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... 形成新的RDD的partition;## 二、RDD概述### 2.1 什么是RDD?RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做**弹性分布式数据集**,** 是Spark中最基本的数据抽象**,它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集...
Spark 组件由于其较好的容错与故障恢复机制,在企业的长时作业中使用的非常广泛,而SparkSQL又是使用Spark组件中最为常用的一种方式。 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... 与MySQL等关系型数据稍有不同。首先,Hive Server2本身是提供了一系列RPC接口,具体的接口定义在org.apache.hive.service.rpc.thrift包下的TCLIService.Iface中,部分接口如下:```public TOpenSessionResp OpenS...
filterRDD.collect.foreach(println)```通过观察日志,我看到转换操作记录在Driver中而不执行,直到collect触发,此时串行所有转换操作在Executor上执行。这样解答了我之前的疑问,也巩固了RDD基本概念。这个例子帮助我理解Spark的运行机制。再比如我学习SparkSQL时遇到的难点例子。学习难点: SQL on RDD与SQL on Dataset/DataFrame的区别。在学习SparkSQL时,我发现它支持两种SQL查询方式:使用SQL对RDD进行查询,以及使用SQL对...
Spark 组件由于其较好的容错与故障恢复机制,在企业的长时作业中使用的非常广泛,而SparkSQL又是使用Spark组件中最为常用的一种方式。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... 与MySQL等关系型数据稍有不同。首先,Hive Server2本身是提供了一系列RPC接口,具体的接口定义在org.apache.hive.service.rpc.thrift包下的TCLIService.Iface中,部分接口如下:```public TOpenSessionResp OpenSes...
Spark 组件由于其较好的容错与故障恢复机制,在企业的长时作业中使用的非常广泛,而SparkSQL又是使用Spark组件中最为常用的一种方式。 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... 与MySQL等关系型数据稍有不同。首先,Hive Server2本身是提供了一系列RPC接口,具体的接口定义在org.apache.hive.service.rpc.thrift包下的TCLIService.Iface中,部分接口如下:``` public TOpen...
Data + AI Summit 峰会上的分享回顾,**关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【0831】获得 PPT 材料。**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/46586ad0a51843bbb868... 都有对应的 `SparkListenerEvent` 实现。所有的 event 会发送到`ListenerBus`中,被注册在`ListenerBus`中的所有 listener 监听。其中`EventLoggingListener`是专门用于生成 event log 的监听器。它会将 event 序列...
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 Service 已经取代了原有的 History Server,为字节跳动每天数百万的作业提供服务,并且成为火山引擎 **湖仓一体分析服务 LAS(LakeHouse Analytics Service)** 的默认服务。> > > > > 此次文章为分享> > > > > 本篇文章为Databricks 主...
都有对应的 `SparkListenerEvent` 实现。所有的 event 会发送到`ListenerBus`中,被注册在`ListenerBus`中的所有 listener 监听。其中`EventLoggingListener`是专门用于生成 event log 的监听器。它会将 event 序列... org.apache.spark.status.PoolDataorg.apache.spark.status.ExecutorSummaryWrapperorg.apache.spark.status.StageDataWrapperorg.apache.spark.status.AppSummaryorg.apache.spark.status.RDDOperationGraphW...
都有对应的 SparkListenerEvent 实现。所有的 event 会发送到ListenerBus中,被注册在ListenerBus中的所有listener监听。其中EventLoggingListener是专门用于生成 event log 的监听器。它会将 event 序列化为 Json ... org.apache.spark.status.ExecutorSummaryWrapper org.apache.spark.status.StageDataWrapper org.apache.spark.status.AppSummary org.apache.spark.status.RDDOperation...
`SparkListenerEvent`,例如 ApplicationStart / StageCompleted / MetricsUpdate 等等,都有对应的 `SparkListenerEvent` 实现。所有的 event 会发送到`ListenerBus`中,被注册在`ListenerBus`中的所有listen... org.apache.spark.status.ExecutorSummaryWrapper org.apache.spark.status.StageDataWrapper org.apache.spark.status.AppSummary org.apache.spark.status.RDDOperation...
都有对应的 SparkListenerEvent 实现。所有的 event 会发送到 ListenerBus 中,被注册在 ListenerBus 中的所有 listener 监听。其中 EventLoggingListener 是专门用于生成 event log 的监听器。它会将 event 序列化... org.apache.spark.status.PoolDataorg.apache.spark.status.ExecutorSummaryWrapperorg.apache.spark.status.StageDataWrapperorg.apache.spark.status.AppSummaryorg.apache.spark.status.RDDOperationGraphW...
数据湖开源项目Apache Hudi PMC Member随着Flink社区的不断发展,越来越多的公司将Flink作为首选的大数据计算引擎。字节跳动也在持续探索Flink,作为众多Flink用户中的一员,对于Flink的投入也是逐年增加。## 字节... 中间所消耗的储存以及计算资源都比较严重。- 同时,随着字节跳动业务的快速发展,近实时分析的需求也越来越多。- 最后,整条链路流程太长,涉及到Spark和Flink两个计算引擎,以及3个不同的任务类型,用户使用成本和...
数据湖开源项目Apache Hudi PMC Member在选择了基于Hudi的数据湖框架后,我们基于字节跳动内部的场景,打造定制化落地方案。我们的目标是通过Hudi来支持所有带Update的数据链路: * 需要高效率且低成本的Upsert* 支持高吞吐* 端到端的数据可见性控制在5-10分钟以内目标明确后,我们开始了对Hudi Flink Writer进行了测试。这个图是Hudi on Flink Writer的架构:一条新的数据进来之后,首先会经过一个索引层,从而找到它...