。 对于每个表，必须提供目录。该目录包括行键，具有数据类型和预定义列系列的列，并且它定义了列与表模式之间的映射。...结论 在此博客文章中，我们介绍了OpDB的NoSQL功能。我们还看到了OpDB如何与CDP中的其他组件集成。 这是有关CDP中Cloudera的运营数据库（OpDB）系列的最后一篇博客文章。
因此，预排序可以在不降低点查找性能的情况下，有效提高范围查询的性能。 2、列存 列存数据库和行存数据库最根本的区别在于列存数据库将一行数据拆分到多个数据文件中。...在列存数据库中，同一列的所有数据都在同一个文件中，因此在硬盘上是连续的。这种特性特别适合OLAP的低范式查询场景。...大数据中的Spark计算引擎对Join操作做了非常多的优化，借助其强大的CBO实现了Join算法的自动选择。...读者应该尽可能避免将ClickHouse用于ODS的建模工作中。当数据量大时，这类建模工作还是尽可能下推到Spark上执行。...当满足如上4个条件时，使用ClickHouse才有可能达到比较优秀的性能。 关于作者：陈峰，资深大数据专家和架构师，ClickHouse技术专家，滴普科技（2B领域独角兽）合伙人兼首席架构师。
同时 Shuffle Read 从随机读转换成了顺序读，网络的连接数也从乘数关系变成了线性关系。这就解决了传统 Shuffle 的主要缺陷。...以往列存主要用于存储源表数据，而计算引擎算子内的中间数据大多用行存，因为以往算子的实现大多基于行存数据。...虽然 Databricks 的 photon 引擎使用了向量化技术，但 Apache Spark 依然是基于行存的引擎。...为了在 Apache Spark 中实现列式 Shuffle，Celeborn 引入了行列转换和代码生成，在 Shuffle Write 的时候把行存的数据转化成列存，在 Shuffle Read 的时候把列转化为行存...可用性是服务必须满足的要求，蓝绿切换的方式虽然可以满足大部分场景，但需要较多人工介入和临时资源扩张。Celeborn 通过协议向前兼容和优雅重启实现了应用无感的原地升级。
原实现基于 Oracle 提供存储查询服务，随着数据量的不断增加，在写入和读取过程中面临性能问题，且历史数据仅供业务查询参考，并不影响实际流程，从系统结构上来说，放在业务链条上游比较重。...原实现基于 Oracle 提供存储查询服务，随着数据量的不断增加，在写入和读取过程中面临性能问题，且历史数据仅供业务查询参考，并不影响实际流程，从系统结构上来说，放在业务链条上游比较重。...因为业务数据字段中包含一些换行符，且 sqoop1.4.6 目前只支持单字节，所以本文选择’0x01’作为列分隔符，’0x10’作为行分隔符。...做这样转换是因为 HBase 的基本原理是基于 RowKey 排序的，并且当采用 bulk load 方式将数据写入多个预分区（region）时，要求 Spark 各 partition 的数据是有序的...在本案例中因为只有一个列簇，所以将 RowKey 和 col name 组织出来为 Tuple2格式的 key。请注意原本数据库中的一行记录（n 个字段），此时会被拆成 n 行。
但是这样做有两个主要的弱点： 当一行中有很多列，而我们只需要其中很少的几列时，我们也不得不把一行中所有的列读进来，然后从中取出一些列。这样大大降低了查询执行的效率。...比如我们从第一个 DataNode 上拿到 column A，从第二个 DataNode 上拿到了 column B，又从第三个 DataNode 上拿到了 column C，当要把 A，B，C 拼成一行时...程序可以借助 ORC 提供的索引加快数据查找和读取效率。程序在查询 ORC 文件类型的表时，会先读取每一列的索引信息，将查找数据的条件和索引信息进行对比，找到满足查找条件的文件。...接着根据文件中的索引信息，找到存储对应的查询条件数据 stripe，再借助 stripe 的索引信息读文件中满足查询条件的所有 stripe 块。...之后再根据 stripe 中每个行组的索引信息和查询条件比对的结果，找到满足要求的行组。
这一架构能满足既需要随机读写，又可以支持 OLAP 分析的场景，但存在如下缺点： (1)如何处理某一过程失败？ (2)从HBase将数据导出到文件，频率多少比较合适？...(3)当生产报表时，最近的数据如何体现在查询结果上？ (4)维护集群时，如何保证关键任务不失败？...(3)当生产报表时，最近的数据如何体现在查询结果上？ (4)维护集群时，如何保证关键任务不失败？...4)HBase不适合做批量扫描数据分析的原因是:HBase本身的设计并不适合批量获取数据,都说HBase是列式数据库，其实从底层存储的角度来说它并不是列式的，获取指定列数据时是会读到其他列数据的。...查询时，对主键指定相等或范围的谓词，Kudu扫描表的时候会过滤掉不满足条件的行。 3)分区设计 ①不允许您更改创建后如何分区表，但可以添加或删除范围分区。
「索引的选择性」是指不重复的索引值和数据表记录总数的比值，范围从1/N到1之间。...当表有聚簇索引时，数据行实际存放在索引的叶子页中，表示数据行和相邻的键值紧凑的存储在一起。同时无法将数据行存储在两个不同的地方，所以一个表只能由一个聚簇索引。...当行的主键值要求必须将这一行插入到某个已满的页中，存储引擎会将该页面分裂成两个页面来容纳该行，导致表占用更多的存储空间。...（2）索引按照列值顺序存储，对于IO密集型的范围查询会比随机从磁盘读取的每一行数据的IO要少得多。...如果索引不能覆盖查询所需的全部列，那就不得不没扫描一条索引记录就回表查询一次对应的行。这基本上都是随机IO。 MySQL可以使用同一个索引既满足排序、又满足查找行。
它指的是在元数据中都记录这数据文件中的每一列的最小值和最大值，通过查询中列上的谓词来决定当前的数据文件是否可能包含满足谓词的任何records，是否可以跳过读取当前数据文件。...因此，如果有两个或更多列同样可能出现在高度选择性的谓词中，则数据跳过将无法为这个整体带来更好的性能。...将多列转换为一个Z-index列，按照其进行排序，根据Z-Order值相近的数据会分布到同一个文件中的特性，从各个维度的值分布来说，从数据整体来看也会呈现近似单调的分布。...但这里要注意的是在优化数据布局的时候，where条件的过滤列必须分区分区列的子集。即查询列day和city必须是分区列。...但是这里的rangeId需要通过专家经验的配置，其次其解决数据倾斜时在z-value数组中随机追加噪音字节。 根据z-value进行range重分区。数据会shuffle到多个partition中。
随着时代的发展，也诞生了类似C-Store、TiFlash/Tikv的混合存储方式：基于分布式系统的多副本模式，选择一部分副本使用行式存储，另一部分副本使用列式存储，根据SQL特性选择最合适的数据处理方式...对于两种模型而言，它们需要数据平台提供：大规模读取和写入数据的能力；查询时不需要访问所有列，按需返回对应列的数据；并发不要求太高，容忍一定的时延。列式存储满足了这些要求。...想象一下，在数据仓库中往往都会存在成百上千列的宽表，当使用行式存储引擎时需要将数据平台中存储的数据里所有行从磁盘加载到内存中，解析它们，并过滤掉那些不符合要求的条件。...但是当使用列式存储引擎时，只需要加载查询条件中对应的列，不需要所有行的数据，因此对于系统的负荷也相应地少了很多。 而列式存储的想法很简单：不要将数据按行存储在一起，而是按列存储在一起。...基于上述的想法，列式存储可以更好的根据每一列的特性对数据进行压缩（列压缩），使用位图去索引每一列的值（向量化），更多的优化技术详见参考文章。
顺序读取 从磁盘读取数据并不是都要付出很大的代价，当数据库管理程序一次性从磁盘中顺序读取大量的数据时，读取的速度会异常的快，大概在 40MB/s 左右。...(name, age, sex) 并同时使用这三列作为过滤条件： 当三个过滤条件都是等值谓词时，几个索引列的顺序其实是无所谓的，索引列的顺序不会影响同一个 SQL 语句对索引的选择，也就是索引 (name...这种等值谓词时，它们都会成为匹配列（Matching Column）用于选择索引树中的数据行，但是当我们使用以下查询时： SELECT * FROM users WHERE name = "draven...在执行上述查询时，会选择 name 和 sex 作为匹配列，扫描所有满足条件的数据行，然后将 age 当做过滤列（Filtering Column）： 过滤列虽然不能够减少索引片的大小，但是能够减少从表中随机读取数据的次数...name 的位置了，在这时就可以得到索引 (city, name, age, id)，当一个 SQL 查询中同时拥有范围谓词和 ORDER BY 时，无论如何我们都是没有办法获得一个三星索引的，我们能够做的就是在这两者之间做出选择
三、流程图 绘制了一个流程图来描述 Spark SQL 是如何选择连接策略的： 四、策略选择过程 首先判断是否为等值连接，会进入不同的主流程。...shuffle，以便将两边数据集中，具有相同连接键的行放在同一个 executor 中。...（4）如果以上条件没有被满足，则开始判断是否使用 Shuffle Sort Merge Join 为了使用基于排序的连接算法，连接键必须是可排序的 Shuffle Sort Merge Join 不需要将任何数据集装入内存...Shuffle Sort Merge Join 也需要对连接的数据集进行shuffle，以便将两边数据集中具有相同连接键的行放在同一个 Executor 中，此外，每个分区的数据都需要按连接键进行升序排序...对于每个 streamTable 行，buildTable 也是按顺序逐行搜索的，由于它们都是排了序的，当连接过程转义到下一行的 streamTable 时，buildTable 不必从第一行开始，而只需要从上一个匹配到的行继续搜索即可
（数据压缩） 由于给定的列只包含一种类型的数据，基于模式的压缩比压缩混合数据类型（在基于行的解决案中使用）时更有效几个数量级。...由于Base文件是列式存储的，所以Delta文件合并时，可以有选择性的进行，比如只把变化频繁的列进行合并，变化很少的列保留在Delta文件中暂不合并，这样做也能减少不必要的IO开销。...kudu的模式设计 基于HTAP方式 kudu是基于hbase-hdfs之间,满足高并发的随机读写,兼顾大规模分析处理,具有OLTP以及OLAP特征,因此是典型的HTAP(在线事务处理/在线分析处理混合模式...多级分区表中的tablet总数是每个级别中分区数的乘积。 修剪分区 当通过扫描条件能够完全确定分区的时候，kudu就会自动跳过整个分区的扫描要确定哈希分区，扫描条件必须包含每个哈希列的等值判定条件。...在索引中首先按照prefix key排序，相同的prefix key在按照剩余列的值排序，因此可以使用索引跳转到具有不同prefix key且tstamp满足条件的行上 SELECT clusterid
**查询总行数：** 取别名 **查询某列为null的行：** **输出list类型，list中每个元素是Row类：** 查询概况 去重set操作 随机抽样 --- 1.2 列元素操作 --- **获取...Row元素的所有列名：** **选择一列或多列：select** **重载的select方法：** **还可以用where按条件选择** --- 1.3 排序 --- --- 1.4 抽样 --- --...去重set操作 data.select('columns').distinct().show() 跟py中的set一样，可以distinct()一下去重，同时也可以.count()计算剩余个数 随机抽样...)联合使用： 那么：当满足条件condition的指赋值为values1,不满足条件的则赋值为values2....otherwise表示，不满足条件的情况下，应该赋值为啥。
COMPACTION - 协调Hudi中差异数据结构的后台活动，例如：将更新从基于行的日志文件变成列格式。在内部，压缩表现为时间轴上的特殊提交。...通过在写入过程中执行同步合并以更新版本并重写文件。 读时合并 : 使用列式（例如parquet）+ 基于行（例如avro）的文件格式组合来存储数据。...读时合并（Merge On Read）：此存储类型使客户端可以快速将数据摄取为基于行（如avro）的数据格式。...如果满足以下条件，则选择写时复制（COW）存储： 寻找一种简单的替换现有的parquet表的方法，而无需实时数据。 当前的工作流是重写整个表/分区以处理更新，而每个分区中实际上只有几个文件发生更改。...COW写入时付出了合并成本，因此，这些突然的更改可能会阻塞摄取，并干扰正常摄取延迟目标。 如果满足以下条件，则选择读时合并（MOR）存储： 希望数据尽快被摄取并尽可能快地可被查询。
这一定理的主要应用为[贝叶斯推断]，是[推论统计学]中的一种推断法。这一定理名称来自于[托马斯·贝叶斯]。 1.2.1 陈述 贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率的一则定理。...其中P(A|B)是指在事件B发生的情况下事件A发生的概率。 在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称： P(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也由于得自B的取值而被称作A的后验概率。...在内部，它使用OWLQN优化器优化铰链损耗 代码 iris数据集特征三列,所以报错 只是用2列 计算结果 5 决策树算法 5.1 决策树介绍 ◆ 决策树因其进行决策判断的结构与数据结构中的树相同...,其对于决策树各个节点应用信息增益准则从而选取特征,在树的每一层进行递归,从而构建整棵树 ◆ 从根节点开始 ,在每层选择信息增益最大的作为该节点的判断特征 ◆ 对所有节点进行相同操作,直到没有特征选择或者所有特征的信息增益均很小为止...的机器学习实践 (三) - 实战环境搭建 基于Spark的机器学习实践 (四) - 数据可视化 基于Spark的机器学习实践 (六) - 基础统计模块 基于Spark的机器学习实践 (七) - 回归算法
2.7 去重 DISTINCT关键字用于对一列或多列去重，返回剔除了重复行的结果。DISTINCT对多列去重时，必须满足每一列都相同时，才认为是重复的行进行剔除。...在数据库中，求出排名，就需要用到ORDER BY子句。ORDER BY通常配合ASC和DESC使用，可以根据一列或多列，进行升序或降序排列，之后使用LIMIT取出满足条件的前N行。...当子查询出现在SELECT后面时，其作用通常是要为结果添加一列。不过，这里要注意的是，在SELECT后使用的子查询语句只能返回单个列，且要保证满足条件时子查询语句只会返回单行结果。...当子查询出现在WHERE/HAVING后面时，则表示要使用子查询返回的结果做过滤。这里根据子查询返回的结果数量，分三种情况，即1行1列、N行1列、N行N列。...当返回结果为1行1列时，实际上就是返回了一个具体值，这种子查询又叫标量子查询。标量子查询的结果，可以直接用比较运算符来进行计算。 当返回结果是N行1列时，实际上就是返回了一个相同类型数值的集合。
索引的选择性是指，不重复的索引值(也称为基数)和表数据的记录总数T的比值，范围从1/T到1之间。索引的选择性越高，则查询效率越高，因为选择性高的索引可以让MySQL在查找时过滤掉更多的行。...对于如何选择索引的列顺序有一个经验法则：将选择性最高的索引放在索引的最前列。在某些场景这个经验时非常有用，但是通常不如避免随机IO和排序那么重要，考虑问题需要更全面。...当不需要考虑排序和分组时，将选择性最高的列放在前面通常是很好的。这时候索引的作用只是用于优化where条件的查找。...当行的主键值要求必须将这一行插入到某个已满的页中时，存储引擎会将该页分裂成两个页来容纳该行，这就是一次页分裂操作，这也意味着这样导致表占用更多的磁盘空间。...这基本上都是随机I/O，因此按索引顺序读取数据的速度通常要比顺序的全表扫描慢，尤其是在I/O密集型的工作负载时。 MySQL可以使用同一个索引既满足排序，又用于查找行。
该表包含一个 string 类型的 value 列，流数据里的每条数据变成了该表中的一行。...当启动计算后，Spark 会不断从 socket 连接接收数据。...在这个模型中，当有新数据时，Spark负责更新结果表，从而减轻用户的工作。作为例子，我们来看看该模型如何处理 event-time 和延迟的数据。...当子目录名为 /key=value/ 时，会自动发现分区，并且对这些子目录进行递归发现。如果这些列出现在提供的 schema 中，spark 会读取相应目录的文件并填充这些列。...watermark 清除聚合状态的条件十分重要，为了清理聚合状态，必须满足以下条件（自 Spark 2.1.1 起，将来可能会有变化）： output mode 必须为 append 或 update：
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