# Spark Kudu 超大数据读取的一站式指南
随着数据量的不断增加，如何高效地读取和处理大数据成为了企业和开发者亟需解决的问题。Apache Spark和Apache Kudu的结合为超大数据的读取和分析提供了一种高效的解决方案。在这篇文章中，我们将介绍Spark Kudu的基本概念，如何进行超大数据的读取，并提供相应的代码示例。
## Spark与Kudu简介
- **Apache
随着互联网、移动互联网和物联网的发展，我们已经切实地迎来了一个大数据的时代。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合，对大数据的实时分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。目前对大数据的实时分析工具，业界公认最佳为Spark。Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，Spark目前是Apache软件基金会旗下，顶级的开源项目，Spark作为MapReduce
转载
2023-09-28 14:22:00
105阅读
# 如何通过 Spark 条件读取 Kudu 数据
在数据处理的世界里，Spark 和 Kudu 是两个强大的工具。Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，而 Kudu 提供高性能的随机访问和快速分析。本文将教你如何使用 Spark 条件读取 Kudu 数据，步骤简单易懂，适合刚入行的小白。
## 整体流程
我们将通过下面的表格来展示整个流程。
| 步骤 | 描述 |
| ----
1、pyspark连接kudupyspark --jars /home/oicq/guomm/kudu-spark2_2.11-1.6.0.jar # 启动
sqlContext = pyspark.sql.SQLContext(spark) # 创建sql连接
df = sqlContext.read.format('org.apache.kudu.spark.kudu')
转载
2024-06-04 08:21:51
74阅读
到目前为止，我们已经听说过几个上下文，例如 SparkContext，SQLContext，HiveContext，SparkSession，现在，我们将使用 Kudu 引入一个KuduContext。这是可在 Spark 应用程序中广播的主要可序列化对象。此类代表在 Spark 执行程序中与 Kudu Java客户端进行交互。 KuduContext 提供执行DDL 操作所需的方法，与本机 Ku
转载
2024-06-17 07:21:57
60阅读
# Spark读取Kudu实现流程
## 1. 概述
本文将介绍如何使用Spark读取Kudu数据。Kudu是一个分布式高性能列式存储引擎，而Spark是一个用于大数据处理的快速通用计算引擎。通过将两者结合使用，我们可以实现高效地从Kudu读取数据并进行数据分析、处理等操作。
## 2. 实现步骤
下面是实现Spark读取Kudu数据的步骤。我们将使用Scala语言进行代码编写。
| 步
原创
2024-02-04 05:17:58
60阅读
# Spark SQL 读取 Kudu
## 简介
Kudu 是一个开源的分布式存储系统，适用于需要快速读写大量随机访问的数据。它具有高性能、水平扩展和可靠性等优点，被广泛应用于实时分析和实时报表等场景。
Spark SQL 是 Apache Spark 提供的一种用于结构化数据处理的模块，它提供了一种用于操作结构化数据的统一接口，可以方便地与各种数据源进行交互。
在本文中，我们将介绍如何
原创
2023-09-29 04:01:11
195阅读
# Spark 读取 Kudu 表的简明指南
随着大数据分析和实时处理的需求不断增加，Apache Spark 和 Apache Kudu 成为了解决这一需求的强大工具。Spark 是一个快速、通用的计算引擎，而 Kudu 是一个用于快速分析的列式存储系统。因此，将这两者结合可以高效地存储和处理大规模的数据集。
在本篇文章中，我们将探讨如何使用 Spark 读取 Kudu 表，并通过一些代码示
原创
2024-10-26 06:58:23
35阅读
spark2.4.3+kudu1.9 1 批量读val df = spark.read.format("kudu")
.options(Map("kudu.master" -> "master:7051", "kudu.table" -> "impala::test_db.test_table"))
.load
df.createOrReplaceTe
转载
2023-07-06 18:08:12
67阅读
iamlaosong文将CSV文件导入到ORACLE的方法网上很多，比较常见的方法是用PL/SQL Developer的Text Importer和SQLLOADER，考虑到数据量大，觉得还是将文件FTP到服务器，再用SQLLOADER速度会比较快。Oracle 的SQLLOADER可以将外部数据加载到数据库表中。下面是SQLLOADER的基本特点： 1）能装入不同数据类型文件及多个数据文件的数据
转载
2023-09-06 12:18:19
100阅读
数据读取与保存动机 有时候，数据量可能大到无法放在一台机器中，这时就需要探索别的数据读取和保存的方法了。Spark支持很多种输入输出源，一部分原因是Spark本身是基于Hadoop生态圈而构建，特别是Spark可以通过Hadoop MapReduce所使用的InputFormat和OutputFormat接口访问数据，而大部分常见的文件格式与存储系统（例如S3、HDFS、Cassandra、HB
转载
2024-03-10 23:57:10
28阅读
1．配置多个executor 在项目中，由于数据量为几百万甚至千万级别，如果一个executor装载的对象过多，会导致GC很慢。项目中，我们使一个worker节点执行app时启动多个executor，从而加大并发度，解决full GC慢的问题。同时，由于启动了多个exeucute，在内存与核数不变的情况下，需要调整分配给每个e
转载
2024-03-04 17:44:20
55阅读
Python实现 多进程导入CSV大文件到数据库对于比较大的CSV文件，直接读取所有数据到内存肯定是万万不得行滴，文件稍稍大一点可能读一万行需要两分钟或者直接卡死，所以需要使用 pandas 分块读取一、数据读取：Pandas 的 read_csv 函数先生成一个测试文件import pandas as pd
import numpy as np
# filename_ = r'D:\Proje
转载
2023-08-07 20:08:37
798阅读
从impala
转载
2021-07-29 17:26:00
1251阅读
2评论
数据准备先放在pandas的dataframe数据结构内， 然后遇到效率问题 （处理慢）和 空间问题（数据量过大oom），表现为：数据存储慢，数据加载到内存困难。 这里就记录下处理超大数据集用到的方法，以供大家参考。
一般数据读取，加载和保存在现有的dataframe上没有太好的解决办法，但是可以充分利用现在服务器的高性能多核的特性（利用所有IDLE CPU内核），当然这里有有点也有缺点。
原创
精选
2023-01-19 17:31:31
4997阅读
本文中，我们介绍了Spark的基本概念，并通过spark shell演示了spark中的核心Api DataSet的使用。在后面的文章中将会介绍spark中两个重要的扩展库Spark SQL和StructruedStreaming等,它们为数据的处理提供了更加方便和强大的操作。Spark依然处于快速发展阶段中，其提供的功能可能随着版本的演进也会在不停的演进，就如RDD被DataSet替换，Spar
转载
2024-04-10 12:47:38
35阅读
SparkUnitFunction：用于获取Spark Session package com.example.unitl import org.apache.spark.sql.SparkSession object SparkUnit { def getLocal(appName: String ...
转载
2021-07-30 11:01:00
955阅读
2评论
# 科普文章：SparkSQL 读取 Kudu 数据
## 什么是 Kudu？
Kudu 是一个开源的分布式存储系统，由 Apache 软件基金会开发和维护。它结合了传统的关系型数据库和分布式文件系统的优点，提供了高性能、可扩展性和灵活性。
Kudu 具有以下几个主要特点：
- 支持 ACID 事务
- 支持快速随机访问和扫描
- 提供水平可扩展性
- 可以与 Apache Hadoop、A
原创
2024-03-21 07:20:57
66阅读
数据仓库里面存储引擎是非常重要的，存储引擎的好坏，基本决定了整个数仓的基础。。
原创
2021-07-13 16:51:19
266阅读
数据仓库里面存储引擎是非常重要的，存储引擎的好坏，基本决定了整个数仓的基础。kudu目标cloudera公司最近发布了一个kudu存储引擎。按照cloudera的想法，kudu的出现是为了解决，hbase,parquet不能兼顾分析和更新的需求，所以需要一个新的存储引擎可以同时支持高吞吐的分析应用以及少量更新的应用。cloudera的设计目标是：（http://blog.cloudera.com/
原创
2021-03-16 16:58:35
548阅读
