多年以来，社区一直在努力改进 Spark SQL 的查询优化器和规划器，以生成高质量的查询执行计划。最大的改进之一是基于成本的优化（CBO，cost-based optimization）框架，该框架收集并利用各种数据统计信息（如行数，不同值的数量，NULL 值，最大/最小值等）来帮助 Spark 选择更好的计划。这些基于成本的优化技术很好的例子就是选择正确 w397090770 4年前 (2020-05-30) 1596℃ 0评论4喜欢
Pandas 用户定义函数（UDF）是 Apache Spark 中用于数据科学的最重要的增强之一，它们带来了许多好处，比如使用户能够使用 Pandas API和提高性能。 但是，随着时间的推移，Pandas UDFs 已经有了一些新的发展，这导致了一些不一致性，并在用户之间造成了混乱。即将推出的 Apache Spark 3.0 完整版将为 Pandas UDF 引入一个新接口，该接口利用 w397090770 4年前 (2020-05-30) 854℃ 0评论1喜欢
NVIDIA (辉达) 于2020年5月15日宣布将与开源社群携手合作，将端到端的 GPU 加速技术导入 Apache Spark 3.0。全球超过五十万名资料科学家使用 Apache Spark 3.0 分析引擎处理大数据资料。透过预计于今年春末正式发表的 Spark 3.0，资料科学家与机器学习工程师将能首次把革命性的 GPU 加速技术应用于 ETL (撷取、转换、载入) 资料处理作业负载 w397090770 4年前 (2020-05-15) 683℃ 0评论2喜欢
物化视图作为一种预计算的优化方式，广泛应用于传统数据库中，如Oracle，MSSQL Server等。随着大数据技术的普及，各类数仓及查询引擎在业务中扮演着越来越重要的数据分析角色，而物化视图作为数据查询的加速器，将极大增强用户在数据分析工作中的使用体验。本文将基于 SparkSQL（2.4.4） + Hive （2.3.6）， 介绍物化视图在SparkSQL中 w397090770 4年前 (2020-05-14) 2094℃ 0评论4喜欢
我已经在之前的 《一条 SQL 在 Apache Spark 之旅（上）》、《一条 SQL 在 Apache Spark 之旅（中）》 以及 《一条 SQL 在 Apache Spark 之旅（下）》 这三篇文章中介绍了 SQL 从用户提交到最后执行都经历了哪些过程，感兴趣的同学可以去这三篇文章看看。这篇文章中我们主要来介绍 SQL 查询计划（Query Plan）常见的处理模型（processing model）。数 w397090770 4年前 (2020-05-13) 1616℃ 0评论6喜欢
序言美团外卖数据仓库技术团队负责支撑日常业务运营及分析师的日常分析，由于外卖业务特点带来的数据生产成本较高和查询效率偏低的问题，他们通过引入Apache Doris引擎优化生产方案，实现了低成本生产与高效查询的平衡。并以此分析不同业务场景下，基于Kylin的MOLAP模式与基于Doris引擎的ROLAP模式的适用性问题。希望能对大家有 w397090770 4年前 (2020-04-17) 2309℃ 0评论3喜欢
背景相信经常使用 Spark 的同学肯定知道 Spark 支持将作业的 event log 保存到持久化设备。默认这个功能是关闭的，不过我们可以通过 spark.eventLog.enabled 参数来启用这个功能，并且通过 spark.eventLog.dir 参数来指定 event log 保存的地方，可以是本地目录或者 HDFS 上的目录，不过一般我们都会将它设置成 HDFS 上的一个目录。但是这个功能 w397090770 4年前 (2020-03-09) 2190℃ 0评论8喜欢
引入在Databricks的过去几年中，我们看到了一种新的数据管理范式，该范式出现在许多客户和案例中：LakeHouse。在这篇文章中，我们将描述这种新范式及其相对于先前方案的优势。数据仓库技术自1980诞生以来一直在发展，其在决策支持和商业智能应用方面拥有悠久的历史，而MPP体系结构使得系统能够处理更大数据量。但是，虽 w397090770 4年前 (2020-02-03) 2977℃ 0评论6喜欢
背景熟悉 Spark 的同学都知道，Spark 作业启动的时候我们需要指定 Exectuor 的个数以及内存、CPU 等信息。但是在 Spark 作业运行的时候，里面可能包含很多个 Stages，这些不同的 Stage 需要的资源可能不一样，由于目前 Spark 的设计，我们无法对每个 Stage 进行细粒度的资源设置。而且即使是一个资深的工程师也很难准确的预估一个比较 w397090770 4年前 (2020-01-10) 1396℃ 0评论2喜欢
一、前言在 2019 年 1 月份的时候，我们发表过一篇博客 从 Hive 迁移到 Spark SQL 在有赞的实践，里面讲述我们在 Spark 里所做的一些优化和任务迁移相关的内容。本文会接着上次的话题继续讲一下我们之后在 SparkSQL 上所做的一些改进，以及如何做到 SparkSQL 占比提升到 91% 以上，最后也分享一些在 Spark 踩过的坑和经验希望能帮助到大家 w397090770 4年前 (2020-01-05) 1608℃ 0评论2喜欢
