Qcon 全球软件开发者大会2016北京站 演讲主题:Spark在360的大规模实践与经验分享 李远策 360-Spark集群概况 360-Spark集群概况 360-Spark应用 MLLib
随着数据规模的持续增长,数据需求越来越多,原有的以MapReduce为代表的Hadoop平台越来越显示出其局限性。主要体现在以下两点:
习惯使用spark-submit提交python写的pyspark脚本,突然想开发基于springboot开发java spark代码。在实际开发工程中,由于对springboot不熟,遇到了很多问题,好在最终都解决了。以下记录了一些问题及其解决方法。
如果您是CDH或HDP用户,则除了从CDH和HDP版本转移到CDP的功能之外,还可以查看CDP私有云基础版中可用的新功能。
笔者认为,在研究一个开源项目的之前,看看起依赖管理的文件,比如说 Maven 的 pom.xml 文件,或者是 Sbt 的 build.sbt 文件。
本文主要介绍spark join相关操作。 讲述spark连接相关的三个方法join,left-outer-join,right-outer-join,在这之前,我们用hiveSQL先跑出了结果以方便进行对比。 我们以实例来进行说明。我的实现步骤记录如下。 1、数据准备 2、HSQL描述 3、Spark描述 1、数据准备 我们准备两张Hive表,分别是orders(订单表)和drivers(司机表),通过driver_id字段进行关联。数据如下: orders orders表有两个字段,订单id:order
hive 查询hudi 数据主要是在hive中建立外部表数据路径指向hdfs 路径,同时hudi 重写了inputformat 和outpurtformat。因为hudi 在读的数据的时候会读元数据来决定我要加载那些parquet文件,而在写的时候会写入新的元数据信息到hdfs路径下。所以hive 要集成hudi 查询要把编译的jar 包放到HIVE-HOME/lib 下面。否则查询时找不到inputformat和outputformat的类。
Spark基本操作主要就是各种map、reduce,这一篇从各种map开始。由于scala不熟悉,而且语法太精简,虽然代码量少了,但是可读性差了不少,就还是用Java来操作。
Spark是整个BDAS的核心组件,是一个大数据分布式编程框架,不仅实现了MapReduce的算子map 函数和reduce函数及计算模型,还提供更为丰富的算子,如filter、join、groupByKey等。是一个用来实现快速而同用的集群计算的平台。
Spark简介 Spark是整个BDAS的核心组件,是一个大数据分布式编程框架,不仅实现了MapReduce的算子map 函数和reduce函数及计算模型,还提供更为丰富的算子,如filter、join、groupByKey等。是一个用来实现快速而同用的集群计算的平台。 Spark将分布式数据抽象为弹性分布式数据集(RDD),实现了应用任务调度、RPC、序列化和压缩,并为运行在其上的上层组件提供API。其底层采用Scala这种函数式语言书写而成,并且所提供的API深度借鉴Scala函数式的编程思想,提供与Scala类似的编程接口 Sparkon Yarn
注意,有的公司ODS层不会做太多数据过滤处理,会放到DWD层来处理. 有的公司会在一开始时就在ODS层做数据相对精细化的过滤.这个并没有明确规定,看每个公司自己的想法和技术规范
直接与文件系统交互,仅是Spark SQL数据应用常见case之一。Spark SQL另一典型场景是与Hive集成、构建分布式数仓。
在Spark越来越受到主流市场青睐的大背景下,Hive作为Hadoop生态当中的数仓组件工具,在于Spark生态的配合当中,开始有了Hive on Spark的思路,那么具体是怎么实现的呢?今天的大数据开发分享,我们来讲讲Hive on Spark设计原则及架构。
包含 Hive 支持的 Spark SQL 可以支持 Hive 表访问、UDF (用户自定义函数)以及 Hive 查询语言(HiveQL/HQL)等。需要强调的一点是,如果要在 Spark SQL 中包含Hive 的库,并不需要事先安装 Hive。一般来说,最好还是在编译Spark SQL时引入Hive支持,这样就可以使用这些特性了。如果你下载的是二进制版本的 Spark,它应该已经在编译时添加了 Hive 支持。
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。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH集群中安装Hive2.3.3》,本篇文章主要介绍Hive2.2.0服务如何与CDH集群中的Spark1.6集成,Hive on Spark对于Hive和Spark的版本都有严格的要求,Fayson本文使用的是Hive2.2.0版本做测试,具体版本的
Spark SQL模块从发展来说,从Apache Hive框架而来,发展历程:Hive(MapReduce)-> Shark (Hive on Spark) -> Spark SQL(SchemaRDD -> DataFrame -> Dataset),所以SparkSQL天然无缝集成Hive,可以加载Hive表数据进行分析。
Spark通过Spark-SQL使用hive 语句,操作hive,底层运行的还是 spark rdd。
注:Hadoop-2.7.7、Hive-2.1.1、spark-1.6.0-bin-hadoop2.6,操作系统是Ubuntu18 64bit。最近做Hive on spark的任务,记录下。
hive on spark(版本兼容) 官网https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Hive+on+Spark%3A+Getting+Started
数据质量平台基于定义好的数据稽核和数据质量规则,生成Spark SQL并提交运行到HDP 3.1.5集群的Spark 2.3.2上。Spark 通过以下方式之一获取某Hadoop集群上Hive表的数据:
因为业务需要,雪球数据团队基于HDP 3.1.5(Hadoop 3.1.1+Hive 3.1.0+Tez 0.9.1)搭建了一个新的集群,HDP 3.1.5默认使用Hive3 on Tez作为ETL计算引擎,但是在使用Hive3 on Tez中,我们遇到很多问题:
背景:Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr。实际上,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hive on Spark。由于MapReduce中间计算均需要写入磁盘,而Spark是放在内存中,所以总体来讲Spark比MapReduce快很多。因此,Hive on Spark也会比Hive on mr快。为了对比Hive on Spark和Hive on mr的速度,需要在已经安装了Hadoop集群的机器上安装Spark集群(Spark集群是建立在Hadoop集群之上的,也就是需要先装Hadoop集群,再装Spark集群,因为Spark用了Hadoop的HDFS、YARN等),然后把Hive的执行引擎设置为Spark。
本篇博客,博主为大家分享的内容是如何实现Spark on Hive,即让Hive只作为存储角色,Spark负责sql解析优化,执行…话不多说,直接上车!
Fayson在前面的文章中介绍过什么是Spark Thrift,Spark Thrift的缺陷,以及Spark Thrift在CDH5中的使用情况,参考《0643-Spark SQL Thrift简介》。
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微信交流群里有人问浪尖hive on spark如何调优,当时浪尖时间忙没时间回答,这里就给出一篇文章详细聊聊。强调一下资源设置调优,这个强经验性质的,这里给出的数值比例仅供参考。
在集群中进行Hive-On-Spark查询失败,并在HiveServer2日志中显示如下错误:
随着Spark SQL和Apache Spark effort(HIVE-7292)上新Hive的引入,我们被问到了很多关于我们在这两个项目中的地位以及它们与Shark的关系。在今天的Spark峰会上,我们宣布我们正在结束Shark的开发,并将我们的资源集中到Spark SQL,这将为现有Shark用户提供一个超棒的Shark的功能。特别是,Spark SQL将提供来自Shark 0.9服务器的无缝升级路径以及与一般Spark程序集成的新功能。
这是一个复杂的历史,基本上是一个“忒修斯船”(Ship of Theseus)的故事。最开始的时候,Spark SQL的代码几乎全部都是Hive的照搬,随着时间的推移,Hive的代码被逐渐替换,直到几乎没有原始的Hive代码保留。
Spark SQL不仅仅有访问或者操作SQL的功能,他还提供了其他的非常丰富的操作:外部数据源,优化
Spark可以操作Iceberg数据湖,这里使用的Iceberg的版本为0.12.1,此版本与Spark2.4版本之上兼容。由于在Spark2.4版本中在操作Iceberg时不支持DDL、增加分区及增加分区转换、Iceberg元数据查询、insert into/overwrite等操作,建议使用Spark3.x版本来整合Iceberg0.12.1版本,这里我们使用的Spark版本是3.1.2版本。
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作业执行。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。Hive和Spark的结合使用有两种方式,一种称为Hive on Spark:即将Hive底层的运算引擎由MapReduce切换为Spark,官方文档在这里:Hive on Spark: Getting Started。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)。
Hive自身和Spark都提供了对Hive的SQL支持,用SQL的交互方式操作Hive底层的HDFS文件,两种方式在写文件的时候有一些区别:
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。 Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍了《如何在Kerberos环境下的CDH集群部署Spark1.6 Thrift及spark-sql客户端》。本文主要介绍当集群启用Kerberos和Sentry后,如何实现Spark SQL的权限管理。因为社区版Spark SQL并未做任何权限控制。
1.文档编写目的 Iceberg是一种开放的数据湖表格式,您可以借助Iceberg快速地在HDFS上构建自己的数据湖存储服务,并借助开源大数据生态的Spark、Flink、Hive和Presto等计算引擎来实现数据湖的分析。本篇文章主要介绍如何在Apache Spark3环境下集成Iceberg并使用,Iceberg使用Apache Spark的DataSourceV2 API来实现Data Source和Catalog。Spark DSv2是一个不断更新迭代的API,在不同的Spark版本中支持的程度也不
既然是连接超时,可能有两种情况。一种是配置正常,但网络情况太差,响应还未返回给Hive就报错了。这种情况下,把请求等待时间改大就行。
pyspark读取hive数据非常简单,因为它有专门的接口来读取,完全不需要像hbase那样,需要做很多配置,pyspark提供的操作hive的接口,使得程序可以直接使用SQL语句从hive里面查询需要的数据,代码如下:
作者|梁堰波 感谢“明略数据”的投稿,只要是“干货”大数据文摘就愿意发表,也欢迎各位读者参与评论,点击文末右下角“写评论”即可。 在批处理时代,Hive一枝独秀;在实时交互式查询时代,呈现出的是百花齐放的局面。Hive onTez, Hive on Spark, Spark SQL, Impala等等,目前看也没有谁干掉谁的趋势。引用今年图灵奖得主Michael Stonebraker的话说,现在的数据库领域已经不是”one size fit all”的时代了。那么面对这么多系统,我们改如何选择呢?这里谈谈
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。 Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH中启用Spark Thrift》,本篇文章Fayson主要介绍如何在Kerberos环境下的CDH集群中部署Spark1.6的Thrift Server服务和Spark SQL客户端。 内容概述 1.部署Spark Thrift 2.启
什么是Spark 大数据计算框架 离线批处理 大数据体系架构图(Spark) Spark包含了大数据领域常见的各种计算框架:比如Spark Core用于离线计算,Spark SQL用于交互式查询,
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。
基础依赖环境 Apache Hadoop2.7.1 Apache Spark1.6.0 Apache Hive1.2.1 Apache Hbase0.98.12 (1)提前安装好scala的版本,我这里是2.11.7 (2)下载spark-1.6.0源码,解压进入根目录编译 (3)dev/change-scala-version.sh 2.11 修改pom文件,修改对应的hadoop,hbase,hive的版本 执行编译支持hive功能的spark (4)mvn -Pyarn
①InputFormat调用RecordReader,从输入目录的文件中,读取一组数据,封装为keyin-valuein对象
Apache Spark 是一个快速、可扩展的分布式计算引擎,而 Hive 则是一个数据仓库工具,它提供了数据存储和查询功能。在 Spark 中使用 Hive 可以提高数据处理和查询的效率。
在数据仓库建设中,元数据管理是非常重要的环节之一。根据Kimball的数据仓库理论,可以将元数据分为这三类:
Spark SQL里面有很多的参数,而且这些参数在Spark官网中没有明确的解释,可能是太多了吧,可以通过在spark-sql中使用set -v 命令显示当前spark-sql版本支持的参数。
Spark SQL允许开发人员直接处理RDD,同时可以查询在Hive上存储的外部数据。Spark SQL的一个重要特点就是能够统一处理关系表和RDD,使得开发人员可以轻松的使用SQL命令进行外部查询,同时进行更加复杂的数据分析。
使用 Apache Iceberg 作为您的数据湖表格式可以实现更快的数据湖分析、时间旅行、分区演化、ACID 事务等。Apache Iceberg 是实现开放式 Lakehouse 架构的关键部分,因此您可以降低数据仓库的成本并避免供应商锁定。
在大数据处理框架不断更新和优化的过程中,Hadoop和Spark之间既有竞争关系,也有相互协同的需求。比方说Hive和Spark,在一段时间内,很多人认为Spark会代替Hive,作为Hadoop的数据仓库,Hive真的已经落后了吗?
http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/50681554
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