PostgreSQL Spark引擎是结合了PostgreSQL的强大数据库功能与Apache Spark的灵活数据处理能力的解决方案，旨在优化大数据分析和查询性能。然而，在实际使用中，开发者可能会面临一系列问题，包括性能瓶颈、查询失败以及数据丢失等情况。本博文将系统阐述如何定位和解决与“PostgreSQL Spark引擎”相关的常见问题。
### 背景定位
在大数据分析过程中，用户常常需要
1. Spark Core 进阶注意：(1)在sparksql、sparkstreaming、sparkml或者sparkmllib的底层，都是触发Spark Core 计算的，Spark Core它从整个计算过程的调度需要通过我们编写的driver程序来进行驱动，因为driver驱动程序会放到集群中去，从而触发Spark Core计算(2)Executor可以类似理解为一个虚拟机或者容器，是具体
生活中的数据搜索引擎是对数据的检索，所以我们先从生活中的数据说起。我们生活中的数据总体分为两种：结构化数据 和 非结构化数据。结构化数据：也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。非结构化数据：又可称为全文数据，不定长或无固定格式，不适于由数据库二维表来表现，
Spark 性能优化方案：Spark性能测试工具•Spark性能测试基准程序Benchmark•Spark性能测试与分析可视化工具性能调优的步骤1.性能测试，观察系统性能特性2.资源(CPU、Memory、Disk、Net)利用分析，寻找资源瓶颈，提高资源利用3.系统架构、代码分析，发现资源利用关键所在4.代码、架构、基础设施调优，优化、平衡资源利用5.性能测
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2024-06-03 21:28:00
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今天分享一个使用sparksql的spark.write.format("hbase").save()spark.read.format("hbase").load()方式读写Hbase的方法。1、引入maven依赖只需要引用sparksql依赖和hbase-mapreduce包，即可实现spark sql读写hbase功能。<dependency>
<g
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2023-08-18 22:53:30
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#_*_coding:utf-8_*_# spark读取csv文件#指定schema：
schema = StructType([
# true代表不为null
StructField("column_1", StringType(), True), # nullable=True, this field can not be null
Struct
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2023-07-04 16:07:51
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# 教你如何实现“Spark 读取”
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你入门 Spark。在这篇文章中，我将向你展示如何使用 Apache Spark 读取数据。我们将通过一个简单的示例来实现这一过程。
## 流程概览
首先，让我们看看使用 Spark 读取数据的基本流程。以下是一个表格，展示了整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必
原创
2024-07-19 12:30:02
77阅读
文章目录创建SparkSession读取数据jdbcjsoncsvparquet保存数据 创建SparkSessionsparkSQl 可以读取不同数据源的数据，比如jdbc,json,csv,parquet 执行读操作就用sparkSession.read.文件类型，执行写操作就用SparkSession.write.文件类型首先创建一个SparkSession：val spark = Spa
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2023-08-09 21:06:49
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文章目录前言一. pyspark连接hudi二. 创建表三. 插入数据四. 查询数据五. Time Travel查询六. 更新数据七. 增量查询八. 基于时间点查询九. 删除数据9.1 软删除9.2 硬删除十. 插入覆盖十一. Spark其它命令11.1 Alter Table11.2 Partition SQL Command参考: 前言软件版本Python3.8Hadoop3.3.2Spar
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2023-08-29 13:59:43
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Spark对很多种文件格式的读取和保存方式都很简单。Spark会根据文件扩展名选择对应的处理方式。Spark支持的一些常见文件格式如下：文本文件 使用文件路径作为参数调用SparkContext中的textFile()函数，就可以读取一个文本文件。也可以指定minPartitions控制分区数。传递目录作为参数，会把目录中的各部分都读取到RDD中。例如：val input = sc.textF
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2023-07-03 17:01:45
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文章目录一、SparkSQL连接Hudi1.1 Hive配置1.2 SparkSQL连接Hudi二、创建表2.1 常规的建表2.2 CTAS三、插入数据四、查询数据五、更新数据5.1 普通5.2 MergeInto六、删除数据七、Insert Overwrite一、SparkSQL连接Hudi1.1 Hive配置我们需要将Hive 的 metastore服务独立出来-- 目前只指定一个节点，也可以
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2023-07-17 22:44:01
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Apache Avro 是一种流行的数据序列化格式。它广泛用于 Apache Spark 和 Apache Hadoop 生态系统，尤其适用于基于 Kafka 的数据管道。从 Apache Spark 2.4 版本开始(参见 Apache Spark 2.4 正式发布，重要功能详细介绍)，Spark 为读取和写入 Avro 数据提供内置支持。新的内置 spark-avro 模块最初来自 Datab
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2023-07-28 13:26:40
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在公司做大数据开发已经四五年了，因此也积累了一些心得体会，便趁着这次机会大体描述下。 首先：数据开发的前提肯定是需要数据的，而数据从哪里来，大部分的数据都存储在Oracle中，而spark的计算 数据来源基本上都是hdfs。虽然oracle也可以与spark进行直接交互，但是如果oracle的表的数据量高达千万、亿 级别，每次的spark的查询都会对oracle数据库产生极大的影响，因
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2023-11-24 13:35:20
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一、学习视频https://www.bilibili.com/video/BV1oE411s7h7?p=37二、配置过程 2.1在spark安装目录下的jars目录中新建hbase目录 2.2将hbase安装目录下的lib目录下的相关文件拷贝到上面的hbase文件夹中 注：./代表当前文件夹
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2023-05-18 15:16:30
246阅读
使用sparksql访问几个hive表join的情况时结果为空，且这个sql在hive里执行是成功的。val sparkSession = SparkSession
.builder()
.config("jars","lib/*")
.appName("Spark Hive Example")
.enableHiveSupport()
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2023-06-01 15:47:54
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spark支持的常见文件格式如下:文本,json,CSV,SequenceFiles,Protocol buffers,对象文件1.文本只需要使用文件路径作为参数调用SparkContext 中的textFile() 函数，就可以读取一个文本文件；scala> val lines=sc.textFile("/tmp/20171024/20171024.txt")
lines: org.apa
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2023-07-31 23:37:21
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背景介绍：cdh集群、hadoop2.6.0、spark2.3.0hive表：text格式存储数据块：128M处理过程：读取hive表 -> 业务处理（无聚合操作） -> 写入hive、es问题描述：正常情况下，一个spark task要处理一个partition即128M的数据，因处理过程较耗时而成为任务瓶颈。解决过程：大的方向是进行任务拆分，增大并行度。方法一：使用spark提供的
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2023-09-12 10:35:16
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写在前面本系列是综合了自己在学习spark过程中的理解记录 ＋ 对参考文章中的一些理解 ＋ 个人实践spark过程中的一些心得而来。写这样一个系列仅仅是为了梳理个人学习spark的笔记记录，所以一切以能够理解为主，没有必要的细节就不会记录了，而且文中有时候会出现英文原版文档，只要不影响理解，都不翻译了。若想深入了解，最好阅读参考文章和官方文档。 其次，本系列是基于目前最新的 sp
Apache Avro 是一种流行的数据序列化格式。它广泛用于 Apache Spark 和 Apache Hadoop 生态系统，尤其适用于基于 Kafka 的数据管道。从 Apache Spark 2.4 版本开始（参见 Apache Spark 2.4 正式发布，重要功能详细介绍），Spark 为读取和写入 Avro 数据提供内置支持。新的内置 spark-avro 模块最初来自 Datab
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2024-03-10 23:26:09
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一，说明 kettle不仅可以处理传统的数据库数据或文件，也对大数据集群有很好的支持，本文提供一个kettle读取hbase列式数据库的例子，本例中，大数据集群使用的是CDH5.14，kettle使用的是8.3版本。注意：不同的kettle版本对CDH版本的支持是不同的，具体要看kettle官方文档说明https://help.pentaho.com/Documentat
