数据仓库的数据仓库：实现数据的一致性和完整性
1.背景介绍数据仓库是一种用于存储和管理大量历史数据的系统，它的主要目的是为了支持数据分析和决策。数据仓库通常包括一个数据仓库系统和一个数据仓库架构。数据仓库系统包括数据仓库的硬件、软件、网络和人员等组成部分。数据仓库架构则是一种用于构建数据仓库的框架，它包括数据仓库的数据源、数据存储、数据处理和数
Spark Bloom Filter Join
Bloom Filter Join，或者说Row-level Runtime Filtering（还额外有一条Semi-Join分支），是Spark 3.3对运行时过滤的一个最新补充之前运行时过滤主要有两个：动态分区裁剪DPP（开源实现）、动态文件裁剪DFP（Databricks实现），两者都能有效
spark概述
MapReduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组spark：Apache Spark
基于DPU和HADOS-RACE加速Spark 3.x
通过把Spark的计算卸载到DPU加速器上，在用户原有代码无需变更的情况下，端到端的性能可以得到2-5倍的提升，某些算子能达到43倍性能提升，同时CPU资源使用率从60%左右下降到5%左右，显著提升了原生SparkSQL的执行效率。DPU展现了强大的计算能力，对于端到端的分析，会有一些除去算子之外的
重生之从零开始学习大数据之Spark篇（一）
spark是一个用来实现快速，通用的集群计算平台，它基于Hadoop的MapReduce分布式框架优化并改进缺陷而形成的。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集事，速度是非常重要的。速度就以为这我们可以
关于Spark基本问题及结构[月薪2w的人都在看]
结构化数据是指按照预定义的模型结构化或以预定义的方式组织的数据。根据谷歌表示，“结构化数据是一种标准化的格式，用于提供关于页面的信息并对页面内容进行分类。结构化查询语言(SQL)用于管理关系数据库中的结构化数据。这种语言最初被称为SEQUEL，是由IBM的Donald D. Chamberlin和R
Spark与ApacheCassandra集成与优化
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理框架，它可以处理批量数据和流式数据，支持多种编程语言，如 Scala、Python、R 等。Apache Cassandra 是一个分布式、高可用的 NoSQL 数据库，它可以存储大量数据，支持高并发访问。在大数据处理和
【Spark精讲】Spark五种JOIN策略
Spark JOIN详解，Spark五种JOIN策略，Shuffle Hash Join，Broadcast Hash Join，Sort Merge Join，Cartesian Join，Broadcast Nested Loop Join
刘亦菲，彭于晏快进来看看如何在最短时间内理解Spark
（1）Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎计算引擎。这一站式的计算框架，包含了Spark RDD(这也是Spark Core用于离线批处理)、Spark SQL(交互式查询)、Spark Streaming(实时流计算)、MLlib(机器学习)、GraphX(图计算)等重要处理组件。
重生之我在CSDN学习spark
SparkSQL的前身是Shark，Shark是伯克利实验室Spark生态环境的组件之一，它修改了内存管理、物理计划、执行三个模块，并使之能运行在Spark引擎上，从而使得SQL查询的速度得到10-100倍的提升。2）在Spark中引入了RDD (Resilient Distributed Data
spark从表中采样（随机选取）一定数量的行
Spark会对表的每个分区进行采样，并根据采样结果计算总体的采样比例，然后从每个分区中选择相应比例的数据。使用一种伪随机函数或随机算法来选择采样的数据。然后，根据指定的采样比例或行数，从随机数序列中选择相应数量的随机数，并返回与这些随机数关联的行。通过使用随机算法和利用分布和分区信息来提供高效的随机
2024.1.30 Spark SQL的高级用法
N preceding : 表示往前的N行, N的取值可以是具体的数据, 也可以是关键词(unbounded(边界))lead(字段, 往后第N行, 默认值): 可以实现将对应的字段的后N行的值和当前行放置到同一行中, 如果没有, 设置为默认值。lag(字段, 往前第N行, 默认值): 可以实现将对
Ubuntu22.04下在Spark2.4.0中采用Local模式配置并启动pyspark
Ubuntu22.04下在Spark2.4.0中采用Local模式配置并启动pyspark（python3.5.2）
Spark中写parquet文件是怎么实现的
的时候得注意不能调整过大，否则会导致OOM，但是如果在最后写文件的时候加入合并小文件的功能（AQE+Rebalance的方式），也可以适当的调整大一点，因为这个时候的Task 不像没有shuffle一样，可能还会涉及到sort以及aggregate等消耗内存的操作，（这个时候就是一个task纯写pa
Spark在降本增效中的一些思考
这也是笔者一直在关注的项目，根据 TPC-H 测试结果显示起码有2倍的性能提升，但是实际效果还是得看SQL的pattern。但是由于目前我们的Spark 是基于 3.5.0的，是比较新的版本，而社区这块的融合还在继续，所以这块今年应该可以行动起来,可以参考。注意： 我们批集群的CPU利用率在60%以
基于Spark协同过滤的农产品个性推荐系统
本系统是一个基于Python技术栈开发的农产品在线交易平台。通过集成了pyspark、hadoop、django、scrapy、vue、element-plus等多个优秀开源框架，实现了全方位的功能覆盖，并采用了协同过滤算法为用户推荐相关农产品。首先，我们使用Scrapy爬虫框架抓取惠农网站上的农产
2024-02-26（Spark，kafka）
1）SparkSQL和Hive都是用在大规模SQL分布式计算的计算框架，均可以运行在YARN上，在企业中被广泛应用。2）SparkSQL的数据抽象为：SchemaRDD（废弃），DataFrame（Python，R，Java，Scala），DataSet（Java，Scala）3）DataFrame
spark的保姆级配置教程
如果报以下错误，就输入conda activate pyspark 激活环境。pip下载pyhive、pyspark、jieba包。该环境搭建spark使用spark-2.4.0版本。一样运用xshell上传文件。解压之后进行重命名，重命名为。在文件后面追加下面的内容。路径根据你自己的修改。
数据仓库与大数据技术的结合
1.背景介绍大数据技术已经成为当今企业和组织中不可或缺的一部分，它为企业提供了大量的数据来源，帮助企业更好地了解市场、客户、产品等，从而提高企业的竞争力。然而，大数据技术的发展也带来了一系列的挑战，如数据的存储、处理、分析等。数据仓库技术是一种用于存储、管理和分析大量数据的技术，它的发展也与大数据技
【Spark精讲】SparkSQL的RBO与CBO
Spark SQL的核心是Catalyst查询编译器。SQL优化器：RBO、CBO基于规则的优化器(Rule-Based Optimization,RBO)基于代价的优化器(Cost-Based Optimization,CBO)Outer 类型 Join 中的谓词下推通过 "spark.sql.c
