在Linux系统中，可以使用fdisk、parted等命令进行磁盘分区，使用mkfs命令进行文件系统格式化。使用fdisk命令进行磁盘分区fdisk命令是一个常用的磁盘分区工具，可以对磁盘进行分区、删除分区或查看分区信息等操作。其命令格式如下：fdisk 设备名例如，对/dev/sda磁盘进行分区：fdisk /dev/sda进入fdisk命令行后，可以使用以下命令进行分区：
n：新建分区
d：删
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2024-09-29 16:16:18
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# Spark Hudi 删除分区的指南
Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个用于处理大数据的开源框架，特别适用于数据湖中的增量处理和实时数据管理。它提供了一种高效的方式来进行数据写入、更新和删除操作。在数据管理过程中，删除某些不再需要的分区是常见的需求。本文将详细介绍如何使用Spark Hudi来删除分区，同时提供代码示
# 如何在Spark SQL中删除Hudi分区
在数据处理和分析的过程中，Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个很强大的工具，它提供了高效地处理和管理大数据的能力。当我们需要从Hudi表中删除某些分区的数据时，尤其是使用Spark SQL，我们需要遵循一系列的步骤。本文将逐步指导你如何在Spark SQL中删除Hudi分区，帮助你更好地掌
原创
2024-09-14 05:49:24
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Spark- 之不同Source产生RDD的分区数与数据分配通常Spark的数据源可以分为很多中，这里主要是从源码剖析内存集合与文件分区数的确定与数据分配。1 集合RDD的分区与数据分配具体看以下代码及注释。package com.shufang.parallel_yuanli
import com.shufang.utils.ScUtil
import org.apache.spark.{Sp
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2023-10-16 08:52:30
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RDD的分区器Spark目前支持Hash分区和Range分区，用户也可以自定义分区，Hash分区为当前的默认分区，Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数、RDD中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区和Reduce的个数。注意：(1)只有Key-Value类型的RDD才有分区器的，非Key-Value类型的RDD分区器的值是None
(2)每个RDD的分区ID范围：0~nu
# 使用 Apache Hudi 删除数据的实践与示例
在大数据处理领域，Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）成为了一个重要的工具。它允许用户处理大规模的数据集，并对数据进行高效的增量更新、删除和查询。在这篇文章中，我们将探讨如何在 Java 中使用 Spark Hudi 来删除数据，并提供具体的代码示例。
## 什么是 Ap
# Spark 删除 Hudi 数据
Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一种用于大数据存储和管理的框架，旨在为 Apache Spark、Apache Hive 和其他大数据处理工具提供增量数据处理能力。Hudi 使得流式数据处理变得更加方便，但在使用过程中，有时我们需要删除不再需要的数据。本文将围绕如何使用 Spark 删
# Spark Hudi 逻辑删除
## 简介
Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个支持增量数据更新和删除的开源数据存储和处理框架。它提供了对大规模数据集的高效管理和查询能力，并能够保证数据的一致性和准确性。
在实际应用中，我们经常需要对数据进行逻辑删除，即将数据标记为已删除，而不是真正地从数据集中删除。这样做的好处是可以保留删除记
原创
2023-07-22 03:53:40
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# 学习如何在 Spark 中增删 Hudi 表分区
在大数据处理中，Hudi 提供了一种有效的方式来管理大型数据集。许多新手对如何在 Spark 中增删 Hudi 表的分区感到困惑。下面，我将详细介绍如何完成这一任务，整个过程的步骤如下：
| 步骤 | 任务描述 |
|----------|---------------------
# Hudi与Spark的分区表导入指南
Apache Hudi是一个开源的数据湖解决方案，专为大规模数据更新、删除和增量数据处理而设计。结合Spark，Hudi使得数据处理变得高效且灵活。在本篇文章中，我们将探讨如何将分区表导入到Hudi中，并通过实例和图表帮助您理解这一过程。
## 什么是Hudi与Spark？
- **Hudi**（Hadoop Upserts Deletes and
为什么考察SQL？大数据分析工程师80%的时间都在与SQL打交道，通过SQL完成业务方的各种临时性需求分析和常规性报表统计。熟练的SQL技能能够大大提高工作效率。本文将SQL/SparkSql/HiveQL放在一起来梳理一份常见题型的面试题库。面试题库01SQL基础知识考察对于面试初级数据分析师来说，SQL的面试重点会放在基础知识的考察，如果最基本的基础概念和语法都不能熟练回答出来的话，
数据清洗的目的是为了保证数据质量，包括数据的完整性、唯一性、一致性、合法性和权威性。数据清洗的结果是对各种脏数据进行对应的处理方式，从而得到标准的、干净的、连续的数据，提供给数据统计和数据挖掘使用。 解决数据的完整性问题：
(1) 通过其他信息不全；(2) 通过前后数据不全；(3) 如果实在无法不全，虽然可惜，但是还是要剔除掉进行统计。但是没必要删除，后续其他分析可能还需要。解决数据的唯一性问题：
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2023-06-19 14:47:41
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spark cache:
1,cache 方法不是被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用
2, cache 是调用的 persist() 默认情况下 persist() 会把数据以序列化的形式缓存在 JVM 的堆空间中
3,cache 默认的存储级别都是仅在内存存储一份，Spark的存储级别还有好多种，存储级别在o
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2023-09-03 11:35:33
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Spark SQL支持通过JDBC直接读取数据库中的数据，这个特性是基于JdbcRDD实现。返回值作为DataFrame返回，这样可以直接使用Spark SQL并跟其他的数据源进行join操作。JDBC数据源可以很简单的通过Java或者Python，而不需要提供ClassTag。注意这与Spark SQL JDBC server不同，后者是基于Spark SQL执行查询。要保证能使用
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2023-11-09 08:44:50
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# 如何在Spark中删除分区
## 1. 整体流程
在Spark中删除分区主要分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 读取数据并创建DataFrame |
| 3 | 删除指定分区 |
| 4 | 保存删除后的DataFrame |
## 2. 具体步骤及代码示例
### 步骤1：创建SparkS
原创
2024-06-21 03:36:59
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背景： 当时装了一个windows 7系统，装了系统以后就自然而然的给磁盘分区。分了2个区(D、E驱动号)以后。我想把剩余的空间（大概75G）分一个区，提示失败了。大概的意思是分区只能有3个主分区，1个逻辑分区。原来装系统的时候，系统给我分了一个100M的主分区（系统保留分区），加上C盘（系统盘）,再加上我我自己分的2个区，刚好4个
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2024-09-27 20:37:44
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# 使用 Spark 统计 Hudi 所有的分区数据
Apache Hudi 是一个开源的数据湖解决方案，它允许在 Apache Spark 上管理大规模的批处理数据和增量数据的实时流式处理。Hudi 提供了对大数据的高效读写，支持时间旅行、数据版本管理和流式处理等功能。本篇文章将深入探讨如何使用 Apache Spark 来统计 Hudi 中所有的分区数据，并提供相应的代码示例，帮助开发者更高
原创
2024-10-31 08:14:53
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# 使用 Hudi 表在 Spark SQL 中动态分区更新的指南
## 1. 相关背景
Apache Hudi 是一个用于在大数据湖中进行增量数据获取和同步的重要框架。它允许用户以表格形式管理数据，并且支持快速的插入、更新和删除操作。在这个指南中，我们将重点讨论如何在 Hudi 表中使用 Spark SQL 实现动态分区更新。
## 2. 实现流程
实现 Hudi 表的动态分区更新主要包
原创
2024-10-13 05:02:56
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在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常强大的工具，而 Apache Hudi 则是一个用来处理大规模数据湖的开源项目。当我们需要从 Hudi 表中读取分区字段时，会遇到一些挑战。接下来，我将记录我在解决“spark如何直接读hudi分区字段”问题的全过程。
### 问题背景
在我的项目中，团队使用 Spark 来从 Hudi 表中读取数据以进行分析和处理。我们有一个基于时间的分
背景本文基于delta 0.7.0 spark 3.0.1 我们之前的spark delta写操作ACID事务前传–写文件基础类FileFormat/FileCommitProtocol分析分析了delta写数据的流程，但是还没分析deltalog 写数据的流程，这部分也是实现ACID的核心部分。##分析直接到WriteIntoDelta.runoverride def run(sparkSess
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2024-02-28 15:45:22
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