# Hudi Spark3 集成测试
## 什么是 Hudi？
Apache Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个开源的分布式数据湖解决方案，它是建立在Apache Hadoop和Apache Spark之上的。Hudi 提供了一种简单而高效的方法来增量处理和查询大规模数据湖中的数据，同时支持实时和离线工作负载。
## 为什么需要集
原创
2024-05-11 05:18:53
124阅读
一、前言本篇文章带大家一起编译hue、并使用hue适配livy+spark，通过结合Hue、Livy和Spark SQL，可以在一个友好的Web界面中编写和执行SQL查询，并在远程的Spark集群上运行。1、Hue 介绍Hue (Hadoop User Experience)是一个开源的Apache Hadoop UI系统，由Cloudera Desktop演化而来，最后Cloudera公司将其贡
转载
2023-10-29 23:36:44
594阅读
# 使用Spark 3与Hudi进行数据处理的案例教程
Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals）是一个开源数据湖管理框架，它使得在大数据环境中进行增量数据处理变得更加高效。本文将通过一个简单的示例，教会你如何在Spark 3环境中使用Hudi进行数据写入和读取的操作。
## 1. 整体流程概述
以下是实现Spark 3 Hudi的步骤：
|
# 教你如何实现Hudi集成Spark测试
## 流程概述
在实现Hudi集成Spark测试的过程中，主要分为以下几个步骤：准备环境、创建Hudi表、写入数据、查询数据、验证结果。
## 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备环境，导入Hudi和Spark依赖 |
| 2 | 创建Hudi表 |
| 3 | 写入数据到Hudi表 |
| 4 | 查询
原创
2024-03-13 05:43:17
62阅读
# Spark3集成Iceberg实现步骤
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Spark3集成Iceberg，以便更好地管理和查询大规模的数据集。我将逐步引导你完成整个过程，并提供相应的代码示例和解释。
## 步骤概览
下表列出了集成Iceberg的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|----|------|
| 步骤 1 | 创建Spark会话 |
| 步骤 2 | 导入所需的库
原创
2023-08-11 14:22:15
218阅读
# Ambari 集成 Spark 3 的详细指南
在现代大数据环境中，Apache Ambari 和 Apache Spark 是两个重要的技术组件。Ambari 提供管理和监控 Hadoop 集群的功能，而 Spark 则是一个强大的集群计算框架。本文将指导你如何将 Spark 3 集成到 Ambari 中，帮助你从头开始搭建大数据处理平台。
## 整体流程
下面的表格概述了整个集成过程
# Ambari 集成 Spark 3：全面解析与代码示例
Apache Ambari 是一个用于管理和监控 Apache Hadoop 集群的开源工具，能够简化 Hadoop 的安装、配置和管理流程。在很多大数据场景中，Spark 作为一个强大的数据处理引擎，能够与 Hadoop 生态系统紧密集成。因此，将 Spark 3 集成到 Ambari 中，能够为用户提供更加高效、便捷的操作体验。本文
# Hue集成Spark3：轻松管理大数据处理
在如今的数据驱动时代，Apache Spark作为一种强大的数据处理引擎，正受到越来越多的数据分析师和开发者的青睐。而Hue作为一个易于使用的软件界面，使得用户能够更方便地管理和查询大数据。本文将介绍如何将Hue与Spark3集成，并提供代码示例，帮助大家更好地使用这两种工具。
## 什么是Hue？
Hue是一种开源SQL界面，专门设计用于与H
# Ambari集成Spark3教程
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将为你提供关于如何在Ambari中集成Spark3的详细步骤。Ambari是一个用于管理、监控和配置Hadoop集群的工具，而Spark3是用于大数据处理和分析的强大工具。通过本教程，你将学会如何将Spark3集成到Ambari中，使其更加强大和灵活。
## 整体流程
在下面的表格中，我整理了集成Spark3到Amb
原创
2024-07-10 04:36:21
93阅读
安装环境 Ubuntu11.10 hadoop2.2.0 Spark0.9.1 Spark的Standalone安装还得很容易的，但是我看他们写的不是很详细，也可能是我太菜了，有些看不懂，然后经过自己的摸索感觉有点感觉了，写下来记录下。 我下载Spark0.9.1版（目前最新版，和之前的0.8.1目录中有些差别），因为环境为Hadoop2.2.0
1.SparkStreaming的内部结构，Spark Streaming将连续的数据流抽象为DStream。在内部，DStream 由一个RDD序列表示，然后将一个个RDD通过SparkEngine处理后输出。 -------------------------------开发自己的实时词频统计程序----------------------**特别需要注意的一个是虚拟机的核数最小是2，因为一个
安装：sudo tar -zxf /home/hadoop/下载/spark-3.0.1-bin-hadoop3.2.tgz -C /usr/local/
cd /usr/local
sudo mv ./spark-3.0.1-bin-hadoop3.2/ ./spark
sudo chown -R hadoop:hadoop ./spark
cd spark/bin
spark-shell&n
转载
2023-07-18 22:30:18
193阅读
Spark 读 S3 Parquet 写入 Hudi 表目录Spark 读 S3 Parquet 写入 Hudi 表参考关于S3，S3N和S3A的区别与联系Spark 读写 S3 Parquet
原创
2022-05-19 11:40:32
1668阅读
概述Spark Streaming是Spark中用于实时数据处理的模块Spark Streaming是Spark Core API的扩展，它支持弹性的，高吞吐的，容错的实时数据流的处理。数据可从多种数据源获取，例如Kafka，Flume，Kinesis及TCP Socket。也可以通过例如map，reduce，join，window等的高阶函数组成的复杂算法处理。最终将处理后的数据输出到文件系统，
转载
2023-11-27 04:41:57
165阅读
一. 部署读写分离的契机目前公司整体项目稳定运行在CDH5.6版本上，与其搭配的Hbase1.0.0无法正确运行Kylin，原因是Kylin只满足Hbase1.1.x+版本。解决方案如下1. 升级整体CDH版本，从而获得高版本Hbase（方案风险太大）2. 把Hbase从CDH单独剥离出来，用原生的Hbase高版本替代（方案缺点是管理Hbase不方便，原有的应用难迁移）3. Kylin读写分离（经
转载
2023-12-31 22:33:08
89阅读
IBM® Rational® Functional Tester 使您能够在多个领域自动化应用程序的回归测试，这些领域中包括 Java、HTML、.NET、Microsoft Silverlight、Adobe Flex 和 Dojo Toolkit。版本 8.2.1 增加了对测试 Flex Spark 应用程序的支持，以及其他一些新特性。本文将介绍用于测试 Flex Spark 应用程序的设置和
Hive映射Delta表以及Spark3-sql操作DL表我们使用Spark操作DL表很方便，但是想更方便的用Hive去查看DL表，怎么做呢？经过测试趟坑，总结以下文章。 以下文章分两部分，测试了Spark-sql对DL表的操作。还有Hive映射DL表。 各位大牛转载的请备注我的链接地址一、集群环境组件版本HDFS2.8.4Hive2.3.2Spark3.0.0Scala2.11.10DeltaL
转载
2023-08-28 13:13:54
0阅读
Hive作为SQL on Hadoop最稳定、应用最广泛的查询引擎被大家所熟知。但是由于基于MapReduce，查询执行速度太慢而逐步引入其他的近实时查询引擎如Presto等。值得关注的是Hive目前支持MapReduce、Tez和Spark三种执行引擎，同时Hive3也会支持联邦数据查询的功能。所以Hive还是有很大进步的空间的。当然，诸如SparkSQL和Presto有着他们非常合适的应用场景
转载
2024-02-04 21:41:55
243阅读
今年的1月份，Cloudera 的工程师、Apache Ambari PMC 主席 Jayush Luniya 曾经给社区发了一份提议将 Apache Ambari 一定 Attic 的邮件。原因是在过去的两年里，Ambari 只发布了一个版本（2.7.6），大多数提交者（Committer）和 PMC 成员都没有积极参与到这个项目中来。按照 Apache 的项目生命周期[1]，其应该是
转载
2024-01-27 16:07:32
76阅读
Spark 3 是 Apache Spark 的最新主要版本，带来了许多令人兴奋的新功能和改进。下面我将以一篇博文的形式，详细记录如何处理和解决 Spark 3 相关的问题，内容涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展。
## 版本对比
在 Spark 3 中，有几个显著的特性差异值得关注，包括更好的性能、对新的数据源支持、以及对机器学习库的更新。这些新特性使 Spa
