利用Spark往Hive中存储parquet数据，针对一些复杂数据类型如map、array、struct的处理遇到的问题？...为了更好的说明导致问题的原因、现象以及解决方案，首先看下述示例： -- 创建存储格式为parquet的Hive非分区表 CREATE EXTERNAL TABLE `t1`( `id` STRING,...LOCATION '/home/spark/test/tmp/t1'; -- 创建存储格式为parquet的Hive分区表 CREATE EXTERNAL TABLE `t2`( `id` STRING...这里主要分析一下存储空map到t2时，为什么出问题，以及如何处理，看几个核心的代码（具体的可以参考上述源码图）： 从抛出的异常信息empty fields are illegal，关键看empty fields...(keyName, 0); //查看writeValue中对原始数据类型的处理，如int、boolean、varchar writeValue(keyElement, keyInspector
These values are invalid in the UTF-8 encoding. 就是说字符编码在UTF-8中有特殊含义，或者是没用正确转换过来。...解决方案： 第一，可以直接在XML文件中更改UTF-8为GBK或GB2312 第二，可以在Eclipse中更改，在 eclipse 的功能表 [Project]→[Properties]，點選 [Resources]，在右邊的「Text file encoding」，把原來是系統預設的編碼...，改為 「UTF-8」。...还有一种醉人的解决办法： 把xml的encoding属性值UTF-8改为UTF8，这就厉害了
恩，又碰到个蛋疼的编码转换问题了：要把形如 \xE9\xBB 的字符串转成中文。。。...注意：不能直接 echo $'\xde\xab'|iconv -f gbk -t utf-8 ， 因为 gbk的话，\xE9\xBB是榛，后面的\x84只有半个字，会报错或乱码， utf8是变长的...，占1~4字节，汉字一般是3字节，例如 xe9是16进制，占8bit,也就是一个字节。...进制数据 byte[] byteArr = new byte[strArr.length - 1]; for (int i = 1; i < strArr.length; i++) { Integer...-8"); string = new String(utf8, "UTF-8"); System.out.println(string); 在 shell 中： echo -e \\u4f60
Array[String]) { val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("cocapp").set("spark.kryo.registrator...", classOf[HBaseConfiguration].getName) .set("spark.executor.memory", "4g") val sc: SparkContext...user=root&password=yangsiyi" val rows = sqlContext.jdbc(mySQLUrl, "person") val tableName = "spark...table.put(put) println("insert into success") } } 然而并没有什么乱用，发现一个问题，就是说，在RDD取值与写入HBASE的时候...Count()是可以获取到，但是如果我要在configuration中set列，然后进行查询就会报错了。暂时各种办法尝试无果，还在想办法，也不明原因。 ?
Apache Spark 为数据科学提供了许多有价值的工具。...随着 Apache Spark 1.3.1 技术预览版的发布，强大的 Data Frame API 也可以在 HDP 上使用数据科学家使用数据挖掘和可视化来帮助构造问题架构并对学习进行微调。...我们将通过一系列的博客文章来描述如何结合使用 Zeppelin、Spark SQL 和 MLLib 来使探索性数据科学简单化。...在之前的步骤中，Zeppelin、Spark 1.3.1 和 Hadoop 2.6 已经构建好了。...在下一篇文章中，我们将深入讨论一个具体的数据科学问题，并展示如何使用 Zeppelin、Spark SQL 和 MLLib 来创建一个使用 HDP、Spark 和 Zeppelin 的数据科学项目。
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive的元数据，可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据。...写入数据到Hive表(命令行) 接下来像spark提交作业，可以获得执行结果： # spark-submit ~/python/golds_read.py 3645356 wds7654321(4171752
学了一段时间的SparkSQL，相信大家都已经知道了SparkSQL是一个相当强大的存在，它在一个项目的架构中扮演着离线数据处理的"角色"，相较于前面学过的HQL，SparkSQL能明显提高数据的处理效率...正因为如此，SparkSQL就会涉及到与多种的数据源进行一个交互的过程。那到底是如何交互的呢，下文或许能给你带来答案… 码字不易，先赞后看，养成习惯! ?...---- Spark SQL可以与多种数据源进行交互，如普通文本、json、parquet、csv、MySQL等 下面将从写数据和读数据两个角度来进行演示。...： 我们在程序中设置的输出路径下看到了已经生成的三个文件 ?...发现我们新建的数据库中的数据也添加了进来 说明我们的数据写入成功了，感兴趣的朋友们可以自己试一下哟~ 下面我们再来尝试把数据从我们写入的数据文件中读取出来。
DataFrames可以通过多种数据构造，例如：结构化的数据文件、hive中的表、外部数据库、Spark计算过程中生成的RDD等。...与registerTempTable方法不同的是，saveAsTable将DataFrame中的内容持久化到表中，并在HiveMetastore中存储元数据。...数值范围： -128 到 127. ShortType: 代表2字节有符号整数. 数值范围： -32768 到 32767. IntegerType: 代表4字节有符号整数....数值范围： -2147483648 t到 2147483647. LongType: 代表8字节有符号整数....数值范围： -9223372036854775808 到 9223372036854775807. FloatType: 代表4字节单精度浮点数。 DoubleType: 代表8字节双精度浮点数。
在网络通信的世界中，TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石，它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中，一个核心的概念是数据单元的层级，特别是“帧”在这个模型中的位置。...在这一层中，数据被封装成帧，然后通过物理媒介，如有线或无线方式，传输到另一端的设备。那么，帧是什么呢?帧可以被看作是网络数据传输的基本单位。...在网络接口层，帧的处理涉及到各种协议和标准。例如，以太网协议定义了在局域网中帧的结构和传输方式。这些协议确保了不同厂商生产的网络设备可以相互协作，数据可以在各种网络环境中顺利传输。...这些库在更高层次上抽象了网络通信的细节，使开发者可以更专注于构建应用程序的逻辑，而不必深入到帧的具体处理。...客户端则连接到这个服务器，并接收来自服务器的消息。虽然这个例子中的数据交换看似简单，但在底层，TCP/IP模型中的网络接口层正通过帧来传输这些数据。
Parquet介绍 Parquet 是一种开源文件格式，用于处理扁平列式存储数据格式，可供 Hadoop 生态系统中的任何项目使用。 Parquet 可以很好地处理大量复杂数据。...Parquet 数据文件的布局针对处理大量数据的查询进行了优化，每个文件在千兆字节范围内。 Parquet 旨在支持灵活的压缩选项和高效的编码方案。...Spark读写parquet文件 Spark SQL 支持读取和写入 Parquet 文件，自动捕获原始数据的模式，它还平均减少了 75% 的数据存储。...people数据到parquet文件中，现在我们在flink中创建table读取刚刚我们在spark中写入的parquet文件数据 create table people ( firstname string...本文为从大数据到人工智能博主「xiaozhch5」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
目录 项目框架初始化 一、搭建工程 二、导入依赖 1、父工程依赖 2、导入公共模块依赖 3、导入实时ETL模块依赖 4、导入离线指标计算模块依赖 三、导入模块 1、导入数据生成器模块到工程中...-- Parquet --> parquet.version>1.9.0-cdh6.2.1parquet.version> 3.0.1 注意：修改oracle驱动包所在的路径...artifactId> 3.0.1 三、导入模块 1、导入数据生成器模块到工程中...将：4.资料\3.数据生成器模块\logistics-generate模块导入到工程中 注意：将table-data目录一定设置为资源目录
与基础的 Spark RDD API 不同，Spark SQL 提供了更多数据与要执行的计算的信息。在其实现中，会使用这些额外信息进行优化。...尽管该编码器和标准序列化是负责将对象转换成字节，编码器是动态生成的，并提供一种格式允许 Spark 直接执行许多操作，比如 filter、sort 和 hash 等而不用将字节数据反序列化成对象。...（有点像 CREATE TABLE IF NOT EXISTS） 保存数据到永久表 DataFrame 也可以通过调用 saveAsTable 方法将数据保存到 Hive 表中。...在一个分区的表中，数据往往存储在不同的目录，分区列被编码存储在各个分区目录。Parquet 数据源当前支持自动发现和推断分区信息。...SQL 也支持从 Hive 中读取数据以及保存数据到 Hive 中。
Aapche Parquet是一种能有效存储嵌套数据的列式存储格式，在Spark中应用较多。 列式存储格式在文件大小和查询性能上表现优秀，在列式存储格式下，同一列的数据连续保存。...事实上，大部分大数据处理组件都支持Parquet格式（包括MapReduce、Hive、Spark等）。...float 单精度浮点数 double 双精度浮点数 binary 8位无符号字节序列 fixed_len_byte_array 固定数量的8位五符号字节 保存在Parquet文件中的数据通过模式进行描述...文件头中仅包含一个称为 PAR1 的 4 字节数字(Magic Number)，它用来识别整个 Parquet 文件格式。文件的所有元数据都被保存在文件尾中。...由于元数据保存在文件尾中，因此在读 Parquet 文件时，首先要做的就是找到文件的结尾，然后(减去 8个字节)读取文件尾中的元数据长度，并根据元数据长度逆向读取文件尾中的元数据。
假设你的数据集中有 10 列，每个单元格有 100 个字符，也就是大约有 100 个字节，并且大多数字符是 ASCII，可以编码成 1 个字节 — 那么规模到了大约 10M 行，你就应该想到 Spark...Spark 学起来更难，但有了最新的 API，你可以使用数据帧来处理大数据，它们和 Pandas 数据帧用起来一样简单。 此外，直到最近，Spark 对可视化的支持都不怎么样。...在 Spark 中以交互方式运行笔记本时，Databricks 收取 6 到 7 倍的费用——所以请注意这一点。...有时，在 SQL 中编写某些逻辑比在 Pandas/PySpark 中记住确切的 API 更容易，并且你可以交替使用两种办法。 Spark 数据帧是不可变的。不允许切片、覆盖数据等。...Parquet 文件中的 S3 中，然后从 SageMaker 读取它们（假如你更喜欢使用 SageMaker 而不是 Spark 的 MLLib）。
吴军博士在《数学之美》中深入浅出地介绍了由Google的佩奇与布林提出的PageRank算法，这是一种民主表决式网页排名技术。...同时，该算法还要对来自不同网页的链接区别对待，排名越高的网页，则其权重会更高，即所谓网站贡献的链接权更大。...但问题是，如何获得X1,X2,X3,X4这些网页的权重呢？答案是权重等于这些网页自身的Rank。然而，这些网页的Rank又是通过链接它的网页的权重计算而来，于是就陷入了“鸡与蛋”的怪圈。...解决办法是为所有网页设定一个相同的Rank初始值，然后利用迭代的方式来逐步求解。 在《数学之美》第10章的延伸阅读中，有更详细的算法计算，有兴趣的同学可以自行翻阅。...由于PageRank实则是线性代数中的矩阵计算，佩奇和拉里已经证明了这个算法是收敛的。当两次迭代获得结果差异非常小，接近于0时，就可以停止迭代计算。
无论是text方法还是textFile方法读取文本数据时，一行一行的加载数据，每行数据使用UTF-8编码的字符串，列名称为【value】。 ...() } } 运行结果： csv 数据 在机器学习中，常常使用的数据存储在csv/tsv文件格式中，所以SparkSQL中也支持直接读取格式数据，从2.0版本开始内置数据源。...") import spark.implicits._ /** * 实际企业数据分析中 * csv\tsv格式数据，每个文件的第一行...() } } parquet 数据 SparkSQL模块中默认读取数据文件格式就是parquet列式存储数据，通过参数【spark.sql.sources.default...{DataFrame, SaveMode, SparkSession} /** * Author itcast * Desc 先准备一个df/ds,然后再将该df/ds的数据写入到不同的数据源中,
文章目录 一、音频帧概念 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...类型 ; 上述 1 个音频帧的字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::...; 上述 1 个音频帧的字节大小是 2\times 4 = 8 字节 ; 因此在该方法中的后续采样 , 每帧都要采集 2 个样本 , 每个样本 4 字节 , 每帧采集 8 字节的样本..., 总共 numFrames 帧需要采集 numFrames 乘以 8 字节的音频采样 ; 在 onAudioReady 方法中 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 的音频数据样本..., 并将数据拷贝到 void *audioData 指针指向的内存中 ; // Oboe 音频流回调类 class MyCallback : public oboe::AudioStreamCallback
如果有延迟到达的数据（事件时间为9:00的数据在10:20达到，延迟 >1 小时），我们可以看到upsert将新数据生成到更旧的时间段/文件夹中。...文件组织 Hudi将DFS上的数据集组织到基本路径下的目录结构中。数据集分为多个分区，这些分区是包含该分区的数据文件的文件夹，这与Hive表非常相似。...在这种情况下，写入数据非常昂贵（我们需要重写整个列数据文件，即使只有一个字节的新数据被提交），而读取数据的成本则没有增加。 这种视图有利于读取繁重的分析工作。...该存储还有一些其他方面的好处，例如通过避免数据的同步合并来减少写放大，即批量数据中每1字节数据需要的写入数据量。...Datasource Writer hudi-spark模块提供了DataSource API，可以将任何数据帧写入（也可以读取）到Hudi数据集中。
来源:字节跳动白泉的分享 作者:大数据技术与架构整理 暴走大数据 By 大数据技术与架构 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...关键词：SparkSQL优化 字节跳动 本文是根据来自字节跳动的分享整理而成。 作者来自字节跳动数据平台查询分析团队。...一些其它优化 执行计划调优 执行计划的自动调优： Spark Adaptive Execution （ Intel®Software）,简称SparkAE，总体思想是将sparksql生成的1个job中的所有...基于Parquet数据读取剪枝 以parquet格式数据为对象，在数据读取时进行适当的过滤剪枝，从而减少读取的数据量，加速查询速度 优化点： LocalSort BoomFilter BitMap Prewhere
本实战项目使用 Structured Streaming 来实时的分析处理用户对广告点击的行为数据. 一. 数据生成方式 使用代码的方式持续的生成数据, 然后写入到 kafka 中. ...数据生成模块 模拟出来的数据格式: 时间戳,地区,城市,用户 id,广告 id 1566035129449,华南,深圳,101,2 1....产生循环不断的数据到指定的 topic 创建模块spark-realtime模块 1....某个广告 */ def mockRealTimeData(): ArrayBuffer[String] = { // 存储模拟的实时数据 val array = ArrayBuffer...先看一下随机生成的数据 // 这时候需要注释MockRealtimeData中的这两行代码 ? ? 4. 确认 kafka 中数据是否生成成功 ? 本次的分享就到这里了
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