我们Spark版本是2.3.2,每天跑的程序嗷嗷多,占的资源也嗷嗷多。为了方便统计,我做了个资源排行榜看板。排行榜前10占的资源实在太大了。我想着找个工具来检查一下使用情况。所以找到了Sparklens,这个工具去年我有看到过。只不过当初没考虑这个优化的问题,所以拖到现在。这软件测试完发现很是好用。言归正传,相信大家的集群都是网络隔离的吧。这两天我看了一下有关这个工具的文章,给我气的啊
转载 2024-10-24 18:24:43
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Spark3.1.2与Iceberg0.12.1整合Spark可以操作Iceberg数据湖,这里使用Iceberg的版本为0.12.1,此版本与Spark2.4版本之上兼容。由于在Spark2.4版本中在操作Iceberg时不支持DDL、增加分区及增加分区转换、Iceberg元数据查询、insert into/overwrite等操作,建议使用Spark3.x版本来整合Iceberg0.12.1
转载 2023-06-19 14:48:35
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1、配置参数和jar包        1、将构建好的Icebergspark模块jar包,复制到spark jars下cp /opt/module/iceberg-apache-iceberg-0.11.1/spark3-extensions/build/libs/* /opt/module/spark-3.0.1-
转载 2024-04-10 04:47:09
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# 如何实现Spark Iceberg ## 简介 在开始讲解如何实现Spark Iceberg之前,我们先来了解一下什么是Spark IcebergSpark Iceberg是一个开源项目,它提供了一种用于大规模数据湖管理的表格格式,可以在Spark使用。它解决了传统数据湖管理的一些挑战,如数据一致性、事务性和并发性。 ## 实现流程 下面是实现Spark Iceberg的一般流程,我们
原创 2023-07-22 03:53:00
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在这个博文中,我们探讨如何在 Spark 中创建 Apache Iceberg 表,并结合具体问题的解决步骤,解析相关参数,调试流程,以及性能优化方法。随着数据存储需求的复杂化,Iceberg 为我们提供了高效、可靠的表管理功能。在这里,我们将详细记录我们的问题场景及其演进过程,并以数学模型描述业务影响。 ### 背景定位 在处理大规模数据时,我们需要选择合适的数据格式与存储策略。选择 Apa
原创 6月前
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合理分区(Partition)合理分区能够让任务的task数量随着数据量的增长而增大,提高任务的并发度。本文是《剖析Spark数据分区》系列文章的第二弹,将重点分析Spark RDD的数据分区。系列一:剖析Spark数据分区之Hadoop分片Spark   我们以Spark on Yarn为例阐述Spark运行原理。 图1 任务运行步骤 1.客户
# 实现Iceberg Spark Config ## 概述 本文将教会你如何在Spark中配置Iceberg,以便你能够使用Iceberg表格进行数据操作。Iceberg是一种用于管理大规模数据表的开源项目,它提供了可靠的数据结构和查询引擎,以支持高效的数据操作和查询。 在本教程中,我们将按照以下步骤来配置Iceberg Spark: 1. 确保你已经安装了SparkIceberg的相
原创 2023-08-19 05:15:41
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# 介绍Spark SQL Iceberg Iceberg是一种基于Apache Hadoop的开源表格式,旨在简化大型数据集的管理和查询。Spark SQL Iceberg是Apache Spark的扩展,使Spark可以与Iceberg表进行交互。Spark SQL Iceberg提供了一种可靠且高效的方式来管理和查询大规模数据集,同时确保数据的一致性和可靠性。 ## Iceberg表结构
原创 2024-03-21 07:23:11
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# 实现Spark Flink Iceberg的步骤 ## 简介 本文将指导刚入行的开发者如何实现Spark Flink IcebergSpark Flink是两个流行的大数据处理框架,而Iceberg是一种用于管理大型数据集的开源表格格式。在本文中,我们将介绍整个流程,并提供每个步骤所需的代码示例和注释。 ## 流程概述 以下是实现Spark Flink Iceberg的一般步骤: |
原创 2024-01-01 03:57:00
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### Iceberg集成Spark解决方案指南 在大数据环境下,如何有效地使用Iceberg集成Spark成了一项重要的任务。Iceberg是一个表格式数据管理层面,专为大数据构建,支持高效的查询与数据管理。而Spark则是流行的分布式计算引擎,二者的结合能够实现更强大的数据处理功能。下面将以博文的形式详细记录Iceberg集成Spark的相关过程,帮助大家顺利完成该集成。 #### 环境准
原创 6月前
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 社区发展首先,我们从Flink的GitHub库中看一些简单的统计。在2015年,Flink社区规模扩大了一倍,人数从大约75名贡献者超过150名。从2015年2月至2015年12月,其github库的复制数量超过了三倍,从160增长至544,而其star数目的增长也接近3倍,从289增至813。尽管Flink创建于德国柏林,然而现在其社区遍布全球,拥有来自北美,欧洲以及亚洲的许多贡献者
# 冰山Spark SQL入门指南 作为一名刚入行的开发者,你可能对如何使用Apache Spark来处理Iceberg格式的数据感到困惑。不用担心,本文将为你提供一份详细的入门指南,帮助你快速掌握这一技能。 ## 步骤概览 首先,让我们通过一个表格来概览整个流程: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 安装和配置Spark环境 | | 2 | 创建Iceberg
原创 2024-07-26 06:32:55
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hue+hive+sparksql1、 配置huecd /bigdata/hue/desktop/conf vim /hue.ini配置hive与hue整合,找到[beeswax]修改内容如下:[beeswax] # Host where HiveServer2 is running. # If Kerberos security is enabled, use fully-qualif
# Spark集成Iceberg ## 简介 Iceberg是一个开源的表格格式,用于存储大规模数据集,并提供了一些高级功能,例如模式演化、快照隔离和数据删除。Spark是一个快速且通用的集群计算系统,用于大规模数据处理。 Spark集成Iceberg可以将Iceberg的高级功能与Spark的强大计算能力相结合,为用户提供更方便、高效的数据处理和管理方式。本文将介绍如何在Spark中集成I
原创 2023-08-31 10:49:29
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# Spark 连接 Iceberg 的全面指南 ## 引言 Apache Iceberg 是一个开源表格式管理工具,专为大规模数据湖而设计,提供高效的数据存储和管理。结合 Apache Spark,我们可以高效地读取和写入数据。本文将介绍如何使用 Spark 连接 Iceberg,并提供完整的代码示例和基础架构关系图。 ## IcebergSpark 的背景 Iceberg 销毁了
原创 2024-10-22 06:49:52
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# 从Spark开始学习冰山项目管理(Iceberg)与POM依赖管理 在Spark生态系统中,Iceberg是一个用于管理大规模数据的开源项目,它提供了一种类似于Hive表的数据表定义方式,支持数据版本控制、原子更新和快速元数据查询等功能。Iceberg的数据格式是基于Parquet的,可以和Spark SQL无缝集成,是一个非常适合大规模数据处理的工具。 POM(Project Objec
原创 2024-03-07 05:29:37
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概述spark1.6以后,取消了基于hash的shuffle,只剩下基于sort的shuffle。现在只存在以下三种shuffle writer:BypassMergeSortShuffleWriterUnsafeShuffleWriterSortShuffleWriter其中,BypassMergeSortShuffleWriter实现带Hash风格的基于Sort的Shuffle机制,和已经废弃
转载 2024-06-12 23:31:53
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文章目录系列文章目录前言1.准备安装包spark-3.2.1-bin-hadoop2.7.tgz ,解压2.配置spark-defalult.conf3. /etc/profile配置HADOOP_CONF_DIR4.启动测试 报错5. 解决方法5.1 把版本改为一致5.2 降低 spark版本5.3 增加个参数6. 集成iceberg6.1 安装官网集成iceberg6.2 测试spark i
转载 2024-01-31 14:43:05
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# Spark集成Iceberg在Linux上的实现指南 当你刚刚入行时,面对大数据技术的复杂性可能会感到无从下手。本文将逐步指导你如何在Linux环境中实现Apache Spark与Apache Iceberg的集成。我们将提供详细的步骤、所需的代码及其解释,确保你能够顺利完成这一过程。 ## 整体流程 以下是实现过程的总体步骤: | 步骤 | 描述 | |------|------|
原创 7月前
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# Spark Iceberg与小文件问题的探讨 在大数据处理领域,常常会遇到“小文件问题”。小文件不仅占用存储空间,还会导致IO瓶颈,降低数据处理效率。Iceberg是一个开源的表格式存储技术,可以有效地解决小文件问题。而Spark则是当前流行的大数据处理引擎。本文将探讨Spark结合Iceberg如何处理小文件问题,并附上示例代码以实现该目的。 ## 小文件问题的来源 在Hadoop生态
原创 2024-08-15 09:23:37
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