在通过DataFrame API编写时,目前只支持一种模式“append”.尚未实现的“覆盖”模式 import org.apache.kudu.spark.kudu._ import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by angel: */ object DataFrame_write { def main(args: Array[

After the GA of Apache Kudu in Cloudera CDH 5.10, we take a look at the Apache Spark on Kudu integration, share code snippets, and explain how to get up and running quickly, as Kudu is already a first-class citizen in Spark’s ecosystem. As the Apache

前言 在前两篇文章 spark shuffle的写操作之准备工作 中引出了spark shuffle的三种实现,spark shuffle写操作三部曲之BypassMergeSortShuffleWriter 讲述了BypassMergeSortShuffleWriter 用于shuffle写操作的具体细节,实现相对比较朴素,实现比较朴素,值得参考和学习.本篇文章,主要剖析了 UnsafeShuffleWriter用作写shuffle数据的具体细节.下面先来看UnsafeShuffleWrite

提出问题 1. spark shuffle的预聚合操作是如何做的,其中底层的数据结构是什么?在数据写入到内存中有预聚合,在读溢出文件合并到最终的文件时是否也有预聚合操作? 2. shuffle数据的排序是如何做的? 分区内的数据是否是有序的?若有序,spark 内部是按照什么排序算法来排序每一个分区上的key的? 3. shuffle的溢出操作和TaskMemoryManager的关系? 4. 在数据溢出阶段,内存中数据的排序是使用算法进行排序的? 5. 在溢出文件数据合并阶段,内存中的数据的排

前言 再上一篇文章 spark shuffle的写操作之准备工作 中,主要介绍了 spark shuffle的准备工作,本篇文章主要介绍spark shuffle使用BypassMergeSortShuffleWriter写数据详细细节. 在本篇文章中如果有不了解的术语,也可以参照 spark shuffle的写操作之准备工作  做进一步了解. 这种shuffle写数据的方式是最简单的,spark计划在以后会移除这种shuffle机制. 先上源码,后解释: 流程如下: map数据根据分区函数写入

如何让sparkSQL在对接mysql的时候,除了支持:Append.Overwrite.ErrorIfExists.Ignore:还要在支持update操作 1.首先了解背景 spark提供了一个枚举类,用来支撑对接数据源的操作模式 通过源码查看,很明显,spark是不支持update操作的 2.如何让sparkSQL支持update 关键的知识点就是: 我们正常在sparkSQL写数据到mysql的时候: 大概的api是: dataframe.write         .format("s

参见链接 https://blog.csdn.net/u012373815/article/details/53266301 运行jar包: 将写好的项目打成jar,上传到服务器,进入SPARK_HOME的bin目录执行:spark-submit --class 类的全路径名 jar包路径

spark2.4.3+kudu1.9 1 批量读 val df = spark.read.format("kudu") .options(Map("kudu.master" -> "master:7051", "kudu.table" -> "impala::test_db.test_table")) .load df.createOrReplaceTempView("tmp_tabl

目录 SparkSQL读取Kudu,写出到Kafka 1. pom.xml 依赖 2.将KafkaProducer利用lazy val的方式进行包装, 创建KafkaSink 3.利用广播变量,将KafkaProducer广播到每一个executor SparkSQL读取Kudu,写出到Kafka 背景:通过spark SQL读kudu表,写入到kafka 参考:1.spark向kafka写入数据 2.通过Spark向Kafka写入数据 1. pom.xml 依赖 <dependencies>

spark 2.1.1 spark在写数据到hive外部表(底层数据在hbase中)时会报错 Caused by: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.hive.hbase.HiveHBaseTableOutputFormat cannot be cast to org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveOutputFormat at org.apache.spark.sql.hive.SparkHiveWrit

随着用户使用天数的增加,不管你的业务是扩大还是缩减了,为什么你的大数据中心架构保持线性增长的趋势?很明显需要一个稳定的基本架构来保障你的业务线.当你的客户处在休眠期,或者你的业务处在淡季,你增加的计算资源就处在浪费阶段:相对应地,当你的业务在旺季期,或者每周一每个人对上周的数据进行查询分析,有多少次你忒想拥有额外的计算资源. 根据需求水平动态分配资源 VS 固定的资源分配方式,似乎不太好实现.幸运的是,借助于现今强大的开源技术,可以很轻松的实现你所愿.在这篇文章中,我将给出一个解决例子,基于流式

从impala中创建kudu表之后,如果想从hive或spark sql直接读取,会报错: Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: com.cloudera.kudu.hive.KuduStorageHandler at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424

​引言 随着大数据技术架构的演进,存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本,按需调度计算资源的诉求,正在成为越来越多人的选择.相较 HDFS,数据存储在对象存储上可以节约存储成本,但与此同时,对象存储对海量文件的写性能也会差很多. 腾讯云弹性 MapReduce(EMR) 是腾讯云的一个云端托管的弹性开源泛 Hadoop 服务,支持 Spark.Hbase.Presto.Flink.Druid 等大数据框架. 近期,在支持一位 EMR 客户时,遇到典型的存储计算分离应用场景.客户使

Apache Kudu 支持Insert/Update/Delete 等写操作(Kudu 随机写效率也很高, 实测对一个窄表做全字段update, 其速度达到了Insert速度的88%, 而vertica的update效率比insert差很多), Kudu 表文件是列式数据格式(和Parquet格式类似), 所以Kudu是一个支持记录修改的分析型系统, Kudu+Impala组合起来就是一个很有竞争力的MPP架构. SQL on kudu 不同与SQL on hadoop, Hive 和其他 S

转自: http://www.tuicool.com/articles/nmYf2uf Cloudera Impala Kudu – 在快数据上的进行快分析的存储     Kudu,对应中文的含义应该是非洲的一种带条纹的大羚羊.在软件行业,大家新开发一个软件或者系统都喜欢给软件一个响亮的代号或者名字,比如苹果的OS的Mavericks, Lion等等.Cloudera则给自己新开发的大 数据存储系统命名为Kudu,我猜想背后的原因可能还是Kudu代表了速度快吧.在Cloudera官方的博客上,对

Apache Kudu是由Cloudera开源的存储引擎,可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力.Kudu支持水平扩展,使用Raft协议进行一致性保证,并且与Cloudera Impala和Apache Spark等当前流行的大数据查询和分析工具结 合紧密.本文将为您介绍Kudu的一些基本概念和架构以及在企业中的应用,使您对Kudu有一个较为全面的了解. 比较有意思的是,同为Cloudera公司开源的另一款产品Impala,是另一种非洲的羚羊,叫做“黑斑羚”,也叫“高角羚”.不知道Cl

最近迷上了spark,写一个专门处理语料库生成词库的项目拿来练练手, github地址:https://github.com/LiuRoy/spark_splitter.代码实现参考wordmaker项目,有兴趣的可以看一下,此项目用到了不少很tricky的技巧提升性能,单纯只想看懂源代码可以参考wordmaker作者的一份简单版代码. 这个项目统计语料库的结果和执行速度都还不错,但缺点也很明显,只能处理GBK编码的文档,而且不能分布式运行,刚好最近在接触spark,所以用python实现了里面

本篇文档是介绍如何快速使用spark,首先将会介绍下spark在shell中的交互api,然后展示下如何使用java,scala,python等语言编写应用.可以查看编程指南了解更多的内容. 为了良好的阅读下面的文档,最好是结合实际的练习.首先需要下载spark,然后安装hdfs,可以下载任意版本的hdfs. Spark Shell 交互 基本操作 Spark Shell提供给用户一个简单的学习API的方式 以及 快速分析数据的工具.在shell中,既可以使用scala(运行在java虚拟机,因

SparkSQL从2.0开始已经不再支持ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)这种语法了(下文简称add columns语法).如果你的Spark项目中用到了SparkSQL+Hive这种模式,从Spark1.x升级到2.x很有可能遇到这个问题. 为了解决这个问题,我们一般有3种方案可以选择: 启动一个hiveserver2服务,通过jdbc直接调用hive,让hive执

Spark学习笔记3 IDEA编写scala代码并打包上传集群运行 我们在IDEA上的maven项目已经搭建完成了,现在可以写一个简单的spark代码并且打成jar包 上传至集群,来检验一下我们的spark搭建后是否真正可以使用了 1.今天就和大家写一个计算π的spark代码 下面我把已经写好了的代码放在下面,大家可以借以参考一下 package day02 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.math.r

SparkSQL从2.0开始已经不再支持ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)这种语法了(下文简称add columns语法).如果你的Spark项目中用到了SparkSQL+Hive这种模式,从Spark1.x升级到2.x很有可能遇到这个问题. 为了解决这个问题,我们一般有3种方案可以选择: 启动一个hiveserver2服务,通过jdbc直接调用hive,让hive执