桔妹导读：在滴滴SQL任务从Hive迁移到Spark后，Spark SQL任务占比提升至85%，任务运行时间节省40%，运行任务需要的计算资源节省21%，内存资源节省49%。在迁移过程中我们沉淀出一套迁移流程， 并且发现并解决了两个引擎在语法，UDF，性能和功能方面的差异。迁移背景Spark自从2010年面世，到2020年已经经过十年的发展，现在已经发展 w397090770 4年前 (2021-01-28) 2571℃ 0评论10喜欢
Spark 3.0 为我们带来了许多令人期待的特性。动态分区裁剪（dynamic partition pruning）就是其中之一。本文将通过图文的形式来带大家理解什么是动态分区裁剪。Spark 中的静态分区裁剪在介绍动态分区裁剪之前，有必要对 Spark 中的静态分区裁剪进行介绍。在标准数据库术语中，裁剪意味着优化器将避免读取不包含我们正在查找的数 w397090770 4年前 (2021-01-06) 1277℃ 0评论5喜欢
最近，Delta Lake 发布了一项新功能，也就是支持直接使用 Scala、Java 或者 Python 来查询 Delta Lake 里面的数据，这个是不需要通过 Spark 引擎来实现的。Scala 和 Java 读取 Delta Lake 里面的数据是通过 Delta Standalone Reader 实现的；而 Python 则是通过 Delta Rust API 实现的。Delta Lake 是一个开源存储层，为数据湖带来了可靠性。Delta Lake 提供 ACID 事务 w397090770 4年前 (2021-01-05) 1157℃ 0评论0喜欢
本文来自11月举办的 Data + AI Summit 2020 （原 Spark+AI Summit），主题为《Improving Spark SQL Performance by 30%: How We Optimize Parquet Filter Pushdown and Parquet Reader》的分享，作者为字节跳动的孙科和郭俊。相关 PPT 可以关注 Java与大数据架构 公众号并回复 9912 获取。Parquet 是一种非常流行的列式存储格式。Spark 的算子下推（pushdown filters）可以利用 P w397090770 4年前 (2020-12-14) 2490℃ 2评论4喜欢
本文来自11月举办的 Data + AI Summit 2020 （原 Spark+AI Summit），主题为《Materialized Column- An Efficient Way to Optimize Queries on Nested Columns》的分享，作者为字节跳动的郭俊。本文相关 PPT 可以关注 Java与大数据架构 公众号并回复 9910 获取。在数据仓库领域，使用复杂类型（如map）中的一列或多列，或者将许多子字段放入其中的场景是非常 w397090770 4年前 (2020-12-13) 892℃ 0评论3喜欢
Data + AI Summit Europe 2020 原 Spark + AI Summit Europe 于2020年11月17日至19日举行。由于新冠疫情影响，本次会议和六月份举办的会议一样在线举办，一共为期三天，第一天是培训，第二天和第三天是正式会议。会议涵盖来自从业者的技术内容，他们将使用 Apache Spark™、Delta Lake、MLflow、Structured Streaming、BI和SQL分析、深度学习和机器学习框架来 w397090770 4年前 (2020-12-06) 1187℃ 0评论2喜欢
为了更好的使用 Apache Iceberg，理解其时间旅行是很有必要的，这个其实也会对 Iceberg 表的读取过程有个大致了解。不过在介绍 Apache Iceberg 的时间旅行（Time travel）之前，我们需要了解 Apache Iceberg 的底层数据组织结构。Apache Iceberg 的底层数据组织我们在 《一条数据在 Apache Iceberg 之旅：写过程分析》 这篇文章中详细地介绍了 Apache I w397090770 4年前 (2020-11-29) 3659℃ 0评论4喜欢
本文根据贝壳找房资深工程师仰宗强老师在2020年"面向AI技术的工程架构实践"大会上的演讲速记整理而成。1 开场大家下午好,很荣幸来到这跟大家一起分享贝壳一站式大数据开发平台的落地实践。今天的分享主要分为以下四个部分：贝壳的数据业务背景。数据开发平台探索历程。数据开发平台的整体情况介绍未来规划与 w397090770 4年前 (2020-11-25) 1668℃ 0评论5喜欢
本文来自上周（2020-11-17至2020-11-19）举办的 Data + AI Summit 2020 （原 Spark+AI Summit），主题为《Spark SQL Beyond Official Documentation》的分享，作者 David Vrba，是 Socialbakers 的高级机器学习工程师。实现高效的 Spark 应用程序并获得最大的性能为目标，通常需要官方文档之外的知识。理解 Spark 的内部流程和特性有助于根据内部优化设计查询 w397090770 4年前 (2020-11-24) 1175℃ 0评论4喜欢
在 《一条数据在 Apache Iceberg 之旅：写过程分析》 这篇文章中我们分析了 Apache Iceberg 写数据的源码。如下是我们使用 Spark 写两次数据到 Iceberg 表的数据目录布局（测试代码在 这里）：[code lang="bash"]/data/hive/warehouse/default.db/iteblog├── data│ └── ts_year=2020│ ├── id_bucket=0│ │ ├── 00000-0-19603f5a-d38a w397090770 4年前 (2020-11-20) 6730℃ 6评论8喜欢
