在大数据处理领域,ETL 是构建数据仓库和进行数据分析的基础。 Spark 是一个开源的大数据处理框架,提供了高效的内存计算能力,适用于大规模数据处理任务。Scala 是一种运行在 Java 虚拟机(JVM)上的编程语言,具有强大的函数式编程特性,非常适合与 Spark 结合使用。 相关优势 高效性:Spark 的内存计算能力使得数据处理速度...
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行动操作会对RDD计算出一个结果,并把结果返回到驱动器程序中,或把结果存储到外部存储系统(如HDFS)中 3、转化操作和行动操作的区别在于spark计算RDD的方式不同。如果对于一个特定的函数是属于转化操作还是行动操作感到困惑,可以看看它的返回值类型:转化操作返回的是RDD,而行动操作返回的是其他的数据类型。 虽然你可以...
比如你的ETL任务中用到了多个系统的数据,对于用户ID,系统A里面叫user_id,系统B里面叫u_id,系统C里面叫mapped_id,当经过我们数据清洗流程后我们应该将这些字段统一成同个概念,比如USER_ID。 数据schema 中字段名应用下划线分割,而代码变量仍旧应该采用驼峰命名法,字段与变量应该有默认对应关系。 建议维护一个业务名词...
使用Spark开发ETL系统的优势: 1、由于海量的日志记录、交易记录,单机进行ETL变得越来越困难。搭建一套具备大规模数据处理能力的ETL系统成为大数据分析系统中不可或缺的环节。由于Spark在大数据处理能力上的高效率、及其简单易用的API、同时对各种数据库的访问都实现了良好的支持,使用Spark来开发搭建ETL成为一个不错的选择...
ETL是指将数据从源系统中经过抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load)到目标数据存储区的过程。常见的ETL工具有Oracle Data Integrator、Informatica PowerCenter、DataStage、Kettle、DataSprider等。 在大数据应用中,海量的数据及对潜在应用的支持是非常重要的方面,并体现出与传统应用开发的巨大不同。因此,在选择合适...
指令解释:spark-submit就是spark的执行程序,master yarn是spark-submit的参数,指定yarn作为计算调度的中心。最后hello.py就是我们的ETL程序。 Extract 抽取 ETL的第一步就是从数据源抽取数据,在Spark中就是从Hive里读取数据。 Hive虽然实质上是个MapReduce接口的封装,但从上层抽象模型来看,有最基本的Schema、Table和Co...
工作内容 1.基于应用、游戏、视频等互联网数据,构建相关业务的数据仓库体系; 2.负责数仓模型设计、ETL开发,海量数据下的性能调优,以及复杂业务场景下的需求交 中软国际 计算机软件已上市10000人以上 Spark大数据开发工程师25-45K·15薪 北京海淀区上地经验不限本科 ...
1.数据采集:利用ETL工具将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等,抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础;或者也可以把实时采集的数据作为流计算系统的输入,进行实时处理分析。