基于sparkSql DataSourceV2实现输入源SparkSQL的DataSourceV2的实现与StructuredStreaming自定义数据源如出一辙,思想是一样的,但是具体实现有所不同,主要步骤如下: 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XXXDataSourceRe...
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...
在使用DSL方式(DataFrame/DataSet)编写时Spark SQL时,会通过SparkSession.read.format(source: String)或SparkSession.write.format(source: String)来指定要读写的数据源,常见的有jdbc、parquet、json、kafka、kudu等,但实际上,这个format(source)的实现是通过DataSourceRegister类(trait)的shortName方法定义的。同时,如...
除了multiple catalog以外,SparkSQL DatasourceV2还重构生成了SupportsRead/SupportsWrite等接口,用来支持数据源的各类操作,由于篇幅有限,就不在本文中具体展开。 基于Spark 3.0 preview使用Iceberg + SparkSQL 在Spark DatasourceV2增加了multiple catalog等功能后,回到我们想要查询的SQL,实现步骤如下: 在Iceberg侧对Catalog...
DataSource V1 API执行原理 自定义V1数据源 1 DataSource的V1与V2 最初Spark的底层数据模型只有RDD,后来演化除了DataFrame,随着SQL化的支撑越来越多的API转向SQL,整个spark的重心也逐步往SQL方向偏移。在2.3以前数据源相关的API一般叫做V1 API,它以RDD为基础,向上扩展schema信息,形成DataFrame。之后的版本则是另一...
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...
Apache Iceberg在现阶段对Data Source V2 API提供了一个比较完整的适配,因为Iceberg的社区成员是Data Source V2 API主要设计者和推动者,这也为我们提供了一个非常好的Demo。 ClickHouse目前在OLAP领域,尤其在单表查询领域可以说是一骑绝尘,如果我们能结合Spark和ClickHouse这两个大数据组件,让Spark读写ClickHouse像访问Hi...
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...
DataSourceAPIv1 版本于Spark1.3 发布。 根据社区反馈,它具有下面的限制: 1. 由于其输入参数包括 DataFrame / SQLContext,因此 DataSource API 兼容性取决于这些上层的 API。 2. 物理存储信息(例如,划分和排序)不会从数据源传播,并且因此,Spark 的优化器无法利用。
主要用来打基本功,包括源码环境安装、测试类编写、sparksql解析的整个流程中的每一步的精读,精读过程中贯穿scala基础语法、调试技巧、读源码的方法。 【福利】进阶内容(不断迭代): 以大家日常工作中遇到的问题或者面试遇到的问题为依据,从源码层面深挖 1、sparkdatasource v1和v2区别,以及自定义datasource ...