我们可以在初始化 SparkSession 的时候进行一些设置：[code lang="scala"]import org.apache.spark.sql.SparkSessionval spark: SparkSession = SparkSession.builder .master("local[*]") .appName("My Spark Application") .config("spark.sql.warehouse.dir", "c:/Temp") (1) .getOrCreateSets spark.sql.warehouse.dir for the Spark SQL session[/code]也可以使用 SQL SET w397090770 4年前 (2020-09-09) 3128℃ 0评论2喜欢
Delta Lake 0.7.0 是随着 Apache Spark 3.0 版本发布之后发布的，这个版本比较重要的特性就是支持使用 SQL 来操作 Delta 表，包括 DDL 和 DML 操作。本文将详细介绍如何使用 SQL 来操作 Delta Lake 表，关于 Delta Lake 0.7.0 版本的详细 Release Note 可以参见这里。使用 SQL 在 Hive Metastore 中创建表Delta Lake 0.7.0 支持在 Hive Metastore 中定义 Delta 表，而且这 w397090770 4年前 (2020-09-06) 1074℃ 0评论0喜欢
《Learning Spark, 2nd Edition》这本书是由 O'Reilly Media 出版社于2020年7月出版的，作者包括 Jules S. Damji, Brooke Wenig, Tathagata Das, Denny Lee。如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoop图书介绍第二版已更新包含了 Spark 3.0 的一些东西，本书向数据工程师和数据科学家展示了 Spark 中结构化和统一 w397090770 4年前 (2020-09-03) 2428℃ 0评论9喜欢
最近，数砖大佬们给 VLDB 投了一篇名为《Delta Lake: High-Performance ACID Table Storage overCloud Object Stores》的论文，并且被 VLDB 收录了，这是第一篇比较系统介绍数砖开发 Delta Lake 的论文。随着云对象存储（Cloud object stores）的普及，因为其廉价的成本，越来越多的企业都选择对象存储作为其海量数据的存储引擎。但是由于对象存储的特点 w397090770 4年前 (2020-08-25) 992℃ 0评论2喜欢
前言Facebook 的数据仓库构建在 HDFS 集群之上。在很早之前，为了能够方便分析存储在 Hadoop 上的数据，Facebook 开发了 Hive 系统，使得科学家和分析师可以使用 SQL 来方便的进行数据分析，但是 Hive 使用的是 MapReduce 作为底层的计算框架，随着数据分析的场景和数据量越来越大，Hive 的分析速度越来越慢，可能得花费数小时才能完成 w397090770 4年前 (2020-08-09) 1507℃ 0评论4喜欢
在 《Apache Spark 自定义优化规则：Custom Strategy》 文章中我们介绍了如何自定义策略，策略是用在逻辑计划转换到物理计划阶段。而本文将介绍如何自定义逻辑计划优化规则，主要用于优化逻辑计划，和前文不一样的地方是，逻辑优化规则只是等价变换逻辑计划，也就是 Logic Plan -> Login Plan，这个是在应用策略前进行的。如果想及时 w397090770 4年前 (2020-08-07) 1124℃ 0评论2喜欢
这篇文章本来19年5月份就想写的，最终拖到今天才整理出来😂。Spark 内置给我们带来了非常丰富的各种优化，这些优化基本可以满足我们日常的需求。但是我们知道，现实场景中会有各种各样的需求，总有一些场景在 Spark 得到的执行计划不是最优的，社区的大佬肯定也知道这个问题，所以从 Spark 1.3.0 开始，Spark 为我们提供 w397090770 4年前 (2020-08-05) 1046℃ 2评论3喜欢
如果想及时了解Spark、Hadoop或者HBase相关的文章，欢迎关注微信公众号：iteblog_hadoop假设我们有以下表：[code lang="scala"]scala> spark.sql("""CREATE TABLE iteblog_test (name STRING, id int) using orc PARTITIONED BY (id)""").show(100)[/code]我们往里面插入一些数据：[code lang="sql"]scala> spark.sql("insert into table iteblog_test select w397090770 4年前 (2020-08-03) 3075℃ 0评论4喜欢
本文为阿里巴巴技术专家余根茂在社区发的一篇文章。Structured Streaming 最初是在 Apache Spark 2.0 中引入的，它已被证明是构建分布式流处理应用程序的最佳平台。SQL/Dataset/DataFrame API 和 Spark 的内置函数的统一使得开发人员可以轻松实现复杂的需求，比如支持流聚合、流-流 Join 和窗口。自从 Structured Streaming 发布以来，社区的开发人 w397090770 4年前 (2020-07-30) 718℃ 0评论1喜欢
R 是数据科学中最流行的计算机语言之一，专门用于统计分析和一些扩展，如用于数据处理和机器学习任务的 RStudio addins 和其他 R 包。此外，它使数据科学家能够轻松地可视化他们的数据集。通过在 Apache Spark 中使用 SparkR，可以很容易地扩展 R 代码。要交互式地运行作业，可以通过运行 R shell 轻松地在分布式集群中运行 R 的作业 w397090770 4年前 (2020-07-09) 737℃ 0评论2喜欢
