关于MySQL 的 join，大家一定了解过很多它的“轶事趣闻”，比如两表 join 要小表驱动大表，阿里开发者规范禁止三张表以上的 join 操作，MySQL 的 join 功能弱爆了等等。这些规范或者言论亦真亦假，时对时错，需要大家自己对 join 有深入的了解后才能清楚地理解。
之前刚学Spark时分享过一篇磨炼基础的练习题，➤Ta来了，Ta来了，Spark基础能力测试题Ta来了!，收到的反馈还是不错的。于是，在正式结课Spark之后，博主又为大家倾情奉献一道关于Spark的综合练习题，希望大家能有所收获✍
元数据打通数据源、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的完整链路。它包含静态的表、列、分区信息（也就是MetaStore）；动态的任务、表依赖映射关系；数据仓库的模型定义、数据生命周期；以及ETL任务调度信息、输入输出等。
0x00 前言 数据仓库体系里面的主要内容也写的差不多了，现在补一点之前遗漏的点。这一篇就来聊一下 ETL。 文章结构 先聊一下什么是 ETL。 聊一下大致的概念和一般意义上的理解。 聊一聊数据流是什么样子。因为 ETL 的工作主要会体现在一条条的数据处理流上，因此这里做一个说明。 举个具体的例子来说明。 0x01 什么是 ETL ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过
在这篇文章里，我们模拟了一个场景，实时分析订单数据，统计实时收益。
在这篇文章里，我们模拟了一个场景，实时分析订单数据，统计实时收益。 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景： 1）首先，向Kafka里实时的写入订单数据，JSON格式，包含订单ID-订单类型-订单收益 2）然后，spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据，并以订单类型分组统计收益 3）最后，spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL。 前提条件 安装 1）spark：我使用的yarn-client模式下的spark，环境中集群客户端已经搞定 2）zooke
数据分析的本质是为了解决问题，以逻辑梳理为主，分析人员会将大部分精力集中在问题拆解、思路透视上面，技术上的消耗总希望越少越好，而且分析的过程往往存在比较频繁的沟通交互，几乎没有时间百度技术细节。
近几年来，人工智能逐渐火热起来，特别是和大数据一起结合使用。人工智能的主要场景又包括图像能力、语音能力、自然语言处理能力和用户画像能力等等。这些场景我们都需要处理海量的数据，处理完的数据一般都需要存储起来，这些数据的特点主要有如下几点：
在很多实时数据处理的场景中，都需要用到流式处理（Stream Process）框架，Spark也包含了两个完整的流式处理框架Spark Streaming和Structured Streaming（Spark 2.0出现），先阐述流式处理框架，之后介绍Spark Streaming框架使用。
我们在之前的文章《大数据可视化从未如此简单 - Apache Zepplien全面介绍》中提到过一文中介绍了 Zeppelin 的主要功能和特点，并且最后还用一个案例介绍了这个框架的使用。这节课我们用两个直观的小案例来介绍 Zepplin 和 Spark 如何配合使用。
Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段，每个Task都在自己的进程中运行，当Task结束时，进程也会随之结束；
DStream中的foreachRDD是一个非常强大函数，它允许你把数据发送给外部系统。因为输出操作实际上是允许外部系统消费转换后的数据，它们触发的实际操作是DStream转换。所以要掌握它，对它要有深入了解。下面有一些常用的错误需要理解。经常写数据到外部系统需要创建一个连接的object（eg:根据TCP协议连接到远程的服务器，我们连接外部数据库需要自己的句柄）和发送数据到远程的系统为此，开发者需要在Spark的driver创建一个object用于连接。
Spark，是分布式计算平台，是一个用scala语言编写的计算框架，基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎
大数据互联网时代下大家耳熟能详的名词,但是我们离大数据有多远呢?从2011Hadoop1.0问世到现在,渐渐地大数据解决方案已经趋向成熟,笔者觉得也是时间来学习接触一下大数据解决一些在工作中实际遇到的
写在前面： 博主是一名大数据的初学者，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一天的生活就是一生的缩影。
canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，纯Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费，目前主要支持了MySQL（也支持mariaDB）。 canal 就是一个同步增量数据的一个工具。
Flume是一个分布式的高可用的数据收集、聚集和移动的工具。通常用于从其他系统搜集数据，如web服务器产生的日志，通过Flume将日志写入到Hadoop的HDFS中。
有时候需要访问同一组值，不做持久化，会重复生成，计算机代价和开销很大。持久化作用：
Waterdrop 是一个非常易用，高性能、支持实时流式和离线批处理的海量数据处理产品，架构于Apache Spark 和 Apache Flink之上。
23. 总成绩大于150分，且数学大于等于70，且年龄大于等于19岁的学生的平均成绩是多少？
上篇文章，我们简要介绍了 MapReduce 框架的局限和 Spark 横空出世的土壤。今天，我们就来详细介绍 Spark 的内部原理和它强大功能的背后设计。 前文回顾 Hadoop 的局限并非只有 IO 速度的问题，更重要的是 MapReduce 规定死了 map / reduce 两种运算，并且提供之间 shuffle 的数据搬运工作。无论运算怎样灵活多样，你都要走 map -> shuffle -> reduce 这条路，要进行灵活运算并保证优秀性能确实有点吃力。Spark 这边，AMPLab 为此
作者：肖力涛 前言 在WeTest舆情项目中，需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计，在生产者一端，我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中，而在消费者一端，我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计。 本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结，之后简单阐述Spark streaming+kafka 在舆情项目中的应用，最后将自己在Spark Streaming+kafka 的实际优化中的一些经验进行归纳总结。（如有任何纰漏欢迎
导读：特征工程在推荐系统中有着举足轻重的作用，大规模特征工程处理的效率极大的影响了推荐系统线上的性能。第四范式作为国际领先的机器学习和人工智能技术与平台服务提供商，面向大规模特征工程问题开发了下一代离线在线一致性特征抽取引擎FESQL，针对AI场景支持SQL接口，兼容Spark 3.0同时提供高性能的Native执行引擎。本次分享题目为基于Spark的大规模推荐系统特征工程及优化，主要内容包括：
在实际生产环境中，将计算和存储进行分离，是我们提高集群吞吐量、确保集群规模水平可扩展的主要方法之一，并且通过集群的扩容、性能的优化，确保在数据大幅增长时，存储不能称为系统的瓶颈。
1、spark 一开始使用 akka 作为网络通信框架，spark 2.X 版本以后完全抛弃 akka，而使用 netty 作为新的网络通信框架。 最主要原因：spark 对 akka 没有维护，需要 akka 更新，spark 的发展受到了 akka 的牵制，akka 版本之间无法通信，即 akka 兼容性问题。 2、RpcEnv：RPC 上下文环境，每个 Rpc 端点运行时依赖的上下文环境称之为 RpcEnv。类似于 SparkContext，默认由 NettyRpcEnv 实现，由 NettyRpcEnvFactory 创建 RpcEnv。 3、RpcEndpoint：RPC 端点，Spark 针对于每个节点（Client/Master/Worker）都称之一个 Rpc 端点且都实现 RpcEndpoint 接口，内部根据不同端点的需求，设计不同的消息和不同的业务处理，如果需要发送（询问）则调用 Dispatcher。代理是 RpcEndpointRef。 4、Dispatcher：消息分发器，针对于 RPC 端点需要发送消息或者从远程 RPC 接收到的消息，分发至对应的指令收件箱/发件箱。 5、Inbox：指令消息收件箱，一个本地端点对应一个收件箱，Dispatcher 在每次向 Inbox 存入消息时，都将对应 EndpointData 加入内部待 Receiver Queue 中。 6、OutBox：指令消息发件箱，一个远程端点对应一个发件箱，当消息放入 Outbox 后，紧接着将消息通过 TransportClient 发送出去。 7、TransportClient：Netty 通信客户端，主要负责将相对应的 OutBox 中的数据发送给远程 TransportServer。 8、TransportServer：Netty 通信服务端，主要用于接收远程 RpcEndpoint 发送过来的消息，并把消息传送给 Dispatcher。
应用于：对于不同用户创建的表目录，进行文件的下载，程序中执行hadoop cat命令 下载文件到本地，随后通过ftp传至目标服务器，并将hdfs文件目录的修改时间存入mysql中。每次修改前将mysql中记录的数据，与本批次下载的HDFS文件路径修改时间对比，如果改变，则决定是否下载文件：
该文介绍了如何利用Spark Streaming进行实时数据处理，包括批处理和流处理。文章首先介绍了Spark Streaming的基本概念、适用场景、工作原理和关键概念，然后详细讲解了如何利用Spark Streaming进行批处理和流处理，以及如何处理Kafka等分布式消息队列。最后，作者提供了一些优化建议，以提升Spark Streaming的性能和稳定性。
所以RDD不过是对一个函数的封装，当一个函数对数据处理完成后，我们就得到一个RDD的数据集(是一个虚拟的，后续会解释)。
抱着学Flink的心，没想到先试水最基本的mapreduce了。由于项目不便于公开，所以这里故事描述会进行一些演义，尽量不影响看官们理解。
在平常工作中，难免要和大数据打交道，而有时需要读取本地文件然后存储到Hive中，本文接下来将具体讲解。
快狗打车业务快速发展是公司众多人员的努力，同时对数据侧提出了更高的要求。数据的价值随着时间的增加而降低，分析以及运营更加希望实时数据助力业务发展，研发也希望借助BI侧的大数据综合计算能力得到汇总数据。
处理服务器的作用 很显然，处理服务器就是处理接收到的数据的地方。“处理”是一个抽象的词语，例如保存数据，以及转换数据以使其看上去更易懂，还有从多台传感器的数据中发现新的数据，这些都是处理。使用者的目的不同，处理服务器的内容也各异。不过说到数据的处理方法，它可以归纳成以下 4 种：数据分析、数据加工、数据保存以及向设备发出指令（图 2.20）。
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：）
ReceiverSupervisorImpl共提供了4个将从 receiver 传递过来的数据转换成 block 并存储的方法，分别是：
顾名思义大数据是一个以数据为核心的产业。大数据产业生成流程从数据的生命周期的传导和演变上可分为这几个部分：数据收集、数据储存、数据建模、数据分析、数据变现。
集群环境：CDH版本是5.14.0这个版本 但由于spark对应的5.14.0的CDH版本的软件默认的版本是1.6.0同时阉割了SarkSQL，需要重新编译 原因： 因为Cloudera公司认为有了impala就不需要再使用sparkSQL的功能了，同时也是为了推广impala，所以直接阉割掉了sparkSQL的模块。 解决： 使用Apache的版本的spark来进行重新编译
数据产品和数据密不可分作为数据产品经理理解数据从产生、存储到应用的整个流程，以及大数据建设需要采用的技术框架Hadoop是必备的知识清单，以此在搭建数据产品时能够从全局的视角理解从数据到产品化的价值。本篇文章从三个维度：
T3出行的杨华和张永旭描述了他们数据湖架构的发展。该架构使用了众多开源技术，包括Apache Hudi和Alluxio。在本文中，您将看到我们如何使用Hudi和Alluxio将数据摄取时间缩短一半。此外，数据分析人员如何使用Presto、Hudi和Alluxio让查询速度提高了10倍。我们基于数据编排为数据管道的多个阶段（包括提取和分析）构建了数据湖。
Sponge是一个简单多层，兼容完全POSIX兼容的分布式NFS、Hadoop，支持对象存储、云存储、SDS、容器机制，集成Spark为计算引擎，基于内存计算技术的分布式系统，将大数据的存储、管理和计算有机融合，具有实时一致性。 使用对象存储、高性能存储、Hadoop、Spark、Storm……等技术来存储、处理和分析大数据很流行，然而海绵数据科技有限公司（以下简称“海绵数据”）说，这些技术各自为政，存在性能、管理、开发、成本等多方面的问题。 5月20日，海绵数据宣布推出其第二代大数据操作系统产品Spong
parquet数据 hive表数据 mysql表数据 hive与mysql结合 1.处理parquet数据 启动spark-shell: spark-shell --master local[2] --jars ~/software/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar 在spark-shell模式下，执行 标准的加载方法 : val path = "file:///home/hadoop/app/xxx.parquet"//处理的parquet文件的路径 val us
实时即未来，最近在腾讯云流计算 Oceanus（Flink) 进行实时计算服务分享给大家~
1、文件存储当然是选择Hadoop的分布式文件系统HDFS，当然因为硬件的告诉发展，已经出现了内存分布式系统Tachyon，不论是Hadoop的MapReduce,Spark的内存计算、hive的MapReuduce分布式查询等等都可以集成在上面，然后通过定时器再写入HDFS，以保证计算的效率，但是毕竟还没有完全成熟。
在Spark框架当中，早期的设计由Spark Streaming来负责实现流计算，但是随着现实需求的发展变化，Spark streaming的局限也显露了出来，于是Spark团队又设计了Spark Structured Streaming。今天的大数据开发学习分享，我们就主要来讲讲，Spark Structured Streaming特性。
爱奇艺发展的大体时间线，2015 年前以离线分析为主，技术上是经典的 Hive + MySQL 方案，但缺点是报表查询比较慢，而且数据时效性差；2016 - 2018 年致力于将查询耗时提升至交互式级别，分为两大类：Kylin 针对固定报表，在维度比较有限的情况下，通过一个预处理，TB 级别数据延时能在秒级，而 Impala 则针对 Ad-hoc 类场景，可以查询任意明细数据；2018 年以后从离线往实时去发力，其中 Kudu 支持实时插入和更新，Druid 支持事件流场景。
前些时候和后台对接，需要用pyspark获取MongoDB、MySQL数据，本文将介绍如何使用PySpark与MongoDB、MySQL进行数据交互。MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写。它旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
我们知道传统的数据处理无外乎涉及 Kafka、Logstash、File Beats、Spark、Flink、CLS、COS 等组件。这些海量服务器组件承担着从数据源取数据，数据聚合过滤等处理，再到数据流转的任务，不管是开发成本、运维成本以及价格方面都有所欠佳。下面将为大家详细介绍：云函数 SCF 是如何降低传统海量服务器组件的开发和运维成本的。 01. 腾讯云云函数 SCF 腾讯云云函数（Serverless Cloud Function，SCF）是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境，在无需
spark SQL经常需要访问Hive metastore，Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据。从Spark 1.4.0开始，Spark SQL只需简单的配置，就支持各版本Hive metastore的访问。注意，涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本。Spark SQL内部将Hive反编译至Hive 1.2.1版本，Spark SQL的内部操作(serdes, UDFs, UDAFs, etc)都调用Hive 1.2.1版本的class。
T3出行是一家基于车联网驱动的智慧出行平台，拥有海量且丰富的数据源。因为车联网数据的多样性，T3出行构建了以 Apache Hudi 为基础的企业级数据湖，提供强有力的业务支撑。而对于负责数据价值挖掘的终端用户而言，平台的技术门槛是另一种挑战。如果能将平台的能力统合，并不断地优化和迭代，让用户能够通过 JDBC 和 SQL 这种最普遍最通用的技术来使用，数据生产力将可以得到进一步的提升。
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