spark远程读取其他服务器文件_云服务器
社区干货
干货 | 在字节跳动,一个更好的企业级SparkSQL Server这么做
> SparkSQL是Spark生态系统中非常重要的组件。面向企业级服务时,SparkSQL存在易用性较差的问题,导致难满足日常的业务开发需求。**本文将详细解读,如何通过构建SparkSQL服务器实现使用效率提升和使用门槛降低。**... 相比直接使用编程式的方式操作Spark的RDD或者DataFrame的API,SparkSQL可直接输入SQL对数据进行ETL等工作的处理,极大提升了易用度。但是相比Hive等引擎来说,由于SparkSQL缺乏一个类似Hive Server2的SQL服务器,导致S...
万字长文,Spark 架构原理和 RDD 算子详解一网打进! | 社区征文
就可以开始正式执行 spark 应用程序了。第一步是创建 RDD,读取数据源;> - HDFS 文件被读取到多个 Worker节点,形成内存中的分布式数据集,也就是初始RDD;> - Driver会根据程序对RDD的定义的操作,提交 Task 到 Exec... 获取数据的方法,分区的方法等等。### 2.3 RDD的五大特性(1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位。对于RDD来说,每个分片都会被一个计算任务处理,并决定并行计算的粒度。用户可以在创建RDD时指定RDD的分片...
干货 | 提速 10 倍!源自字节跳动的新型云原生 Spark History Server正式发布
> 近期火山引擎正式发布 UIMeta,一款致力于监控、分析和优化的新型云原生 Spark History Server,相比于传统的事件日志文件,**它在缩小了近乎 10 倍体积的基础上,居然还实现了提速 10 倍!**> > 目前,UIMeta Servi... 会给历史服务器带来沉重的负担。接下来,火山引擎 LAS 团队将向大家详细介绍字节跳动内部是怎么基于 UIMeta 实现海量数据业务的平稳和高效运转,让技术驱动业务不断发展。# **1. 业务背景**## 1.1 开源 Spark Hi...
干货 | 在字节跳动,一个更好的企业级SparkSQL Server这么做
> > > SparkSQL是Spark生态系统中非常重要的组件。面向企业级服务时,SparkSQL存在易用性较差的问题,导致> 难满足日常的业务开发需求。> **本文将详细解读,如何通过构建SparkSQL服务器实现使用效率提升和使用门... 相比直接使用编程式的方式操作Spark的RDD或者DataFrame的API,SparkSQL可直接输入SQL对数据进行ETL等工作的处理,极大提升了易用度。但是相比Hive等引擎来说,由于SparkSQL缺乏一个类似Hive Server2的SQL服务器,导致S...
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干货 | 在字节跳动,一个更好的企业级SparkSQL Server这么做
> > > SparkSQL是Spark生态系统中非常重要的组件。面向企业级服务时,SparkSQL存在易用性较差的问题,导致> 难满足日常的业务开发需求。> **本文将详细解读,如何通过构建SparkSQL服务器实现使用效率提升和使用门... 相比直接使用编程式的方式操作Spark的RDD或者DataFrame的API,SparkSQL可直接输入SQL对数据进行ETL等工作的处理,极大提升了易用度。但是相比Hive等引擎来说,由于SparkSQL缺乏一个类似Hive Server2的SQL服务器,导致S...
StarRocks Spark Connector
StarRocks 支持通过 Spark 读取或写入数据。您可以使用 Spark Connector 连接 Spark 与 StarRocks 实现数据导入,其原理是在内存中对数据进行攒批,按批次使用 Stream Load 将数据导入 StarRocks。Spark Connector 支持 DataFrame 和 SQL 接入形式,并支持 Batch 和 Structured Streaming 作业类型。 1 获取 Spark Connector您可以从 Maven 中央仓库 中下载与您 Spark 版本匹配的最新的 spark-connector-starrocks.jar 文件,也可以使...
干货 | 提速 10 倍!源自字节跳动的新型云原生 Spark History Server正式发布
> > > 近期火山引擎正式发布UIMeta,一款致力于监控、分析和优化的新型云原生 Spark History Server,相比于传统的事件日志文件, **它在缩小了近乎 10倍体积的基础上,居然还实现了提速 10倍!**> > > > > 目前... 会给历史服务器带来沉重的负担。接下来,火山引擎 LAS 团队将向大家详细介绍字节跳动内部是怎么基于 UIMeta 实现海量数据业务的平稳和高效运转,让技术驱动业务不断发展。 是如何完成 Shuffle 任务的?如下图,每一个 Map Task,从 Mapper 1 到 Mapper M 都会在本地生成属于自己的 Shuffle 文件。这个 Shuffle 文件内部由 R 个连续的数据片段组成。每一个 Reduce Task 运行时都会分别连接所有的 Task,从 Mapper 1 一直到 Mapper M 。连接成功后,Reduce Task 会读取每个文件中属于自己的数据片段。![]()上述方式带来的问题是显而易见的:- 由...
揭秘字节跳动云原生 Spark History 服务 UIService
> 本文是字节跳动数据平台数据引擎 SparkSQL 团队针对 Spark History Server (SHS) 的优化实践分享。,维护一个列表。当用户访问 UI,会从列表中查找请求所需的任务,如果存在,就完整读取对应...
在字节跳动,一个更好的企业级 SparkSQL Server 这么做
> SparkSQL是Spark生态系统中非常重要的组件。面向企业级服务时,SparkSQL存在易用性较差的问题,导致难满足日常的业务开发需求。**本文将详细解读,如何通过构建SparkSQL服务器实现使用效率提升和使用门槛降低。**... 相比直接使用编程式的方式操作Spark的RDD或者DataFrame的API,SparkSQL可直接输入SQL对数据进行ETL等工作的处理,极大提升了易用度。但是相比Hive等引擎来说,由于SparkSQL缺乏一个类似Hive Server2的SQL服务器,导致S...
揭秘|UIService:字节跳动云原生 Spark History 服务
> 本文是字节跳动数据平台数据引擎 SparkSQL 团队针对 Spark History Server (SHS) 的优化实践分享。,维护一个列表。当用户访问 UI,会从列表中查找请求所需的任务,如果存在,就完整读取对应...
干货|字节跳动数据技术实战:Spark性能调优与功能升级
Spark计算过程中,读取的数据量越少,整体的计算也会越快。大多数情况下,可以直接跳过一些没必要的数据, **即Data Skipping。** **Data Skipping核心思路主要分为三个层面:** **●****Partition Skipping:**仅读取必要的分区。例如下图中的分区过滤条件date = ‘20230101’,经过Partition Skipping,实际只需要读红色部分的数据文件。===================================================================...
Cloud Shuffle Service 在字节跳动 Spark 场景的应用实践
Spark 3.3 中,External Shuffle Service(以下简称 ESS)是如何完成 Shuffle 任务的?如下图,每一个 Map Task,从 Mapper 1 到 Mapper M 都会在本地生成属于自己的 Shuffle 文件。这个 Shuffle 文件内部由 R 个连续的数据片段组成。每一个 Reduce Task 运行时都会分别连接所有的 Task,从 Mapper 1 一直到 Mapper M 。连接成功后,Reduce Task 会读取每个文件中属于自己的数据片段。