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大数据入门：Spark是否依赖Hadoop？

但是仅在一年多左右的时间，Spark就迅速成为了新一代的大数据框架的选择，光环甚至一度超过Hadoop，而关于Hadoop和Spark的争议，也一直没断过。比如说Spark是否依赖hadoop？...但是到今天来看，2021年了，Hadoop也还是主流框架之一，Spark也同样获得了不低的地位。 为什么会出现这样的状况呢？ 这其实就是今天的“Spark是否依赖hadoop”这个问题的答案。...Hadoop处理大数据的架构，通常是这样的顺序：从HDFS读取输入数据；在Map阶段使用用户定义的mapper function,然后把结果写入磁盘；在Reduce阶段，从各个处于Map阶段的机器中读取...Spark正是在这样的背景下诞生的，Spark不像Hadoop采取磁盘读写，而是基于性能更高的内存存储进行数据存储和读写。...但是Spark也并非完美，从上面我们可以看出，Spark缺乏数据存储这一块的支持——没有分布式文件系统。 因此，Spark是否依赖hadoop？很大程度上来说，还是依赖的。

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    Spark将Dataframe数据写入Hive分区表的方案

    欢迎您关注《大数据成神之路》 DataFrame 将数据写入hive中时，默认的是hive默认数据库,insert into没有指定数据库的参数，数据写入hive表或者hive表分区中： 1、将DataFrame...临时表 insertInto函数是向表中写入数据，可以看出此函数不能指定数据库和分区等信息，不可以直接写入。...下面语句是向指定数据库数据表中写入数据： case class Person(name:String,col1:Int,col2:String) val sc = new org.apache.spark.SparkContext...数据写入hive数据表中了。...,使用saveAsTable时数据存储格式有限，默认格式为parquet，将数据写入分区的思路是：首先将DataFrame数据写入临时表，之后由hiveContext.sql语句将数据写入hive分区表中

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    如何使用Spark Streaming读取HBase的数据并写入到HDFS

    年被添加到Apache Spark中的，作为核心Spark API的扩展它允许用户实时地处理来自于Kafka、Flume等多种源的实时数据。...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...SparkContext及SteamingContext，通过ssc.receiverStream(new MyReceiver(zkHost, zkPort))获取DStream后调用saveAsTextFiles方法将数据写入...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。...Seconds, StreamingContext} /** * package: com.cloudera.streaming * describe: SparkStreaming读取HBase表数据并将数据写入

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    spark 写 gptpg 效率优化：写入 237w 行数据耗时从 77 分钟到 34 秒

    T .T 其实事情很简单，先介绍一下背景，背景是我们 lz 或者 tesla 上跑 spark 任务，一通计算之后，结果总要落地，一般落地到 tdw/tpg，而具体到我们这次的场景中，我们用的是 gp，...先看效果，优化前，我们的耗时如下 优化后 对比图 作为对比，我们原先的数据写入方式是 jdbc 连上之后拼 insert 语句，应该说这种方式在 OLTP 场景下是很适用的，但是在 OLAP 场景下效率问题就开始显现出来了...之后又占一份内存 于是尝试使用 PipedOutputStream 和 PipedInputStream 来解决，这是一个基于管道的流式读写，我们可以起一个单独的线程，来往这个 PipedOutputStream 写入数据...2w 左右的一个 partition 来分别写入，每个的耗时都控制在 10s 以内 而主节点如下 可以看到主节点再无写入数据的动作，并且总的耗时比文章开头的耗时还要下降了 5s，不过基本在一个量级，...，以避免脏数据 在写入数据之后校验写入行数是否相符，以免某个 partition 写的过程中出异常了（这里其实引申出来一个问题，如果某个 executor 在写到一半的时候挂了，怎么办，是否只能整个 lz

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    Spark netty RPC 通信原理

    Akka 通信系统架构 Akka 通过消息传递实现并发处理，规避了复杂的thread和私有数据，异步通信，事件响应等处理。 保持数据隔离并绑定到线程。...线程应该隐藏（封装）它们的私有数据和其他资源，而不是与系统的其余部分共享它们。 通过消息（事件对象）在线程之间异步通信。使用异步事件可以使线程真正独立地运行，而不会相互阻塞。...InBox，发送出去的消息写入 OutBox 并被发送到其他 Endpoint 的 InBox 中。...TransportClient旨在允许有效传输大量数据，这些数据将被拆分成几百KB到几MB的块。简言之，可以认为TransportClient就是Spark Rpc 最底层的基础客户端类。...MessageDecoder：对从管道中读取的ByteBuf进行解析，防止丢包 TransportFrameDecoder：对从管道中读取的ByteBuf按照数据帧进行解析； StreamManager

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    计算机基础-----不同磁道扇区数是否相同？空硬盘写入数据填充磁道和扇区的顺序是什么？

    前几天了解了一下硬盘，对硬盘中的磁道和扇区的理解还不是很清楚，又查找了一些资料，对于硬盘中的结构有了较深的了解，今天总结一下 一.不同磁道扇区数是否相同？...相信不止我一个人对磁道中的扇区数是否相同有疑问，而且通过网上查阅也是观点不同，我们先看看维基百科和百度百科对于扇区两个矛盾的介绍 维基百科：扇区 磁盘上的每个磁道被等分为若干个弧段，这些弧段便是硬盘的扇区...又因为每个扇区存储数据量是相同的，我们就能发现外圈扇区的数据密度要比内圈扇区数据密度要低，能够发现这对外圈磁道来说是一种资源浪费。...二.空硬盘写入数据填充磁道和扇区顺序是什么？ 如果要对一个空硬盘写入数据，它应该是先写满同一个磁道的所有扇区，然后再换一个磁道写入，并且是先写满外磁道，依次写进里面的磁道。...同样的时间，磁盘所有扇区会转动同样的角度，但是机械臂在外磁道可以扫过10个扇区的面积，读写10个扇区的数据，但是在里面的磁道只能扫过一个扇区的面积，读写一个扇区的数据。

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    什么是Apache Spark

    Spark和MapReduce之间的主要区别在于，Spark处理数据并将其保存在内存中以供后续步骤使用，而无需写入或读取磁盘，从而大大加快了处理速度。 Spark于2009年在加州大学伯克利分校开发。...Spark 还会将数据存储在内存中，除非系统内存不足或用户决定将数据写入磁盘以实现持久化目的。 RDD 中的每个数据集都分为逻辑分区，这些逻辑分区可以在集群的不同节点上进行计算。...数据帧和数据集 除了RDD之外，Spark还处理另外两种数据类型：DataFrames和Datasets。 数据帧是最常见的结构化应用程序编程接口 （API），表示包含行和列的数据表。...数据集是数据帧的扩展，提供类型安全、面向对象的编程接口。默认情况下，数据集是强类型 JVM 对象的集合，与数据帧不同。...Spark SQL允许从DataFrames和SQL数据存储（如Apache Hive）查询数据。Spark SQL 查询在另一种语言中运行时返回数据帧或数据集。

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    Apache Hudi在Hopsworks机器学习的应用

    对于这些在线应用程序，模型输入的某些部分（特征向量）将在应用程序本身中可用，例如最后点击的按钮，而特征向量的其他部分则依赖于历史或上下文数据，必须检索后端存储，例如用户在过去一小时内点击按钮的次数或按钮是否为热门按钮...•引擎：在线特征存储带有可扩展的无状态服务，可确保数据尽快写入在线特征存储，而不会从数据流（Spark 结构化流）或静态 Spark 或 Pandas DataFrame中进行写入放大，即不必在摄取特征之前先将特征物化到存储中...如果您有现有的 ETL 或 ELT 管道，它们生成包含特征的数据帧，您可以通过简单地获取对其特征组对象的引用并使用您的数据帧作为参数调用 .insert() 来将该数据帧写入特征存储 ....但是也可以通过将批次写入 Spark 结构化流应用程序中的数据帧来连续更新特征组对象。...Spark 使用 worker 将数据帧写入在线库。此外相同的工作人员被重新用作客户端，在在线特征存储上执行读取操作以进行读取基准测试。

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    实时湖仓一体规模化实践：腾讯广告日志平台

    Iceberg 表的 schema 等等； C、数据正常写入数据湖后，下游使用方如何消费数据湖表的增量数据，小文件问题如何解决，是否影响查询性能，整体存储成本上涨多少，小文件过多对底层 HDFS 集群压力如何...原有的 Spark 小时入湖任务仍然保留，用于数据重跑，数据修复，历史数据回刷等场景，完整的一次性覆盖写入一个小时分区的数据。...接入数据湖的自动优化服务，后台异步处理小文件合并，孤儿文件删除，表生命周期管理等维护清理工作，持续优化数据的存储和查询性能。...湖仓一体方案遇到的挑战和改进 日志数据从各个终端写入消息队列，然后通过Spark批写入或者Flink流式（开发中）写入数据湖，入湖的数据可以通过Spark/Flink/Presto进行查询分析。...信息，这样我们在查询上述语句时就可以先判断where条件的列是否存在于写入表的schema中，可以过滤更多的文件。

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    Hudi实践 | Apache Hudi在Hopsworks机器学习的应用

    对于这些在线应用程序，模型输入的某些部分（特征向量）将在应用程序本身中可用，例如最后点击的按钮，而特征向量的其他部分则依赖于历史或上下文数据，必须检索后端存储，例如用户在过去一小时内点击按钮的次数或按钮是否为热门按钮...•引擎：在线特征存储带有可扩展的无状态服务，可确保数据尽快写入在线特征存储，而不会从数据流（Spark 结构化流）或静态 Spark 或 Pandas DataFrame中进行写入放大，即不必在摄取特征之前先将特征物化到存储中...如果您有现有的 ETL 或 ELT 管道，它们生成包含特征的数据帧，您可以通过简单地获取对其特征组对象的引用并使用您的数据帧作为参数调用 .insert() 来将该数据帧写入特征存储 ....但是也可以通过将批次写入 Spark 结构化流应用程序中的数据帧来连续更新特征组对象。...Spark 使用 worker 将数据帧写入在线库。此外相同的工作人员被重新用作客户端，在在线特征存储上执行读取操作以进行读取基准测试。

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    Apache Hudi 0.11 版本重磅发布，新特性速览!

    元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此，使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。...，允许利用数据跳过对于所有数据集，无论它们是否执行布局优化程序（如聚类）。...要从数据跳过中受益，请确保同时为写入器和读取器设置hoodie.enable.data.skipping=true，并在元数据表中启用元数据表和列统计索引。...异步索引 在 0.11.0 中，我们添加了一个新的异步服务，用于索引我们丰富的表服务集。它允许用户在元数据表中创建不同类型的索引（例如，文件、布隆过滤器和列统计信息），而不会阻塞摄取。...虽然索引过程本身是异步的并且对写入者来说是非阻塞的，但需要配置锁提供程序以安全地协调运行中的写入者进程。

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    StarRocks学习-进阶

    目录 一、数据导入 名词解释 基本原理  导入方式 1.Broker Load 2.Spark Load 3.Stream Load 4.Routine Load 5.Insert Into 同步和异步...同步和异步 StarRocks目前的导入方式分为两种：同步和异步。 同步导入 同步导入方式即用户创建导入任务，StarRocks 同步执行，执行完成后返回导入结果。用户可通过该结果判断导入是否成功。...导入任务会被异步执行，用户在创建成功后，需要通过轮询的方式发送查看命令查看导入作业的状态。如果创建失败，则可以根据失败信息，判断是否需要再次创建。...异步类型的导入方式有：Broker Load, Spark Load。...确定导入方式的类型：导入方式分为同步或异步。如果是异步导入方式，外部系统在提交创建导入后，必须调用查看导入命令，根据查看导入命令的结果来判断导入是否成功。

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    实时湖仓一体规模化实践：腾讯广告日志平台

    Iceberg 表的 schema 等等； C、数据正常写入数据湖后，下游使用方如何消费数据湖表的增量数据，小文件问题如何解决，是否影响查询性能，整体存储成本上涨多少，小文件过多对底层 HDFS 集群压力如何...原有的 Spark 小时入湖任务仍然保留，用于数据重跑，数据修复，历史数据回刷等场景，完整的一次性覆盖写入一个小时分区的数据。...接入数据湖的自动优化服务，后台异步处理小文件合并，孤儿文件删除，表生命周期管理等维护清理工作，持续优化数据的存储和查询性能。...湖仓一体方案遇到的挑战和改进 日志数据从各个终端写入消息队列，然后通过Spark批写入或者Flink流式（开发中）写入数据湖，入湖的数据可以通过Spark/Flink/Presto进行查询分析。...信息，这样我们在查询上述语句时就可以先判断where条件的列是否存在于写入表的schema中，可以过滤更多的文件。

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