写入API 是 Spark 数据处理能力的基本组成部分,允许用户将数据从他们的 Spark 应用程序写入或输出到不同的数据源。 这张图解释了 Apache Spark DataFrame 写入 API 的流程。它始于对写入数据的 API 调用,支持的格式包括 CSV、JSON 或 Parquet。流程根据选择的保存模式(追加、覆盖、忽略或报错)而分岔。每种模式执行...
Python中数据操作和分析的行业标准是Pandas库。在Apache Spark 3.2中，提供了一个新的API，允许很大一部分Pandas API与Spark一起透明使用。现在，数据从业者可以简单地将其导入替换为导入pyspark.Pandas作为pd，并对他们的代码将继续工作有点信心，还可以利用Apache Spark的多节点执行。目前，Pandas API的覆盖率约为80...
SparkSession}object StreamTableAPI{defmain(args:Array[String]):Unit={//1.创建对象val spark:SparkSession=SparkSession.builder().master("local").appName("StreamTableAPI").config("spark.sql.shuffle.partitions",1).config("spark.sql.warehouse.dir","./my-spark-warehouse...
具体而言,我们可以将多个写入操作放在一个事务中,并在所有写入操作完成后提交事务。 // 开启事务spark.sql("START TRANSACTION")// 并行写入多张表df.write.partitionBy("age").parquet("hdfs://localhost:9000/data/age_table")df.write.partitionBy("name").parquet("hdfs://localhost:9000/data/name_table"...
利用 JDK Unsafe API(从 Spark 2.0 开始,在管理堆外的存储内存时不再基于 Tachyon,而是与堆外的执行内存一样,基于 JDK Unsafe API 实现[3]),Spark 可以直接操作系统堆外内存,减少了不必要的内存开销,以及频繁的 GC 扫描和回收,提升了处理性能。堆外内存可以被精确地申请和释放,而且序列化的数据占用的空间可以...
在Spark 的DataFrame API中,有一个函数repartition()可以控制Spark集群上的数据分布。然而,想要有效的使用该函数并不简单,这是因为更改数据分区会与集群节点上物理数据移Shuffle的成本有关。所以我们一般的经验是,使用重新分区repartition的成本很高,因为它会引起Shuffle。
可以使用数据帧的saveAsTable方法将其保存为表。 可以使用方法创建外部表。 外部表定义目录中的元数据,但从外部存储位置获取其基础数据;通常是数据湖中的文件夹。 删除外部表不会删除基础数据。 使用Spark SQL API 查询数据 可以使用采用任何语言编写的代码中的 Spark SQL API 来查询目录中的数据。 例如,以下 PySpa...
其中第三点是只有在2.0才有的概念。不过比较遗憾的是,result table 和ForeachWriter 并没有什么结合,系统只是保证result table的完整性,通过HDFSBackedStateStoreProvider将result table 保存到HDFS。 以前的API就是给你个partition的iterator,你爱怎么玩怎么玩,但是到了现在,以ForeachWriter为例, ...
Spark - Parquet 大致常用的内容就这些,SparkSession 集成了读取 parquet、orc 的 API 非常的便捷,有需要建议直接通过 API 读取而不是 HadoopRdd / HadoopFile 。最后想说 parquet 的命名确实很好玩,parquet 翻译为地板,而不定长的列名存储,如果通过平面展示也颇有地板的感觉。
MapReduce 的每一次操作,其结果都需要落盘,然后再从磁盘中读取进行下一次操作。而 Spark 的所有操作都是在内存中进行的,速度要远远快于 MapReduce,此外在操作数据方面还提供了非常丰富的 API。 那么问题来了,Spark 和之前介绍的 Hadoop 有什么区别呢?它能完全取代 Hadoop 吗?我们来对比一下两者的差异。