Apache Parquet是大数据体系结构中的重要组件。自2013年首次引入以来，Apache Parquet作为一种免费和开放源代码的存储格式被广泛采用，用于快速分析查询。AWS在其数据湖导出声明中(2019年)，是这样描述Parquet的：“与文本格式相比，在Amazon S3中卸载速度快2倍，存储空间消耗少6倍”。还建议将数据转换为Parquet或ORC等柱状格式，以提高Amazon At...

问题描述 以Kafka作为流数据源，编写PySpark Structured Streaming流程序，读取Kafka指定主题，运行时失败，抛出如下异常信息： 20/06/14 12:19:18 ERROR Executor: Exception in task 0.0 in stage 1.0 (TID 1) java.lang.NoClassDefFoundError...

近年来，我们看到了数据湖新存储层的增加。2017年，优步宣布了Hudi，一种用于数据管道的增量处理框架。2018年，Netflix推出了Iceberg，一种管理超大云数据集的新表格格式。2019年，Databricks开放了Delta Lake，最初打算将ACID事务引入数据湖。 这篇文章的目的是介绍这些引擎，并深入了解它们是如何运作的，以及它们之间的一些区别。关于所有这些框...

数据湖提供了一个完整和权威的数据存储，可以为数据分析、商业智能和机器学习提供动力。 什么是数据湖？ 数据湖是保存大量原始数据的中心位置。与将数据存储在文件或文件夹中的分层数据仓库相比，数据湖采用扁平架构和对象存储来存储数据。‍对象存储使用元数据标签和唯一标识符存储数据，便于跨分区查找和检索数据，提高性能。通过利用廉价的对象存储和开放格式，数据湖使许多应用...

问题描述 在Spark 3中，当我们想要通过spark.conf.set方法设置配置参数时，如下： spark.conf.set("spark.executor.cores", "2") 这时，会出现如下错误信息： Scala： org.apache.spark.sql.AnalysisException: Cannot modify th...