海量小文件问题是工业界和学术界公认的难题,大数据领域中的小文件问题,也是一个非常棘手的问题,仅次于数据倾斜问题,对于时间和性能能都是毁灭性打击。本文参考网上对于小文件问题的定义和常见系统的解决方案,给大家还原一个大数据系统中小文件问题的系统性解决方案。
RDD(弹性分布式数据集) 是 PySpark 的基本构建块,它是容错、不可变的 分布式对象集合。
RDD(弹性分布式数据集) 是 PySpark 的基本构建块,是spark编程中最基本的数据对象; 它是spark应用中的数据集,包括最初加载的数据集,中间计算的数据集,最终结果的数据集,都是RDD。 从本质上来讲,RDD是对象分布在各个节点上的集合,用来表示spark程序中的数据。以Pyspark为例,其中的RDD就是由分布在各个节点上的python对象组成,类似于python本身的列表的对象的集合。区别在于,python集合仅在一个进程中存在和处理,而RDD分布在各个节点,指的是【分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的】 这里多提一句,尽管可以将RDD保存到硬盘上,但RDD主要还是存储在内存中,至少是预期存储在内存中的,因为spark就是为了支持机器学习应运而生。 一旦你创建了一个 RDD,就不能改变它。
过去几年,数据仓库和数据湖方案在快速演进和弥补自身缺陷的同时,二者之间的边界也逐渐淡化。云原生的新一代数据架构不再遵循数据湖或数据仓库的单一经典架构,而是在一定程度上结合二者的优势重新构建。在云厂商和开源技术方案的共同推动之下,2021 年我们将会看到更多“湖仓一体”的实际落地案例。InfoQ 希望通过选题的方式对数据湖和数仓融合架构在不同企业的落地情况、实践过程、改进优化方案等内容进行呈现。本文将分享同程艺龙将 Flink 与 Iceberg 深度集成的落地经验和思考。
Hive表是一种依赖于结构化数据的大数据表。数据默认存储在 Hive 数据仓库中。为了将它存储在特定的位置,开发人员可以在创建表时使用 location 标记设置位置。Hive 遵循同样的 SQL 概念,如行、列和模式。
场景描述:面对大量复杂的数据分析需求,提供一套稳定、高效、便捷的企业级查询分析服务具有重大意义。本次演讲介绍了字节跳动基于SparkSQL建设大数据查询统一服务TQS(Toutiao Query Service)的一些实践以及在执行计划调优、数据读取剪枝、SQL兼容性等方面对SparkSQL引擎的一些优化。
来源:https://www.cnblogs.com/piaolingzxh/p/5469964.html
真的是超级忙碌的一周,所幸的是我们迎来了新的家庭成员一只小猫咪--大王。取名为大王的原因竟然是因为之前作为流浪猫的日子总是被其他猫所欺负,所以希望他能做一只霸气的霸王猫啦。
欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark,从入门到精通」系列文章,本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark,从框架入门到底层架构的实现,相信总有一种姿势适合你,欢迎大家持续关注:)
Spark 支持以下六个核心数据源,同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式,能够满足绝大部分使用场景。
本文主要讲述如何使用数据导入工具 Nebula Graph Exchange 将数据从 Neo4j 导入到 Nebula Graph Database。在讲述如何实操数据导入之前,我们先来了解下 Nebula Graph 内部是如何实现这个导入功能的。
1,jvm调优 这个是扯不断,理还乱。建议能加内存就加内存,没事调啥JVM,你都不了解JVM和你的任务数据。 spark调优系列之内存和GC调优 2,内存调优 缓存表 spark2.+采用: spark.catalog.cacheTable("tableName")缓存表,spark.catalog.uncacheTable("tableName")解除缓存。 spark 1.+采用: 采用 sqlContext.cacheTable("tableName")缓存,sqlContext.uncacheTa
Hudi Cleaner(清理程序)通常在 commit和 deltacommit之后立即运行,删除不再需要的旧文件。如果在使用增量拉取功能,请确保配置了清理项来保留足够数量的commit(提交),以便可以回退,另一个考虑因素是为长时间运行的作业提供足够的时间来完成运行。否则,Cleaner可能会删除该作业正在读取或可能被其读取的文件,并使该作业失败。通常,默认配置为10会允许每30分钟运行一次提取,以保留长达5(10 * 0.5)个小时的数据。如果以繁进行摄取,或者为查询提供更多运行时间,可增加 hoodie.cleaner.commits.retained配置项的值。
这个是扯不断,理还乱。建议能加内存就加内存,没事调啥JVM,你都不了解JVM和你的任务数据。默认的参数已经很好了,对于GC算法,spark sql可以尝试一些 G1。
当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时,Spark会将数据拆分为多个分区Partition,并在分区上并行执行计算。所以理解Spark是如何对数据进行分区的以及何时需要手动调整Spark的分区,可以帮助我们提升Spark程序的运行效率。
spark streaming是基于微批处理的流式计算引擎,通常是利用spark core或者spark core与spark sql一起来处理数据。在企业实时处理架构中,通常将spark streaming和kafka集成作为整个大数据处理架构的核心环节之一。
目前我们的大数据系统里,主要承接的业务是部门内的一些业务日志数据的统计、分析等,比如网关日志数据,服务器监控数据,k8s容器的相关日志数据,app的打点日志等。主要的流任务是flink任务是消费kafka的数据,经过各种处理之后通过flink sql或者flink jar实时写入hive,由于业务对数据的实时性要求比较高,希望数据能尽快的展示出来,所以我们很多的flink任务的checkpoint设置为1分钟,而数据格式采用的是orc格式,所以不可避免的出现了一个在大数据处理领域非常常见但是很麻烦的问题,即hdfs小文件问题。
安海雄,京东系统架构师,从事架构设计与开发工作,熟悉各种开源软件架构。在Web开发、架构优化上有较丰富实战经历。
Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals,管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。由Uber开发并开源,HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务:读优化表(Read Optimized Table)和近实时表(Near-Real-Time Table)。
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/m4NPnZaKJMXKrTwtZoOQeQ
rdd2=sc.textFile(“hdfs://node1:9820/pydata”)
导读:Spark是由加州大学伯克利分校AMP实验室开源的分布式大规模数据处理通用引擎,具有高吞吐、低延时、通用易扩展、高容错等特点。Spark内部提供了丰富的开发库,集成了数据分析引擎Spark SQL、图计算框架GraphX、机器学习库MLlib、流计算引擎Spark Streaming。
包含: •项目做了什么 我们的教育大数据分析平台项目就是将大数据技术应用于教育行业,为企业经营提供数据支撑
Iceberg项目2017年由Netflix发起, 它是在2018年被Netflix捐赠给Apache基金会的项目。在2021年Iceberg的作者Ryan Blue创建Tabular公司,发起以Apache Iceberg为核心构建一种新型数据平台。
尽管 MapReduce 在本世纪10年代最后几年中被炒的非常热,但它其实只是众多分布式系统编程模型中的一种。在面对不同的数据量、数据结构和数据处理类型时,很多其他计算模型可能更为合适。
Spark Core:包含Spark的基本功能;尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。其他Spark的库都是构建在RDD和Spark Core之上的。
介绍 一开始,规划数据湖似乎是一项艰巨的任务——决定如何最好地构建数据湖、选择哪种文件格式、是拥有多个数据湖还是只有一个数据湖、如何保护和管理数据湖。并非所有这些都需要在第一天回答,有些可能通过反复试验来确定。构建数据湖没有明确的指南,每个场景在摄取、处理、消费和治理方面都是独一无二的。 在之前的博客中,我介绍了数据湖和 Azure 数据湖存储 (ADLS) gen2 的重要性,但本博客旨在为即将踏上数据湖之旅的人提供指导,涵盖构建数据湖的基本概念和注意事项ADLS gen2 上的数据湖。 数据湖规划
一个近期由Hudi PMC & Uber Senior Engineering Manager Nishith Agarwal分享的Talk
文章有点长,但是写的都挺直白的,慢慢看下来还是比较容易看懂,从Kafka的大体简介到Kafka的周边产品比较,再到Kafka与Zookeeper的关系,进一步理解Kafka的特性,包括Kafka的分区和副本以及消费组的特点及应用场景简介。
云计算和大数据密不可分,这里有必要详细讨论下我的老本行——大数据领域。未来几年,我们将很荣幸地见证大数据技术的容器化。首先我们用几篇文章深入地了解一下大数据领域的相关技术。
上一阶段给大家讲的是Redis,接下来这一阶段,我给你大家更新Kafka的知识分享哦!!!
2. 「Hudi系列」Apache Hudi入门指南 | SparkSQL+Hive+Presto集成
Apache Hudi依赖 HDFS 做底层的存储,所以可以支撑非常大规模的数据存储。同时基于下面两个原语,Hudi可以解决流批一体的存储问题。
随着Apache Parquet和Apache ORC等存储格式以及Presto和Apache Impala等查询引擎的发展,Hadoop生态系统有潜力作为面向分钟级延时场景的通用统一服务层。然而,为了实现这一点,这需要在HDFS中实现高效且低延迟的数据摄取及数据准备。
Apache Hudi(简称:Hudi)允许您在现有的hadoop兼容存储之上存储大量数据,同时提供两种原语,使得除了经典的批处理之外,还可以在数据湖上进行流处理。
1、用./bin/spark-shell启动spark时遇到异常:java.net.BindException: Can't assign requested address: Service 'sparkDriver' failed after 16 retries! 解决方法:add export SPARK_LOCAL_IP="127.0.0.1" to spark-env.sh 2、java Kafka producer error:ERROR kafka.utils.Utils$ - fet
1、用./bin/spark-shell启动spark时遇到异常:java.net.BindException: Can’t assign requested address: Service ‘sparkDriver’ failed after 16 retries!
【导读】笔者(许鹏)看Spark源码的时间不长,记笔记的初衷只是为了不至于日后遗忘。在源码阅读的过程中秉持着一种非常简单的思维模式,就是努力去寻找一条贯穿全局的主线索。在笔者看来,Spark中的线索就是如何让数据的处理在分布式计算环境下是高效,并且可靠的。 在对Spark内部实现有了一定了解之后,当然希望将其应用到实际的工程实践中,这时候会面临许多新的挑战,比如选取哪个作为数据仓库,是HBase、MongoDB还是Cassandra。即便一旦选定之后,在实践过程还会遇到许多意想不到的问题。 要想快速的解决开
数据湖漫游指南 文件大小和文件数 文件格式 分区方案 使用查询加速 我如何管理对我的数据的访问? 我选择什么数据格式? 如何管理我的数据湖成本? 如何监控我的数据湖? ADLS Gen2 何时是您数据湖的正确选择? 设计数据湖的关键考虑因素 术语 组织和管理数据湖中的数据 我想要集中式还是联合式数据湖实施? 如何组织我的数据? 优化数据湖以获得更好的规模和性能 推荐阅读 问题、意见或反馈? Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) 是用于大数据分析的高度可扩展且经济高
在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了。 Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。
铁铁们,博主前段时间在做一些项目加上找工作所以到现在才更新,(__) 嘻嘻…… 博主现在已经工作啦,后期会给你们更新一些关于数据库以及报表开发的文章哦! 接下来言归正传!!!!!!
一、Hadoop 二、Hive 三、Spark 四、Kafka 五、HBase 六、Flink 七、数仓业务方面 八、算法
Hive是一个在Hadoop上构建的数据仓库基础架构,它提供了一种类似于SQL的查询语言,称为HiveQL,用于处理和分析大规模的结构化数据。Hive的体系架构主要包括以下几个组件:
也就是,可以将HDFS和Hudi结合起来,提供对流处理的支持能力。例如:支持记录级别的更新、删除,以及获取基于HDFS之上的Change Streams。哪些数据发生了变更。
官方推荐的 seatunnel1.5.7+spark2.4.8+scala2.11
Spark Stage, DAG(Directed Acyclic Graph) Spark 划分 Stage 的依据是其根据提交的 Job 生成的 DAG,在离散数学中我们学到了一个 有向无环图(Directed Acyclic Graph) 的概念,再生产环境中,我写的任务仅仅是 有向树(Directed tree) 级别,有向无环图还未遇到过。 但是可以想象到,如果在代码中使用了 RDD 的 join 算子是有可能出现 有向无环图 的 DAG。对于我们组所使用的日志数据处理,主要还是集中在 有向树复杂
本文介绍了Spark2.x中的Shuffle机制,包括HashShuffleManager和SortShuffleManager两种类型。HashShuffleManager会产生大量中间文件,影响性能,而SortShuffleManager则将中间文件合并成一个文件,减少文件数量,从而提高性能。通过使用SortShuffleManager,Spark可以更好地处理大数据集并提高性能。
1. 背景 1.1 整体架构 腾讯广告系统中的日志数据流,按照时效性可划分为实时和离线,实时日志通过消息队列供下游消费使用,离线日志需要保存下来,供下游准实时(分钟级)计算任务,离线(小时级/天级/Adhoc)分析处理和问题排查等基于日志的业务场景。因此,我们开发了一系列的日志落地处理模块,包括消息队列订阅 Subscriber,日志合并,自研 dragon 格式日志等,如下图所示: Subscriber:Spark Streaming 任务,消费实时数据,落地到 HDFS,每分钟一个目录,供下游准实时
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