在处理大数据时，使用 Apache Spark 和 Apache Hive 进行数据分析是相当普遍的。然而，在实际的应用中，尤其是在涉及静态分区时，有时我们会碰到“Spark on Hive 静态分区覆盖”的问题。这个问题不容小觑，因为它可能导致数据不一致性或错误的分析结果。接下来，我将带大家深入了解这一问题的背景、现象、根因分析、解决方案以及后续的验证和预防措施。
### 问题背景
在使用 S
深圳大数据培训：大数据开发之掌握Hive的静态分区与动态分区分区是hive存放数据的一种方式。将列值作为目录来存放数据，就是一个分区。这样查询时使用分区列进行过滤，只需根据列值直接扫描对应目录下的数据，不扫描其他不关心的分区，快速定位，提高查询效率。分动态和静态分区两种：1.静态分区：若分区的值是确定的，那么称为静态分区。新增分区或者是加载分区数据时，已经指定分区名。createtableifno
简介在spark提交作业以后默认是静态资源分配的，如果有些Executor执行完以后，只要job没有结束，它就会一直占用资源，所以我们要根据情况配置动态资源分配动态资源分配原理当调度程序检查到有很多的Task是pending状态的时候，那么它就会尝试去申请新的Executor，如果Executor执行完了以后，就会把资源释放掉给其他的Job使用,它是由spark.dynamicAllocation
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2023-11-23 14:30:54
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前面介绍过Spark可以在启动命令中配置使用的资源数，但是无论是否运行task都会长期占用executor的资源，导致集群利用率不高。此时可以开启动态资源申请服务，应用可以根据任务执行的情况选择申请还是释放executor，释放后的executor的资源也会归还到yarn，从而提高资源利用率。但是executor不仅仅运行task还负责维护计算后的数据，以供shuffle读取使用。如
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2023-11-25 11:14:03
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Spark读写JDBC目录总结写读调优总结参数1. 基本参数val JDBC_URL = newOption("url")
val JDBC_TABLE_NAME = newOption("dbtable")
val JDBC_DRIVER_CLASS = newOption("driver")2. 调优参数val JDBC_PARTITION_COLUMN = newOption("part
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2023-11-21 12:28:01
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本期内容 :Spark Streaming资源动态分配Spark Streaming动态控制消费速率 为什么需要动态处理 ： Spark 属于粗粒度资源分配，也就是在默认情况下是先分配好资源然后再进行计算，粗粒度有个好处，因为资源是提前给你分配好，当有计算任务的时候直接使用就可以了， 粗粒度不好的方面就是从Spark Streaming角度讲有高峰值、低峰值，在高
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2024-06-28 19:02:06
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2009 年 10 月 26 日
数据库系统为用户提供了多样的编程接口，以适用于各种应用需求。本文阐述了 DB2 中静态 SQL 和动态 SQL 的区别和特点，给出两种 SQL 在不同编程接口下的支持情况和典型应用，并通过实际案例，向读者介绍了选择静态或动态 SQL 及编程接口的原则。
引言SQL 语言作为标准的查询语言，几乎被所有的数据库管理系统 (DBMS) 所支持，并成为国际标准
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2024-01-31 00:47:41
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在大数据处理的场景中，使用Apache Spark进行数据分析和任务处理是广泛应用的技术之一。尤其是在处理动态分区和静态数据时，理解如何配置和优化Spark的写入机制，对于提高作业性能和确保数据一致性至关重要。
## 环境预检
在开始之前，需要确保系统环境符合以下要求：
| 组件 | 版本 | 说明 |
|-----------|---
地址物理地址逻辑地址内存碎片问题**空闲内存不能被利用
**外部碎片：在分配单元间的未使用内存内部碎片：在分配单元内的未使用内存连续内存分配单一连续分配：将内存分为系统区（内存低端，分配给OS用）和用户区（内存高端，分配给用户用）。采用静态分配方式，即作业一旦进入内存，就要等待它运行结束后才能释放内存。固定分区分配：
内存空间的划分：将内存空间划分为若干个固定大小的分区，除OS占一区外，其余的一个
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2024-07-17 13:10:31
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hive 动态分区实现 （hive-1.1.0）hive-1.1.0动态分区的默认实现是只有map没有reduce,通过执行计划就可以看出来。（执行计划如下）insert overwrite table public_t_par partition(delivery_datekey) select * from public_oi_fact_partition;hive 默认的动态分区实现，不需要
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2023-11-24 08:48:31
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一、分区个数规则spark.default.parallelism：（默认的并发数）= 2当配置文件spark-default.conf中没有显示的配置，则按照如下规则取值：1、本地模式（不会启动executor，由SparkSubmit进程生成指定数量的线程数来并发）：spark-shell spark.default.parallelism = 1
spark-shell --m
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2023-08-29 19:38:52
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我在《一文了解 Apache Spark 3.0 动态分区裁剪（Dynamic Partition Pruning）》文章中介绍了 Apache Spark 3.0 动态分区裁剪（Dynamic Partition Pruning），里面涉及到动态分区的优化思路等，但是并没有涉及到如何使用，本文将介绍在什么情况下会启用动态分区裁剪。并不是什么查询都会启用动态裁剪优化的，必须满足以下几
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2024-04-24 18:49:02
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一、固定分区管理模式把主存中可分配的用户区域预先划分成若干个连续的分区，每个分区的大小可以相同，也可以不同。但是，一旦划分好分区之后，主存中分区的个数就固定了，且每个分区的大小也固定不变。这是一种静态分区法。静态分区适用于多道程序系统，因为每一个分区可进行一个作业（几个进程共同完成一个任务），有多个分区就可同时进行多个作业。以分区大小一样为例，由于每一个作业所需要的内存大小是不一样的，就产生一个大
RDD 的 Shuffle 和分区分区的作用RDD 使用分区来分布式并行处理数据, 并且要做到尽量少的在不同的 Executor 之间使用网络交换数据, 所以当使用 RDD 读取数据的时候, 会尽量的在物理上靠近数据源, 比如说在读取 Cassandra 或者 HDFS 中数据的时候, 会尽量的保持 RDD 的分区和数据源的分区数, 分区模式等一一对应分区和 Shuffle 的关系分区的主要作用是
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2024-06-21 16:21:44
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RDD分区在分布式程序中，通信的代价是很大的，因此控制数据分布以获得最少的网络传输可以极大地提升整体性能。所以对RDD进行分区的目的就是减少网络传输的代价以提高系统的性能。RDD的特性在讲RDD分区之前，先说一下RDD的特性。RDD，全称为Resilient Distributed Datasets，是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。同时，
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2023-09-17 17:22:58
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RDD创建1 内存中创建RDD1.1 创建方法//准备环境
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
//将内存中集合的数据作为处理的数据源
val seq = Seq(1, 2, 3, 4)
//并行,并行度取决于任务所能
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2023-10-10 15:06:01
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spark cache:
1,cache 方法不是被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用
2, cache 是调用的 persist() 默认情况下 persist() 会把数据以序列化的形式缓存在 JVM 的堆空间中
3,cache 默认的存储级别都是仅在内存存储一份，Spark的存储级别还有好多种，存储级别在o
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2023-09-03 11:35:33
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查找质数 比如我们需要从2到2000000之间寻找所有的质数。我们很自然地会想到先找到所有的非质数，剩下的所有数字就是我们要找的质数。 我们首先遍历2到2000000之间的每个数，然后找到这些数的所有小于或等于2000000的倍数，在计算的结果中可能会有许多重复的数据（比如6同时是2和3的倍数）但是这并没有啥影响。我们在Spark shell中计算：Welco
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2024-06-21 16:13:25
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数据分区partitionBy分区在分布式程序中，通信的代价是很大的，因此控制数据分布以获得最少的网络传输可以极大地提升整体性能。和单节点的程序需要为记录集合选择合适的数据结构一样，Spark 程序可以通过控制RDD 分区方式来减少通信开销。分区并不是对所有应用都有好处的——比如，如果给定RDD 只需要被扫描一次，我们完全没有必要对其预先进行分区处理。只有当数据集多次在诸如连接这种基于键的操作中使
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2023-09-01 18:33:37
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一、分区的概念 分区是RDD内部并行计算的一个计算单元，RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片，每一个分片称为分区，分区的格式决定了并行计算的粒度，而每个分区的数值计算都是在一个任务中进行的，因此任务的个数，也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定。二、为什么要进行分区 数据分区，在分布式集群里，网络通信的代价很大，减少网络传输可以极大提升性能。mapreduce框架的性能开支
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2024-02-17 13:12:33
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