Spark数据倾斜的解决方案 使用Hive ETL预处理数据 通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive ETL预先对数据按照key进行聚合,或者是预先和其他表进行join),然后在Spark作业中针对的数据源就不是原来的Hive表了,而是预处理后的Hive表。此时由于数据已经预先进行过聚合或join操作了,那么在Spark作业中也就不需要使用原先的shuffl...
基数算法：基数算法是另一种常用的去重算法，它通过对数据进行采样，并计算采样数据的基数（即不同值的数量），从而估算出整个数据集的基数。在Spark、Hive、Flink、Mr中，可以使用HyperLogLog算法或Count-Min Sketch算法来实现基数算法。排序算法：排序算法是另一种去重算法，它可以通过对数据进行排序，然后比较相邻的元...
hive 1:hive是怎么产生的? 2:hive的框架是怎么样的? 3:hive 执行流程是什么? 4:hive sql是如何把sql语句一步一步到最后执行的? 5:hive sql任务常用参数调优做过什么? spark 6:spark 是怎么产生的? 7:spark 框架是怎么样的? 8: spark的DAG是什么? 9:spark中的app,job,stage,task是什么?有什么好处...
kafka部分用于实时计算,MySQL部分模仿业务数据,用于离线分析 Flink+Spark连接Kafka进行实时统计各站收入情况将统计的结果Sink到Mysql进行可视化展示离线部分用sqoop将业务数据导入到hive中进行分析,最终将分析完的数据导出到MySQL用于可视化展示整体使用azkaban进行调度含卷积神经网络预测地铁客流量 科技猎手 科技 计算机技术 ...
先看一下官方文档上SparkSQL增量查询的方式 地址1:https://hudi.apache.org/cn/docs/quick-start-guide#incremental-query 地址2:https://hudi.apache.org/cn/docs/querying_data#incremental-query 它是先通过spark.read中添加增量参数的形式读Hudi表为DF,然后将DF注册成临时表,最后通过Spark SQL查询临时表的形...
HBase、Hive、Spark 和 Flink 是大数据处理领域中的四个重要工具,它们各自具有独特的特点和应用场景。下面是对这四个工具的详细介绍和对比: 1. HBase 概念: HBase 是一个分布式的、可扩展的大数据存储系统,基于 Google 的 Bigtable 模型。它运行在 HDFS 上,提供了对大规模数据的随机、实时读写访问。 特点: 分...
kafka部分用于实时计算,MySQL部分模仿业务数据,用于离线分析 Flink+Spark连接Kafka进行实时统计各站收入情况将统计的结果Sink到Mysql进行可视化展示离线部分用sqoop将业务数据导入到hive中进行分析,最终将分析完的数据导出到MySQL用于可视化展示整体使用azkaban进行调度含卷积神经网络预测地铁客流量 我们都爱搞学习 科技 计算机...
本文主要记录对象存储组件Minio、数据湖组件Hudi及查询引擎Hive\Spark之间的兼容性配置及测试情况,Spark及Hive无需多言,这里简单介绍下Minio及Hudi。 MinIO是在 GNU Affero 通用公共许可证 v3.0 下发布的高性能对象存储。 它是与 Amazon S3 云存储服务兼容的 API。可使用s3a的标准接口进行读写操作。 基于 MinIO ...
Spark分实时部分和离线部分,Flink还是替代不了离线部分,Spark和Hive可以无缝整合,Flink暂时还达不到,还没有官方的支持,实时部分和Spark平起平坐 特点: 事件驱动型 以事件为单位的计算,一件事一件事的处理,kafka的通道里的单元,flume的channel里的event也是,SparkStreaming是微批次,数据进入spark的时候会定义一个批次...
spark、flink 创建Iceberg表中,元数据存储在hive 的meta_store,发现hive 或者impala无法正常读取报错。事实上解决方案是 在spark 、flink 的SQL中执行语句: addiceberg相关引擎的runntime的jar;ALTERTABLEtSETTBLPROPERTIES ('storage_handler'='org.apache.iceberg.mr.hive.HiveIcebergStorageHandler'); ...