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
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2024-02-02 08:51:00
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## 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 |
| -------- | -----
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
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2023-11-17 19:41:49
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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
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【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
Error in query: java.lang.IlleagalArgumentException: Wrong FS: hdfs:/, expected: file:///;
原创
2021-07-12 16:38:43
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Error in query: java.lang.IlleagalArgumentException: Wrong FS: hdfs:/, expected: file:///;
原创
精选
2023-10-17 16:27:06
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性能优化分析一个计算任务的执行主要依赖于CPU、内存、带宽 Spark是一个基于内存的计算引擎，所以对它来说，影响最大的可能就是内存，一般我们的任务遇到了性能瓶颈大概率都是内存的问题，当然了CPU和带宽也可能会影响程序的性能，这个情况也不是没有的，只是比较少。 Spark性能优化，其实主要就是在于对内存的使用进行调优。通常情况下，如果你的Spark程序计算的数据量比较小，并且你的内存足够使用，那么
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2023-09-29 21:36:45
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使用Spark SQL中的内置函数对数据进行分析，Spark SQL API不同的是，DataFrame中的内置函数操作的结果是返回一个Column对象，而DataFrame天生就是"A distributed collection of data organized into named columns.",这就为数据的复杂分析建立了坚实的基础并提供了极大的方便性，例
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2023-08-24 15:51:58
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# 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
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# 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。
#
一、Hive数据操作---DML数据操作1、数据导入第一种方式：向表中装载数据（Load） //语法
hive> load data [local] inpath '/opt/module/datas/student.txt' overwrite | into table student [partition (partcol1=val1,…)]; load data:表示
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2023-08-18 22:43:11
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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
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2023-10-01 17:19:19
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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
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2024-08-23 10:38:17
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文章目录概述从json文件中load数据示例参数说明timeZoneprimitivesAsStringprefersDecimalmultiLineallowCommentsallowUnquotedFieldNamesallowSingleQuotesdropFieldIfAllNulldateFormat从CSV文件中load数据示例参数说明sepcommentheaderlineSep从
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2024-05-16 20:56:08
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Doris 中的所有导入操作都有原子性保证，即一个导入作业中的数据要么全部成功，要么全部失败，不会出现仅部分数据导入
原创
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2024-03-06 15:34:55
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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") &
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2023-05-29 16:10:34
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07-Spark Streaming1.目录概述掌握spark Streaming的原理和架构掌握DStream的相关操作实现spark Streaming与flume整合实现spark Streaming与kafaka整合2.spark Streaming介绍2.1.什么是spark Streamingspark Streaming类似于Apache Storm，用于流式数据处理。根据官方文档介
XY个人记SparkSQL是spark的一个模块，主入口是SparkSession，将SQL查询与Spark程序无缝混合。DataFrames和SQL提供了访问各种数据源（通过JDBC或ODBC连接）的常用方法包括Hive，Avro，Parquet，ORC，JSON和JDBC。您甚至可以跨这些来源加入数据。以相同方式连接到任何数据源。Spark SQL还支持HiveQL语法以及Hive SerDe
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2023-11-21 21:32:39
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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
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2023-12-19 20:11:49
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