序言整理一下SparkSql DataSet Api的使用方式与心得cuiyaonan2000@163.com参考资料: Dataset (Spark 3.2.1 JavaDoc)Dataset (Spark 3.2.1 JavaDoc) Getting Started - Spark 3.2.1 Documentation  -----官网的用例背景在使用sparksql的时候,应用
转载 2024-04-15 23:54:55
35阅读
https://github.com/aliyun/MaxCompute-Spark/wiki/02.-Spark-on-Dataworks ...
转载 2021-08-16 11:01:00
176阅读
秋招第三弹:oppo一面-大数据开发工程师写在最前:秋招以来一直在冲,因为事情比较多,对于笔试面试一直没有复盘,现在靠仅存的记忆把面试的一些问题记录下来,尽可能记录出能回忆到的问题,但可能记的不是很全。时长:70min左右自我介绍问项目,问的不深,大概一些设计的数据类型、业务线、业务逻辑怎么处理的、怎么处理的脏数据、模型怎么设计的?数仓建模这个问题也是比较重要,被问到的几率也很高spark OOM
目录一、DataFrame是什么二、DataSet是什么三、DataFrame三、RDD、DataFrame、DataSet之间的互相转换四、spark读取1、对于Hive2、对文件操作3、对数据库操作五、hint与AQE六、spark sql是如何选择join策略的?1、SparkSQL支持三种Join算法2、Hash Join3、Broadcast Hash Join 4、Shuff
转载 2024-05-15 13:35:43
41阅读
# 数据工程中的ODPS Spark参数传递与流程管理 在现代数据工程领域,阿里巴巴的MaxCompute(原ODPS)平台因其强大的数据处理能力而广受欢迎。其中,Spark作为一种高效的大数据处理框架,常被用于ODPS上进行数据分析和处理。本文将介绍如何在ODPS上使用Spark进行参数传递,并结合甘特图和状态图来展示数据处理流程。 ## ODPS Spark参数传递 在ODPS上运行Sp
原创 2024-07-30 07:50:08
189阅读
首先我们要创建SparkSession val spark = SparkSession.builder() .appName("test") .master("local") .getOrCreate() import spark.implicits._ //将RDD转化成为DataFrame并支持SQL操作 然后我们通过SparkSession来创建DataFrame 1.使用toDF函数创建
转载 2023-08-28 20:00:59
250阅读
    DataX 是一款支持任意异构数据系统离线数据交换的工具、框架、平台,实现了在任意的数据处理系统(RDBMS/Hdfs/Local filesystem)之间的数据交换。目前DataX支持数十种各类数据存储、计算系统,每天为阿里集团传输数据高达数十T。DataX服务的客户不仅仅局限于三淘、支付宝、阿里巴巴B2B,阿里集团外部客户有大众点评、蘑菇街等也在采用Da
一、开通Dataworks(1)百度搜Dataworks,进入如下页面,点击立即开通 (2) 这里要选好自己想要的配置,这里展示我之前的配置解决方案:选DataWorks+MaxCompute组合产品 DataWorks:标准版 购买时长:1年 MaxCompute:按量付费(3)开通好之后,进入Dataworks的控制台,点击dataworks首页二、进入dataworks首页三、数据开发(1)
目录一、DataWorks概况1.1  定义1.2  功能1.3  与MaxCompute的关系二、基于DataWorks与MaxCompute构建云数仓三、是否适用于本公司一、DataWorks概况1.1  定义DataWorks 是基于MaxCompute计算引擎的一站式开发工场,帮助企业快速完成数据集成、开发、治理、质量、安全等全套数据研发工作。1.2
一、概述DataWorks(数据工场,原大数据开发套件)是阿里云重要的PaaS(Platform-as-a-Service)平台产品,为您提供数据集成、数据开发、数据地图、数据质量和数据服务等全方位的产品服务,一站式开发管理的界面,帮助企业专注于数据价值的挖掘和探索。 DataWorks支持多种计算和存储引擎服务,包括离线计算MaxCompute、开源大数据引擎E-MapReduce、实
转载 2024-01-03 09:55:26
117阅读
什么是DataWorksDataWorks是从工作室、车间到工具集都齐备的一站式大数据工场,助力您快速完成数据集成、开发、治理、服务、质量和安全等全套数据研发工作。本文为您介绍什么是DataWorks,以及DataWorks的功能和使用限制。DataWorks(数据工场,原大数据开发套件)是阿里云重要的PaaS(Platform-as-a-Service)平台产品,为您提供数据集成、数据开发、数据
 DataWorks开发规范1 数仓基本概念 1.4.1 ods数据源层表命名规范 1.4.2 dim维表层表命名规范 1.4.3 dwd数据明细层表命名规范 1.4.3 dws数据明细层表命名规范 1.4.4 ads数据应用层表命名规范 1.1 数据仓库架构 1.2 数据仓库具体业务域划分 1.3 数据仓库数据流动方向 1.4 数据仓库中表命名规范 2 DataWorks开发规范 2.
1、DataWorks概念DataWorks(数据工场,原大数据开发套件)是阿里云重要的PaaS(Platform-as-a-Service)平台产品,提供了数据集成、数据开发、数据地图、数据质量和数据服务等全方位的产品服务和一站式开发管理的界面。DataWorks基于MaxCompute/EMR/MC-Hologres等大数据计算引擎,提供专业高效、安全可靠的一站式大数据开发和治理的平台,自带阿
背景:2018年5月份,刚来公司的时候要求写一份大型的数据报告,大概200多页。那时候公司的BI数据仓库还没搭建完善,而且数据ETL仍然使用的是KETTLE工具,只能支撑T+1的更新。更郁闷的是写个算法,结果跑了8个小时根本无法支撑整个每天产生的GB级别的数据计算量。还有更可怕的是,公司产品分为好几个版本,且放在不同的生产库内,早期的开发很多都离职了且经常是标注不明确,导致大量的脏数据。(还好后期
阿里的datav是近两年阿里推出的一款市局大屏应用,主要是用于1920*1080以上的大屏幕数据展示的,小屏幕报表的还有个QuickBI。 网络上还有网易和帆软之类的有类似的产品。datav网易有数虽然datav提供了一些自带的组件(38款)有列表柱状图和一些地图 但实际上这些组件还是太少,难以满足更多的需求。 很多的组件的样式非常的固定没有什么改造的空间,这个时候就需要用datav的自定义组件功
转载 2024-01-31 16:10:19
150阅读
# Spark怎样进行测试 Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架,它简化了大数据处理的复杂性。然而,随着数据处理应用程序的复杂性增加,测试变得至关重要。在本文中,我们将探讨如何为 Spark 应用程序编写测试,包括单元测试、集成测试和性能测试。同时,我们也会提供一些代码示例以及可视化的流程图和关系图。 ## Spark 测试的类型 在 Spark 中,有几种主要的测试方式:
原创 2024-07-31 08:02:39
93阅读
# 如何启动 Spark:新手指南 Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架,广泛应用于大数据处理和分析。如果你是刚入行的小白,可能会对如何启动 Spark 感到困惑。在这篇文章中,我将带你一步一步地了解如何启动 Spark,并附上相应的代码示例和说明。 ## 启动 Spark 的流程 在了解具体的代码之前,让我们首先来看一下启动 Spark 的基本步骤。 | 步骤 | 描述
# 怎样下载Spark:一份详尽指南 Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架,广泛用于快速大数据处理和分析。如果你想开始使用 Spark,那么了解如何下载和配置它是必不可少的。本文将带你走过下载 Spark 的每一个步骤,并提供示例代码、旅行图和序列图,以帮助你更好地理解整个过程。 ## 1. Spark概述 Apache Spark 提供了一种快速、通用的计算引擎,支持多
原创 2024-09-19 04:37:31
28阅读
一、说明调度参数是DataWorks任务调度时使用的参数,调度参数会根据任务调度的业务日期、定时时间及参数的取值格式自动替换为具体的值,实现在任务调度时间内参数的动态替换。二、系统内置变量DataWorks支持的系统内置变量无需手动赋值,参数可以在代码中直接引用。如下表所示:2.1业务日期${bdp.system.bizdate} 或 $bizdate 固定格式:yyyymmdd 该参数的应用较为
1. 什么是DataWorksDataWorks(大数据开发治理平台)是阿里云重要的PaaS(Platform-as-a-Service)平台产品,为您提供数据集成、数据开发、数据地图、数据质量和数据服务等全方位的产品服务,一站式开发管理的界面,帮助企业专注于数据价值的挖掘和探索。DataWorks基于MaxCompute/EMR/MC-Hologres等大数据计算引擎,为客户提供专业高效、安全可
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5