Apache Spark Delta Lake 写数据使用及实现原理代码解析
Apache Spark Delta Lake 写数据使用及实现原理代码解析
Delta Lake 写数据是其最基本的功能,而且其使用和现有的 Spark 写 Parquet 文件基本一致,在介绍 Delta Lake 实现原理之前先来看看如何使用它,具体使用如下:
df.write.format("delta").save("/data/yangping.wyp/delta/test/") //数据按照 dt 分区 df.write.format("delta").partitionBy("dt").save("/data/yangping.wyp/delta/test/") // 覆盖之前的数据 df.write.format("delta").mode(SaveMode.Overwrite).save("/data/ya

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Apache Spark Delta Lake 事务日志实现源码分析
Apache Spark Delta Lake 事务日志实现源码分析 我们已经在这篇文章详细介绍了 ApacheSpark Delta Lake的事务日志是什么、主要用途以及如何工作的。那篇文章已经可以很好地给大家介绍Delta Lake的内部工作原理,原子性保证,本文为了学习的目的,带领大家从源码级别来看看 Delta Lake 事务日志的实现。在看本文时,强烈建议先看一下《深入理解 Apache Spark Delta Lake 的事务日志》文章。 Delta Lake 更新数据事务实现 Delta Lake 里面所有对表数据的更新(插入数据、更新数据、删除数据)都需要进行下面这些步骤,其主要目的是把删除哪些文件、新增哪些文件等记录写入到事务日志里面,也就是 _delta_log 目录下的 json 文件,通过这个实现 De
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Hadoop机架感知(rack-aware)配置指南
Hadoop机架感知(rack-aware)配置 副本的存放策略又是HDFS实现高可靠性和搞性能的关键,优化的副本存放策略也正是HDFS区分于其他大部分分布式文件系统的重要特性。HDFS采用一种称为机架感知(rack-aware)的策略来改进数据的可靠性、可用性和网络带宽的利用率。大型HDFS实例一般运行在跨越多个机架的计算机组成的机群上,不同机架(rack)上的两台机器之间的通信需要经过交换机,这样会增加数据传输的成本。在大多数情况下,同一机架内的两台机器间的带宽会比不同机架的两台机器间的带宽大(当前网络一般可以改造到不是瓶颈了)。一方面,通过一个机架感知的过程,NameNode可以确定每个DataNode所属的机架ID。目前HDFS采用的策略就是将副本存放在不同的机架上,这样可以有效防止整个机架失效时数据的丢失,并且允许读数据的时候充分利用多个机架的带宽(直接提高hadoop的IO磁盘性能)。这种策略设置可以将副本均匀地分布在集群中,有利于组织失效情况下的负载均衡。但是,因为这种策略的一个写操作需要传输数据块到多个机架,这增加了写操作的成本。另一方面,在读取数据时,为了减少整体的带...
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