如果开启持久化索引,主键模型大大降低了主键索引对内存的占用。因为导入时少部分主键索引存在内存中,大部分主键索引存在磁盘中。单条主键编码后的最大长度为 128 字节。 如果不开启持久化索引,主键模型适用于主键占用空间相对可控的场景,因为导入时将主键索引加载至内存中。单条主键编码后的最大长度和内存占用上限为 128...
首先,Spark的数据源分为DataSourceV1(旧版)和DataSourceV2(新版),两者的区别如下: 1、编写基于Clickhouse的DataSourceV2实现 packagecom.mengyao.spark.datasourcev2.ext.example1importjava.io.Serializableimportjava.sql.{Connection, Date, PreparedStatement, ResultSet, SQLException, Statement}importjava.text.Simple...
第一步:继承DataSourceV2和ReadSupport创建XXXDataSource类,重写ReadSupport的creatReader方法,用来返回自定义的DataSourceReader类,如返回自定义XXXDataSourceReader实例第二步:继承DataSourceReader创建XXXDataSourceReader类,重写DataSourceReader的readSchema方法用来返回数据源的schema,重写DataSourceReader的createDataReaderFact...
接下来,我们需要编写一个Spark应用程序,使用Spark DataSourceV2来读写数据。以下是一个简单的示例代码: importorg.apache.spark.sql.{SparkSession,DataFrame}objectUserInformationApp{defmain(args:Array[String]):Unit={valspark=SparkSession.builder().appName("UserInformationApp").getOrCreate()valuserDF:DataFra...
DataSourcev2 spark 调用 spark调参 Spark调优 目录 Spark调优 一、代码规范 1.1 避免创建重复RDD 1.2 尽量复用同一个RDD 1.3 多次使用的RDD要持久化 1.4 使用高性能算子 1.5 好习惯 二、参数调优 资源参数 1.1 --num-executors 100 1.2 --executor-memory 5g...
这些抽象出来的类全部存放在 sql 模块中 core 的 org.apache.spark.sql.sources.v2 包里面,咋一看好像类的数目比之前要多了,但是功能、扩展性却比之前要好很多的。从上面的包目录组织结构可以看出,Data Source API V2 支持读写、流数据写、微批处理读(比如 KafkaSource 就用到这个了)以及 ContinuousRead(continu...
没错,由于 DataSource V2 的优化,我们可以在这里加上 SupportsPushDownFilters,SupportsPushDownRequiredColumn s,SupportsReportPartitioning 等相关的优化,完整的程序如下: package com.iteblog.mysql import java.util import org.apache.spark.sql.catalyst.InternalRow import org.apache.spark.sql.execution.datasources....
不支持流处理 越来越多的场景需要流式处理,但是 DataSource API V1 不支持这个功能,这导致想 Kafka 这样的数据源不得不调用一些专用的内部 API 或者独自实现。 正是因为 DataSource API V1 的这些缺点和不足,引入 DataSource API V2 势在必行。
Spark DataSource V1 & V2 API 一文理解 1. Spark DataSource介绍 Spark DataSource 是一个 Spark 的数据连接器,可以通过该连接器进行外部数据系统的读写操作。Spark DataSource包含两部分,分别是 Reader 和 Writer。 Spark DataSource API 类似于flink 的connector API DataSource的API的代码位于spark_sql......
例如DataSourceV2Plugin.writeNodeProcessor()会负责V2WriteCommand、CreateTableAsSelect、ReplaceTableAsSelect这几个命令的解析。 解析插件可以自己扩展,丰富 spline 解析的数据源, 插件需要继承za.co.absa.spline.harvester.plugin.Plugin, spline agent 会在启动的时候自动加载 classpath 中的所有插件。