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...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）。...因为Spark是一个更为通用的计算引擎，以后还会有更深度的使用（比如使用Spark streaming来进行实时运算），因此，我选用了Spark on Hive这种解决方案，将Hive仅作为管理结构化数据的工具...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。...spark结合hive使用。
我们在windows开发机上使用spark的local模式读取远程hadoop集群中的hdfs上的数据，这样的目的是方便快速调试，而不用每写一行代码或者一个方法，一个类文件都需要打包成jar上传到linux...一个样例代码如下： 如何在spark中遍历数据时获取文件路径： 如果遍历压缩文件时想要获取文件名，就使用newAPIHadoopFile，此外在本地调试下通过之后，提交到集群运行的时候，一定要把uri去掉...，本地加上是想让它远程读取方便调试使用，如果正式运行去掉uri在双namenode的时候可以自动兼容，不去反而成一个隐患了。...最后我们可以通过spark on yarn模式提交任务，一个例子如下： 这里选择用spark提交有另外一个优势，就是假如我开发的不是YARN应用，就是代码里没有使用SparkContext，而是一个普通的应用...，就是读取mysql一个表的数据，写入另外一个mysql，这里跟MR没有关系，但是我依然可以用spark-sumbit提交，这时候是不会提交到YARN上的，但是程序会按普通程序运行，程序依赖的jar包，
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。...本篇文章主要介绍如何使用Spark Streaming读取HBase数据并将数据写入HDFS，数据流图如下： [6wlm2tbk33.jpeg] 类图如下： [lyg9ialvv6.jpeg] SparkStreamingHBase...MyReceiver：自定义Receiver通过私有方法receive()方法读取HBase数据并调用store(b.toString())将数据写入DStream。...2.10.5 （可向右拖动） 2.Maven工程目录结构 [0ixfiyeubv.jpeg] 4.编写SparkStreaming程序 ---- 1.由于没有读取...温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 推荐关注Hadoop实操，第一时间，分享更多Hadoop干货，欢迎转发和分享。
昨天正好看到的这篇关于关于1.7.0版本hanlp分词在spark中的使用介绍的文章，顺便分享给大家一起学习一下！...直接"java xf hanlp-1.6.8-sources.jar" 解压源码，把源码加入工程（依赖本地jar包，有些麻烦，有时候到服务器有找不到jar包的情况) 按照文档操作，在Spark中分词，默认找的是本地目录...但是如果要分布式分词，是要把词典目录放在HDFS上面，因为这样每台机器才可以访问到 【参考代码】 最好把新增词典放在首位，第一次使用时,HanLP会把新增txt文件，生成bin文件，这个过程比较慢。...注意到issue中说，只可以在mapPartition中使用。
本文中，云朵君将和大家一起学习了如何将具有单行记录和多行记录的 JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 中，还要学习一次读取单个和多个文件以及使用不同的保存选项将 JSON 文件写回...PySpark SQL 提供 read.json("path") 将单行或多行（多行）JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 并 write.json("path") 保存或写入 JSON...PyDataStudio/zipcodes.json") 从多行读取 JSON 文件 PySpark JSON 数据源在不同的选项中提供了多个读取文件的选项，使用multiline选项读取分散在多行的...默认情况下，多行选项设置为 false。 下面是我们要读取的输入文件，同样的文件也可以在Github上找到。...PySpark SQL 读取 JSON 文件 PySpark SQL 还提供了一种读取 JSON 文件的方法，方法是使用 spark.sqlContext.sql(“将 JSON 加载到临时视图”)
一、简介 1.1 多数据源支持 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。...").show(5) 需要注意的是：默认不支持一条数据记录跨越多行 (如下)，可以通过配置 multiLine 为 true 来进行更改，其默认值为 false。...但是 Spark 程序默认是没有提供数据库驱动的，所以在使用前需要将对应的数据库驱动上传到安装目录下的 jars 目录中。...Spark 2.2 引入了一种新的方法，以更自动化的方式控制文件大小，这就是 maxRecordsPerFile 参数，它允许你通过控制写入文件的记录数来控制文件大小。...ReadmultiLinetrue, falsefalse是否允许每条完整记录跨域多行 9.2 JSON读写可选配置 读\写操作配置项可选值默认值Bothcompression or codecNone
前言 上一篇文章使用RT-Smart的IIC驱动OLED屏幕，进行基本的字符串显示,在使用过程中对RT-Smart有了一定熟悉，准备使用SPI驱动ST7789，但SPI接口没有引出，本次使用手上已有的传感器...MPU6050进行使用。...使用IIC0进行陀螺仪数据的读取，在RT-Thread Compents 下选择Device Drivers 使能I2C device drivers 在RT-Thread online packages...在次更新，下载成功 将mpu使用的I2C设备修改为I2C0 保存，使用scons编译 将sd.bin拖到xfel同级目录下 替换掉原来的sd.bin 三、固件下载 先将SD卡格式化 然后插入开发板中，先安全...按一下复位按键，查看串口输出 输入help命令 输入mpu5xxx_test 将陀螺仪换个位置读取，数据读取成功 硬件连接 对应芯片引脚： 对应排针： 五、总结 本次完成了MPU6050的数据读取，成功的使用的该外设
我们如果需要根据人脸组 id 查找该组下面的所有人脸，那么需要从 MySQL 中读取很多行的数据，从中获取到人脸组和人脸对应的关系，然后到 OSS 里面根据人脸id获取所有人脸相关的特征数据，如下图的左部分所示...针对上面两个问题，我们进行了分析，得出这个是 HBase 的典型场景，原因如下： HBase 拥有动态列的特性，支持万亿行，百万列； HBase 支持多版本，所有的修改都会记录在 HBase 中； HBase...但是如果直接采用开源的 Spark 读取 HBase 中的数据，会对 HBase 本身的读写有影响的。...针对这些问题，阿里云 HBase 团队对 Spark 进行了相关优化，比如直接读取 HFile、算子下沉等；并且提供全托管的 Spark 产品，通过SQL服务ThriftServer、作业服务LivyServer...简化Spark的使用等。
但是处理完后某些地方会出现数值严重偏差的情况，在100以上（处理逻辑也不应该出现这么大的值），具体效果就是瓦片中某些地方是空白的（因为用了ColorMap，超过10的没有定义，所以是空白的），百思不得其解，辗转反侧，最后终于顿悟，遂记录之...二、BUG还原 首先准备一个8位有符号类型的tiff，然后使用ingest导入Accumulo，然后读取tile并进行简单的逻辑处理，然后渲染发送到前台显示，这时候你就可以看到很多诡异的事情...所以刚开始一直以为是数据类型的问题,想当然的认为tiff文件所支持的Byte类型的范围也是[0, 255]，其实这时候根本没有发现问题的本质，并且也没有对tiff进行认真研究，认为使用UByteArrayTile...第一，如果不需要考虑重采样负值带来的影响可以继续使用文件夹作为输入；第二，可以事先将Tiff拼接起来，当然Tiff不能太大；第三，不考虑Tiff边界处缝隙带来的影响。...从Accumulo读取瓦片cellType的问题在升级到0.10.1后自动解决。
导语：关于 API 使用踩过的一些坑。...1、RDD Dataset 和 DataFrame 速览 RDD 和 DataFrame 都是一个可以看成有很多行，每一行有若干列的数据集（姑且先按照记录和字段的概念来理解） 在 scala 中可以这样表示一个...每条记录是多个不同类型的数据构成的元组 RDD 是分布式的 Java 对象的集合，RDD 中每个字段的数据都是强类型的 当在程序中处理数据的时候，遍历每条记录，每个值，往往通过索引读取 val filterRdd...所以未来推荐使用 DataSetAPI。 2、使用介绍 2.1 加载数据 目前 tdw 提供了读取 tdw 表生成 RDD 或 DataFrame 的 API。...//当生成的 RDD 是一个超过 22 个字段的记录时，如果用 元组 tuple 就会报错， tuple 是 case class 不使用 数组和元组，而使用 Row implicit val rowEncoder
每个Row Group会存储一个表中相连的多行数据。 每个Row Group会分成多个Column Chunk。...多行数据会按照列进行划分，每列的数据集中存储于一个Column Chunk中，因为每个列的数据类型不同，因此不同的Column Chunk会使用不同算法进行压缩\解压缩。...记录内容如下： scala> spark.read.format("iceberg").load("hive_iceberg.action_logs.manifests").show(false) +-...所谓增量拉取是指可以读取指定某个时间区间的文件数据，读取的最小粒度是文件。...当前Iceberg表仅能使用Spark和Presto进行查询，对于使用非常广泛的Hive目前还不支持。
于是apache arrow 应运而生 ，apache arrow 是一个开源的框架定义了一种内存中列式数据的格式，每个分析处理引擎都可以使用， apache arrow 由impala ,spark,...Apache Arrow 在许多数据分析和存储解决方案的项目中发挥着作用，包括： Apache Spark是一个大规模并行处理数据引擎，使用 Arrow 将 Pandas DataFrames 转换为...Spark DataFrames。...Apache Parquet是一个极其高效的列式存储格式，在Parquet 使用 Arrow 进行矢量化读取，通过将多行批处理为列式格式，使得列式存储更加高效。...时间序列的这个属性意味着 InfluxDB 可以通过词典编码更充分地利用记录批次的压缩。词典编码允许 InfluxDB 消除重复值的存储，而时间序列数据中经常存在重复值。
虽然用户已经可以使用 Deltastreamer/Spark/Flink 将 Kafka 记录流式传输到 Hudi 表中，但 Kafka Connect Sink为当前用户提供了好的灵活性，如果不部署和运维...同时在0.10.0中支持了Spark 3.1.2版本。 3. 查询端改进 为 MOR 表添加了 Hive 增量查询支持和快照查询的分区修剪，添加了对Clustering的增量读取支持。...流式读取还可以使用相同的选项 read.start-commit 指定起始偏移量。 支持批量执行模式下的 Upsert 操作，使用 INSERT INTO 语法更新现有数据集。...：总是选择后面的记录。...这些要求与 Hudi DataSource 写入保持一致，这解决了以前版本中报告的许多行为差异。
shell执行下面命令，读取数据，将每一行的数据使用列分隔符分割 打开spark-shell /export/servers/spark/bin/spark-shell 创建RDD val lineRDD...读取json文件 1.数据文件 使用spark安装包下的json文件 more /export/servers/spark/examples/src/main/resources/people.json...读取parquet文件 1.数据文件 使用spark安装包下的parquet文件 more /export/servers/spark/examples/src/main/resources/users.parquet...输入多行，输出一行 3.UDTF(User-Defined Table-Generating Functions) 输入一行，输出多行 5.2....●聚合函数和开窗函数 聚合函数是将多行变成一行，count,avg… 开窗函数是将一行变成多行； 聚合函数如果要显示其他的列必须将列加入到group by中 开窗函数可以不使用group by，直接将所有信息显示出来
因此，许多行业（比如Health care、Infrastructure、Finance、Insurance、Telematics、Consumer、Retail、Marketing、E-commerce...Accumulators在一个Spark context中通过默认值初始化，这些计数器在Slaves节点上可用，但是Slaves节点不能对其进行读取。...Master是唯一可以读取和计算所有更新合集的节点。...SparkContext来建立SQLContext，读取输入文件，将每一行都转换成SparkContext中的一条记录，并通过简单的SQL语句来查询30岁以下的男性用户。...这种统一的编程模型让Spark可以很好地整合批量处理和交互式流分析。下图显示了Spark Streaming可以从不同数据源中读取数据进行分析。 ?
2.3 Clustering配置 使用Spark可以轻松设置内联Clustering，参考如下示例 import org.apache.hudi.QuickstartUtils._ import scala.collection.JavaConversions...表查询性能 我们使用生产环境表的一个分区创建了一个数据集，该表具有约2000万条记录，约200GB，数据集具有多个session_id的行。...3.2 进行Clustering之后 查询计划与上面类似，但由于改进了数据局部性和谓词下推，Spark可以修剪很多行。...下表总结了使用Spark3运行的实验对查询性能的改进 Table State Query runtime Num Records Processed Num files on disk Size of...总结 使用Clustering，我们可以通过以下方式提高查询性能： •利用空间填充曲线之类的概念来适应数据湖布局并减少查询读取的数据量。•将小文件合并成较大的文件以减少查询引擎需要扫描的文件总数。
上同样是可以使用的。...当我们使用spark-shell的时候，Spark框架会自动的创建一个名称叫做Spark的SparkSession，就像我们以前可以自动获取到一个sc来表示SparkContext。...---+---+ |Name:qiaofeng| 20| | Name:xuzhu| 19| | Name:duanyu| 18| +-------------+---+ 5.2 UDAF 输入多行...: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate() // spark.read直接读取数据 spark.read.json...("insert into user values(1,'zs')") 查询数据 spark.sql("select * from user").show 注意：然而在实际使用中，几乎没有任何人会使用内置的
2.jpg 下面就是从tdw表中读取对应的表格数据，然后就可以使用DataFrame的API来操作数据表格，其中TDWSQLProvider是数平提供的spark tookit，可以在KM上找到这些API...3.jpg 这段代码的意思是从tdw 表中读取对应分区的数据，select出表格中对应的字段（这里面的字段名字就是表格字段名字，需要用双引号）toDF将筛选出来的字段转换成DataFrame，在进行groupBy...从上面的例子中可以看出，DataFrame基本把SQL函数给实现了，在hive中用到的很多操作（如：select、groupBy、count、join等等）可以使用同样的编程习惯写出spark程序，这对于没有函数式编程经验的同学来说绝对福利...使用这种类型需要加import sqlContext.implicits._ （这些是从身边spark大神xuehao同学那里学到的）这些细节真的从实践中来，所以大家赶紧收藏！...8.jpg 另外一个where函数，类似，看图不赘述； 指定行或者多行进行排序排序 9.jpg Sort和orderBY都可以达到排序的效果，可以指定根据一行或者多行进行排序，默认是升序，如果要使用降序进行排序
在了解了窗口函数实现原理 spark、hive中窗口函数实现原理复盘 和 sparksql比hivesql优化的点（窗口函数）之后，今天又撸了一遍hive sql 中窗口函数的源码实现，写个笔记记录一下...简单来说，窗口查询有两个步骤：将记录分割成多个分区；然后在各个分区上调用窗口函数。...传统的 UDAF 函数只能为每个分区返回一条记录，而我们需要的是不仅仅输入数据是一张表，输出数据也是一张表（table-in, table-out），因此 Hive 社区引入了分区表函数 Partitioned...1、代码流转图 PTF 运行在分区之上、能够处理分区中的记录并输出多行结果的函数。 ?...--执行每一行数据 forward() --把处理好的每一行数据发送到下个Operator 当遇到窗口函数时，会生成PTFOperator，PTFOperator 依赖PTFInvocation读取已经排好序的数据
/log_001.txt”) #③使用通配符读取文件 Example=sc.textFile(“hdfs://exam_dir/running_logs/*_001.txt”) ###########...，每个文件会作为一条记录（键-值对）； #其中文件名是记录的键，而文件的全部内容是记录的值。...#使用textFile()读取目录下的所有文件时，每个文件的每一行成为了一条单独的记录， #而该行属于哪个文件是不记录的。...惰性求值 在处理Spark程序时，Spark使用惰性求值（lazy evaluation），也叫做惰性执行（lazy execution)。...所以我们在使用sparkSQL的时候常常要创建这个DataFrame，在sparkSQL部分会提及。 HadoopRDD：提供读取存储在HDFS上的数据的RDD。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
