Spark Load是通过外部的Spark资源实现对导入数据的预处理，进而提高StarRocks大数据量的导入性能，同时也可以节省StarRocks集群的计算资源。Spark Load的操作本身不复杂，但涉及的技术栈比较多，架构相对较重，所以主要用于初次迁移、大数据量导入等场景（数据量可到TB级别）。Spark Load的特点在于其引入了外部Spark集群，让我们可以方便的使用Spark 执行 E
转载
2023-11-17 19:41:49
189阅读
加载DataFrame的流程：①.创建SparkSession对象
②.创建DataFrame对象
③.创建视图
④．数据处理1、读取CSV格式的数据加载DataFrame1 val session = SparkSession.builder().master("local").appName("test").getOrCreate()
2 // val frame: DataFrame
转载
2023-07-31 23:48:41
106阅读
方案一： 方案二： 方案三： 使用sqlloader从spark任务提交节点读取文件导入到oracle。 为什么操作，原因直接从spark中读取hive中的数据使用网络IO连接到集群外的oracle服务器是spark集群不乐意做的事情，对SPARK宝贵的网络IO来说开销特别大。
转载
2017-06-15 15:16:00
239阅读
2评论
# Spark Load 加速：提升大数据处理效率的关键技术
## 引言
在大数据的时代，Apache Spark作为一种快速而通用的大数据处理引擎，越来越受到企业和开发者的喜爱。然而，在处理大规模数据集时，如何提高Spark任务的性能，尤其是在数据加载（load）这一步骤，对于整体效率至关重要。本文将介绍Spark加载加速的一些基本概念及最佳实践，并通过代码示例来演示如何实施这些策略。
#
# 实现"doris spark load"的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现"doris spark load"。下面是整个过程的步骤和详细说明。
## 步骤概览
以下表格展示了实现"doris spark load"的步骤概览。
| 步骤 | 描述 |
| :--- | :--- |
| 步骤一 | 下载并安装Doris和Spark |
| 步骤二 | 创建Dori
原创
2023-10-28 12:04:10
154阅读
## Spark 数据加载指南
在大数据处理时，Apache Spark 是一个非常强大的工具。今天，我们将逐步学习如何在Spark中加载数据。下面是整个流程的概述，我们将用表格和代码来详细讲解每一步。
### 整体流程
| 步骤编号 | 步骤 | 描述 |
| -------- | -----
一、Broker Load背景基于Hadoop生态的传统数仓目前仍拥有非常大的用户群体，为此StarRocks加入了Broker Load导入方式，让我们可以方便的从HDFS类的外部存储系统（Apache HDFS、阿里OSS、腾讯COS、百度BOS、Amazon S3等）中导入数据，高效的完成数据迁移工作。因为一些历史原因，我们需要使用Broker组件来协助进行Broker Load。Broke
转载
2024-08-23 10:38:17
31阅读
0、背景上周四接到反馈，集群部分 spark 任务执行很慢，且经常出错，参数改来改去怎么都无法优化其性能和解决频繁随机报错的问题。看了下任务的历史运行情况，平均时间 3h 左右，而且极其不稳定，偶尔还会报错：1、优化思路任务的运行时间跟什么有关？（1）数据源大小差异在有限的计算下，job的运行时长和数据量大小正相关，在本例中，数据量大小基本稳定，可以排除是日志量级波动导致的问题：（2）代码本身逻辑
转载
2023-10-01 17:19:19
145阅读
Spark 2.x管理与开发-Spark SQL-使用数据源（一）通用的Load/Save函数一、显式指定文件格式：加载json格式1.直接加载：val usersDF = spark.read.load("/root/resources/people.json") &
转载
2023-05-29 16:10:34
68阅读
目录概述导入方式批量删除Broker LoadRoutine LoadStream load概述Doris现在支持Broker load/routine load/stream load/mini batch load等多种导入方式。
spark load主要用于解决初次迁移，大量数据迁移doris的场景，用于提升数据导入的速度。导入方式所有导入方式都支持 csv 数据格式。其中 Broker l
转载
2023-12-19 20:11:49
206阅读
1、从本地load（适用于textfile表）load data local inpath '/home/hadoop/cData.txt' overwrite into table dm_user_info partition ( spark_load_date = '20190312');2、从hdfs中load（适用于carbondata表）load data inpath '/home/hadoop/cData.txt' overwrite into table dm_user_info p
原创
2021-12-16 10:19:07
305阅读
关于在Apache Spark中加载CSV文件及处理列名的问题，我们需要深入探讨如何高效地解决这个问题，以便提升数据处理的效率和业务的流畅性。
### 背景定位
在数据处理过程中，CSV文件的列名处理至关重要。错误的列名可能导致数据解析错误，最终影响后续的数据分析与业务决策。例如，有用户反馈在加载CSV文件时，由于列名未正确解析，导致后续的数据分析流程无法进行，进而影响了报告的生成和决策的及时
1. Redo size Redo size 单位 bytes，redo size可以用来估量update/insert/delete的频率，大的redo size往往对lgwr写日志，和arch归档造成I/O压力。Per Transaction可以用来分辨是 大量小事务， 还是少量大事务 如上例每秒redo 约1.5MB ，每个事务6k，符合OLTP特征2. Logical ReadLogica
原创
2013-08-02 10:46:18
2456阅读
点赞
【spark2】ai-bigdata-20200806.sh： 行 24： 10259 已杀死 spark2-submit ……前言描述观点内容问题发现内存原因OOM机制解决方案后记 前言报错内容：ai-bigdata-20200806.sh： 行 24： 10259 已杀死 spark2-submit --driver-memory 14G --executor-memory 16G --dr
Spark Streaming应用也是Spark应用，Spark Streaming生成的DStream最终也是会转化成RDD，然后进行RDD的计算，所以Spark Streaming最终的计算是RDD的计算，那么Spark Streaming的原理当然也包含了Spark应用通用的原理。Spark Streaming作为实时计算的技术，和其他的实时计算技术(比如Storm)不太一样，我们可以将Sp
转载
2024-01-08 14:37:57
94阅读
## Spark的Load操作指南
在大数据领域，Apache Spark是一个强大的工具，广泛用于数据处理和分析。对于新手来说，理解如何加载数据是第一步。在本文中，我们将详细讲解Spark中的`load`方法，帮助你掌握如何从不同的数据源中读取数据。
### 流程概述
在使用Spark进行数据加载时，整个流程可以分为以下几个步骤：
```mermaid
flowchart TD
hbase提供了写的操作，通常，我们可以采用HBase的Shell 客户端或者Java API进行操作。 如果数据量大的话，这两种操作是很费时的。其实如果了解了HBase的数据底层存储的细节的话，HBase的数据存储格式是HFile定义的格式。 批量导入HBase主要分两步：通过mapreduce在输出目录OutputDir下生成一系列按Store存储结构一样的，存储HFile文件通过L
转载
2022-01-04 16:59:24
138阅读
需求将数据通过java解析处理后，写入hdfs，同时入到带有分区的hive表中，数据有时延要求，需要及时快速的实现这个过程。实现思路1.多线程并行处理数据,以提高效率2.每个线程中，将处理好的数据以orc文件的形式输出到hdfs某路径，eg /usr/tmp。之所以选用orc文件，是因为压缩文件占用空间小，至于压缩方式，大家可以自行搜索hive压缩方式。3.每个线程中，将输出到hdfs的orc文件
转载
2023-09-06 14:46:57
292阅读
一、什么是Spark SQLSpark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了两个编程抽象分别叫做DataFrame和DataSet，它们用于作为分布式SQL查询引擎。从下图可以查看RDD、DataFrames与DataSet的关系。 image.png二、为什么要学习Spark SQL？我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集
转载
2024-02-02 08:51:00
30阅读
通用的load和save操作对于Spark SQL的DataFrame来说，无论是从什么数据源创建出来的DataFrame，都有一些共同的load和save操作。load操作主要用于加载数据，创建出DataFrame；save操作，主要用于将DataFrame中的数据保存到文件中。Java版本DataFrame df = sqlContext.read().load("users.parquet"
转载
2023-11-25 12:20:41
18阅读
