U-SQL -如何为较慢的UDF增加并行度 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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寻觅Azure上的Athena和BigQuery（一）：落寞的ADLA

该服务可通过与第一代的Azure Data Lake Storage（下简称ADLS）配套使用，实现大规模的数据并行处理与查询。...可以看到U-SQL写起来很有意思，的确是结合了C#和SQL的语法与特点。与SQL类似，其核心处理对象为RowSet，即行的集合。...我们的脚本中没有使用外部表(U-SQL中外部表仅支持SQLServer系数据库)但通过Extractors.Csv方法达到了同样的目的。...从Azure Portal上来看，整套产品也有着颇高的完成度： ? ?...其实我们愿意相信ADLA背后的技术是十分过硬的，如果它在产品层面有更多的思考，例如更注重与现有Hadoop大数据生态和SQL体系的融合，或是进一步加入和充实.NET生态(如提供C# LINQ Provider

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Flink SQL性能优化实践

本文将深入浅出地探讨Flink SQL的常见性能问题、调优方法、易错点及调优技巧，并提供代码示例。1. 常见性能问题1.1 数据源读取效率低并行度不足：默认的并行度可能无法充分利用硬件资源。...-- 设置并行度SET 'parallelism.default' = 16;1.2 状态管理不当状态过大：过多的状态可能导致内存溢出或GC压力。无状态化处理：尽量避免在非必须的情况下存储状态。...易错点与调优技巧3.1 错误的数据类型转换避免不必要的类型转换：类型转换会增加计算开销。3.2 不合理的JOIN操作优化JOIN条件：尽量减少全表JOIN，使用索引或预处理数据。...数据压缩与序列化9.1 选择合适的序列化方式使用高效的序列化框架：如Kryo，减少数据传输和存储的开销。...任务并行化与数据分区10.1 平行执行任务合理划分任务并行度：确保任务均匀分布。10.2 数据分区策略使用适当的分区策略：如ROUND_ROBIN、HASH等，提高并行计算效率。

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大数据设计模式-业务场景-批处理

然后，数据由并行作业就地处理，并行作业也可以由编制工作流发起。在将转换后的结果加载到分析数据存储之前，处理过程可能包括多个迭代步骤，可以通过分析和报告组件查询分析数据存储。...通常，数据从用于摄取的原始格式(如CSV)转换为二进制格式，这种格式具有更好的查询性能，因为它们以列格式存储数据，并且通常提供关于数据的索引和内联统计信息。技术挑战数据格式和编码。...批处理 U-SQL。...U-SQL是Azure Data Lake Analytics使用的查询处理语言。它结合了SQL的声明性和c#的过程可扩展性，并利用并行性支持大规模数据的高效处理。 Hive。...Spark引擎支持用多种语言编写的批处理程序，包括Java、Scala和Python。Spark使用分布式架构跨多个工作节点并行处理数据。数据分析存储 SQL数据仓库。

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大数据架构模式

例子包括: 应用程序数据存储，如关系数据库。应用程序生成的静态文件，如web服务器日志文件。实时数据源，如物联网设备。...大数据解决方案利用并行性，使高性能解决方案能够扩展到大量数据。弹性的规模。...另一方面，大数据技术正在发展基于更成熟语言的新api。例如，Azure Data Lake Analytics中的U-SQL语言基于Transact-SQL和c#的组合。...根据与处理计划匹配的时间周期划分数据文件和数据结构(如表)。这简化了数据摄取和作业调度，并使故障排除更加容易。此外，Hive、U-SQL或SQL查询中使用的分区表可以显著提高查询性能。...在这种情况下，在两个节点上运行整个作业会增加总作业时间，但不会使其翻倍，因此总成本会更低。在某些业务场景中，较长的处理时间可能比使用未充分利用的集群资源的较高成本更可取。单独的集群资源。

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微软数据湖架构

一个无限制的数据湖为智能行动提供动力: 存储和分析PB级大小的文件和数以万亿计的对象开发大规模并行程序简单调试和优化您的大数据程序轻松企业级安全，审计和支持在几秒钟内开始，即刻扩展，按工作付费...Data Lake Analytics - 无限制的分析工作服务，为智能行动提供动力第一个云分析服务，您可以使用U-SQL，R，Python和.Net轻松开发并运行庞大的平行数据转换和处理程序，并且可以在...不受数据大小的限制以及运行大规模并行分析的能力的限制，您现在可以解开所有非结构化，半结构化和结构化数据的价值。开发，调试和优化大数据程序找到合适的工具来设计和调整大数据查询可能很困难。...Data Lake Analytics通过优化关系源（如虚拟机上的Azure SQL Server，Azure SQL数据库和Azure SQL数据仓库）的数据虚拟化，为您提供了处理所有数据的能力。...您的Data Lake Store可以存储数万亿个文件，其中单个文件的大小可能超过PB，比其他云存储大200倍。这意味着当您增加或减少存储的数据的大小或计算的数量时，您不必重写代码。

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日志数据同步数仓设计

架构设计实现细节创建工作目录,用于记录kafka消费偏移量, 如果消费完毕将tmp后缀改为success, 第二次消费根据最后一个success后缀文件与kafka 接口计算出下次消费的偏移量数据数据...,如消费的条数, 通过spark累加器计算executor处理失败的条数数据针对流量数据等需要添加过滤功能, 避免测试数据或者大量的异常数据过来导致任务失败、消耗资源过多等情况,算是一个兜底的方案..., 可以根据时间字段过滤特定时间段数据或者根据某个字段关键字进行过滤小文件处理, 主要是在写入hdfs时候, 对写入数据进行repartition 操作,根据期望分区文件数(并行度),根据下面的...udf函数随机将数据打散写入hdfs文件中 val udf_shuffle_partition = udf((partitions: String) => { partitions +...new Random().nextInt(parallelismPerPartiton) }) 总结本文主要针对日志数据接入数据仓库场景进行设计, 同时介绍了下在设计接入时的一些细节,针对可能出现的问题进行必要的处理

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Flink 的生命周期怎么会用到这些?

进入到Flink作业执行的时刻，作业需要的是相关的配置信息，如作业的名称、并行度、作业编号JobID、监控的Metric、容错的配置信息、IO等，用StreamExecutionRuntime对象就不适合了...1.3 运行时上下文 RuntimeContext是Function运行时的上下文，封装了Function运行时可能需要的所有信息，让Function在运行时能够获取到作业级别的信息，如并行度相关信息...4）parallelism：并行度。 5）id：跟属性uid无关，生成方式是基于一个静态累加器。...跟待加入的StreamTransformation并行度一致。...异步算子的两种输出模式 1）顺序输出先收到的数据先输出，后续数据元素的异步函数调用无论是否先完成，都需要等待，顺序模式可以保证消息不乱序，但是可能增加延迟

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【YashanDB观点】论Oracle兼容性，我们需要做什么

我们经常发现，部分国产数据库声称与 Oracle兼容性高达90%，但在实际迁移过程中，仍需要频繁地修改业务应用的代码。为何实现与Oracle高兼容度的数据库产品如此困难？...不同于其他数据库，YashanDB没有采用开源组件进行抽象语法树的编译，主要从语法支持的灵活度、语法编译生成语法树的高效性以及开发者开发和调试的易用性等角度考虑。...以Oracle 19c为例，在SQL层主要功能罗列如下：l 语法和常见功能函数；l 结构化数据类型；l JSON、XML等半结构化数据及功能；l 查询加速提升，如OLAP、并行处理、结果集缓存等；l 如...此外，为了进一步提高存取和计算效率，YashanDB增加了各种C语言原生类型，如TINYINT、BIGINT、FLOAT、DOUBLE等，在表字段设计上可以提供更多灵活的选择，如果原生类型可以满足用户的表字段设计...03 高级特性数据库的高级特性往往涉及到较高的技术挑战，如UDF(用户自定义函数) UDF、C UDF、存储过程、高级包、UDT、触发器、JOB、DBLINK等。

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《F1 Query：大规模数据的声明式查询》读后感

，而且数据在分布式文件系统上多副本保存反而可以让我们以更大的并行度去访问，得到更好的查询性能。...分布式模式下的执行计划分片划分了 Fragment 边界之后下面一件事件就是决定这些 Fragment 的并行度，并行度的计算也是自底向上的过程，首先最底层的 TableScan 决定了最初的并行度...，然后这种并行度的信息会被一层一层地上推给一个叫做 Width Calculator 的模块来逐步计算每个 Fragment 的并行度。...比如一个 HashJoin 在一个 50 并行度和一个100 并行度的两个输入 Fragment 之间进行的话，那么这个 HashJoin 算子会选用 100 并行度以照顾比较大的那个输入算子。...因为引擎与 UDF Server 通过 RPC 进行交互，这就不限定 UDF 到底用什么编程语言进行编写了，给了 UDF 编写者更大的自由度。

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算法岗机器学习相关问题整理（大数据部分）

数据倾斜介绍，原因与解决办法spark运行流程 flink checkpoint和savepoint的区别 Flink 的 Exactly Once 语义怎么保证 udf，udaf，udtf的区别搜索...query匹配检索大数据部分简要说说map reduce MapReduce是apache公司开发的，基于该框架能够使应用程序能够运行在大规模集群上，并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上...建表时考虑不周，分区设置过少一些HQL操作如join比较容易产生数据倾斜，比如表里的key集中（比如0值和空值多）。groupby操作某个值得量太大，count distinct。...提高shuffle操作的reduce并行度：增加reduce task数量，相当于每个task数据量稀释了。...，udaf，udtf的区别 Hive中有三种UDF: 1、用户定义函数(user-defined function)UDF； 2、用户定义聚集函数（user-defined aggregate

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join实践: 万亿级数据量任务优化历程

第一次优化暴力增加join 的并行度，没有什么优化是比加资源来得更直接。...set odps.sql.joiner.instances=1000; //表示join 的并行度加到1000 SELECT count(*) FROM tbl_0 a JOIN tbl...的类型不多，但是单个key值的个数比较多，例如 GoodQuality 在a表中1428452条记录，在b表中245208条记录，最终就会产生 1428452*245208=3500亿的数据量，这样相同的...对于这样的情况，普通的mapjoin 或者是sort-merge已经不适合了，需要尽可能的将key分散，分发到不同的节点去处理，因此使用随机前缀+扩容的方式处理。什么是随机前缀+扩容？...在这里通过定义udf 实现随机前缀， udtf实现数据扩容: //生成max以内的随机数 public class RandomData extends UDF { public Random

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ClickHouse集群中实时加载数据保持高可用性和提高速度

配置数据加载：使用ClickHouse提供的工具，如clickhouse-client或clickhouse-import工具，来实时加载数据。...特别是在远程导入数据时，网络延迟和带宽限制可能导致导入速度较慢。硬盘性能：ClickHouse的数据存储在硬盘上，硬盘读写速度可能影响导入性能。如果硬盘性能较差或者过载，导入速度可能较慢。...并行导入：ClickHouse可以并行导入数据，但如果导入过程中并行度设置不合理，会导致性能瓶颈。通过调整并行导入的线程数，可以优化导入速度。数据预处理：导入数据之前进行预处理可以提高导入速度。...例如，对数据进行排序或者去重，可以减少磁盘I/O和存储的数据量，从而加快导入速度。优化导入速度的方法包括：调整并行度：根据硬件资源和数据量，合理设置并行导入的线程数。...增加硬盘性能：使用高速硬盘（SSD）或者RAID阵列来提高硬盘的读写速度。使用本地导入：如果可能的话，尽量使用本地导入而不是远程导入，以减少网络传输的延迟和带宽限制。

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Flink 流批一体在 Shopee 的大规模实践

它提供了一些降低用户运维成本的功能，比如 Feature 生成 SQL 化，支持多业务线并行开发等等。之前这个平台的任务依赖 Spark，后来从 Spark 全部迁移到了 Flink。...最后在选型的标准里面，我们主要考虑了项目本身的成熟度，社区对 Flink 的支持度，与 Flink 的匹配程度，最终还是采用了 Flink Remote Shuffle。...Flink 本身的 UDF，我们将很多 Flink build-in function 下放支持低版本。增加了一些 Shopee 内部常用的 UDF，用户也可以上传共享自定义的 UDF。...虽然我们平台已经将用户的日志接入的 kibana，但是因为日志是混合的，所以查询的时候用户要先定位到 subTask，然后需要输入各种筛选条件查询，查询流程比较长，速度也比较慢。...第二，增加 archivedJobs 目录存储压缩后的历史任务文件，从远端拉取的历史任务不立刻进行解压。而是当用户访问时增加一个解压任务进行解压。

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从VLDB论文看谷歌广告部门的F1数据库的虚虚实实

当一个查询需要并行执行的时候，这些worker用来执行并行查询，对应的F1 server成为这个查询的coordinator。Worker在2013年的系统架构图里叫做Slave。其实只是名字不同。...有关F1 Server的实际职责在2013年的论文里讲的更清楚一些。系统还有一个Catalog Service和一个UDF Server。这些东西相对于2013年论文里的系统架构师新增加的东西。...执行计划有两种：单线程执行和并行执行。前者由Server直接执行。后者Server成为整个并行查询的Coordinator，通过RPC调用worker来执行。...最候执行计划产生器会对物理计划进行分段，每个分段成为最后执行的单元，同时在执行单元之间插入exchange 操作符以实现对数据的重新分区。这里还会决定每个执行单元的并发度问题。...涉及到权限管理的时候，全局元数据服务的作用也是不可替代的。Cost-base的优化也需要基于元数据服务。非常遗憾的是F1对这个2018年论文里新增加的组件一字未提。

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流批一体在京东的探索与实践

首先是维表相关的几个优化。目前社区版本的 FlinkSQL 只支持部分数据源 sink 算子并行度的修改，并不支持 source 以及中间处理算子的并行度修改。...假设一个 FlinkSQL 任务消费的 topic 有 5 个分区，那么下游算子的实际并行度是 5，算子之间是 forward 的关系。...对于数据量比较大的维表 join 场景，为了提高效率，我们希望并行度高一些，希望可以灵活设置它的并行度而不与上游的分区数绑定。...基于此，我们开发了预览拓扑的功能，不论是 Jar 包、SQL 任务都可以解析并生成 StreamGraph 进行预览，进一步还能支持修改分组、算子 chain 的策略、并行度、设置 uid 等。...借助这个功能，我们还可以调整维表 join 算子的并行度，并且将分区策略由 forward 调整为 rebalance，然后把这些调整后的信息更新到 StreamGraph。

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关于Spark的面试题，你应该知道这些！

而MapReduce是细粒度资源申请，当提交application的时候，task执行时，自己申请资源，自己释放资源，task执行完毕之后，资源立即会被释放，task执行的慢，application执行的相对比较慢...5、Mapreduce和Spark的都是并行计算，那么他们有什么相同和区别？...而spark的迭代计算都是在内存中进行的，API中提供了大量的RDD操作如join，groupby等，而且通过DAG图可以实现良好的容错。 6、Spark应用程序的执行过程是什么？...如果是别的partitioner导致的shuffle内存溢出，就需要从partitioner的代码增加partitions的数量。...RDD 弹性分布式数据集；不可变、可分区、元素可以并行计算的集合。优点： RDD编译时类型安全：编译时能检查出类型错误；面向对象的编程风格：直接通过类名点的方式操作数据。

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PySpark做数据处理

Spark是采用内存计算机制，是一个高速并行处理大数据的框架。Spark架构如下图所示。 ? 1：Spark SQL：用于处理结构化数据，可以看作是一个分布式SQL查询引擎。...2：Spark Streaming：以可伸缩和容错的方式处理实时流数据，采用微批处理来读取和处理传入的数据流。 3：Spark MLlib：以分布式的方式在大数据集上构建机器学习模型。...4：Spark GraphX/Graphframe：用于图分析和图并行处理。 2 PySpark工作环境搭建我以Win10系统64位机，举例说明PySpark工作环境过程搭建。...import findspark findspark.init() 3 PySpark数据处理 PySpark数据处理包括数据读取，探索性数据分析，数据选择，增加变量，分组处理，自定义函数等操作。...>10)).show() 样本和变量选择 df.filter(df['mobile']=='Vivo').select('age','ratings','mobile').show() 3.4 增加变量

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独孤九剑-Spark面试80连击(下)

作为一个简单的示例，我们将定义一个 UDF 来将以下 JSON 数据中的温度从摄氏度（degrees Celsius）转换为华氏度（degrees Fahrenheit）。 {"city":"St....Apache Spark 都在不断地添加与 UDF 相关的功能，比如在 2.0 中 R 增加了对 UDF 的支持。...Spark经常说的Repartition是个什么玩意简单的说：返回一个恰好有numPartitions个分区的RDD，可以增加或者减少此RDD的并行度。...简述Spark Streaming 具有高吞吐量和容错能力强的特点，输入源有很多，如 Kafka, Flume, Twitter 等待。...增加并行度，由于把中间结果写到磁盘与从磁盘读取中间结果属于不同的缓解，Hadoop 将他们简单地通过串行执行衔接起来，Spark 则把不同的环节抽象成为 Stage，允许多个 Stage 既可以串行又可以并行执行

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独孤九剑-Spark面试80连击(下)

作为一个简单的示例，我们将定义一个 UDF 来将以下 JSON 数据中的温度从摄氏度（degrees Celsius）转换为华氏度（degrees Fahrenheit）。 {"city":"St....Apache Spark 都在不断地添加与 UDF 相关的功能，比如在 2.0 中 R 增加了对 UDF 的支持。...Spark经常说的Repartition是个什么玩意简单的说：返回一个恰好有numPartitions个分区的RDD，可以增加或者减少此RDD的并行度。...简述Spark Streaming 具有高吞吐量和容错能力强的特点，输入源有很多，如 Kafka, Flume, Twitter 等待。...增加并行度，由于把中间结果写到磁盘与从磁盘读取中间结果属于不同的缓解，Hadoop 将他们简单地通过串行执行衔接起来，Spark 则把不同的环节抽象成为 Stage，允许多个 Stage 既可以串行又可以并行执行

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独孤九剑-Spark面试80连击(下)

作为一个简单的示例，我们将定义一个 UDF 来将以下 JSON 数据中的温度从摄氏度（degrees Celsius）转换为华氏度（degrees Fahrenheit）。 {"city":"St....Apache Spark 都在不断地添加与 UDF 相关的功能，比如在 2.0 中 R 增加了对 UDF 的支持。...Spark经常说的Repartition是个什么玩意简单的说：返回一个恰好有numPartitions个分区的RDD，可以增加或者减少此RDD的并行度。...简述Spark Streaming 具有高吞吐量和容错能力强的特点，输入源有很多，如 Kafka, Flume, Twitter 等待。...增加并行度，由于把中间结果写到磁盘与从磁盘读取中间结果属于不同的缓解，Hadoop 将他们简单地通过串行执行衔接起来，Spark 则把不同的环节抽象成为 Stage，允许多个 Stage 既可以串行又可以并行执行

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