应用Spark技术,SoData数据机器人实现快速、通用数据治理
1、也有许多数据治理工具，为了实现实时、通用的数据治理而采用Spark技术。以飞算推出的SoData数据机器人为例，是一套实时+批次、批流一体、高效的数据开发治理工具，能够帮助企业快速实现数据应用。
2、Apache Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，它提供了丰富的API和工具，可以用于处理Excel数据。使用Spark SQL模块，你可以将Excel文件加载到DataFrame中，并进行各种数据转换和分析操作。
3、基础设施体系：在大数据集中化的背景下，推动数据中台迁移过程中技术的升级，拥抱SPARK、CK等技术引擎，提升数据中台整体运行速度。
4、在系统布局大模型技术体系方面，文件提出，开展大模型创新算法及关键技术研究，加强大模型训练数据采集及治理工具研发，开放大模型评测基准及工具，探索具身智能、通用智能体和类脑智能等通用人工智能新路径等。
SparkSQL同步Hbase数据到Hive表
Spark SQL与Hive On Spark是不一样的。Spark SQL是Spark自己研发出来的针对各种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、JDBC、RDD等都可以执行查询的，一套基于Spark计算引擎的查询引擎。
在开发过程中使用spark去读取hive分区表的过程中（或者使用hive on spark、nodepad开发工具），部分开发人员未注意添加分区属性过滤导致在执行过程中加载了全量数据，引起任务执行效率低、磁盘IO大量损耗等问题。
SparkSQL相较于Hive的另外一个优点，是支持大量不同的数据源，包括hive、json、parquet、jdbc等等。SparkSQL由于身处Spark技术堆栈内，基于RDD来工作，因此可以与Spark的其他组件无缝整合使用，配合起来实现许多复杂的功能。
Hive 跑批 建表 默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据 将userid插入到列key，作为hbase表的rowkey。
如何使用Spark/Scala读取Hbase的数据
从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的。
spark读取hbase数据形成RDD，构建schma信息，形成DF 通过sparkSQL 将df数据写入到指定的hive表格中。
Spark通过提供丰富的Scala， Java，Python API及交互式Shell来提高可用性。Spark与Hadoop的结合 Spark可以直接对HDFS进行数据的读写，同样支持Spark on YARN。
当设置为true时，Spark SQL将为基于数据统计信息的每列自动选择一个压缩算法。spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize 10000 柱状缓存的批数据大小。
使用spark读取数据，并将其转换为dataframe。将dataframe写入hudi表中就可以实现hudi与spark，与对象存储结合使用。
Spark-sql读取hive分区表限制分区过滤条件及限制分区数量
1、set hive.exec.dynamic.partition=true；(查看语句：set hive.exec.dynamic.partition；)set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict；注：该属性默认是strict，即限制模式，避免全部分区字段都是动态的。
2、如果只有1个文件，则会生成 16 个分区。如果有一个大文件1024M，其余 999 个文件共 1024M，则会生成 1007个分区。
3、可以不超过一千个。一般来说hive的扫描分区不超过一千个。通过Hive的元数据库可以统计目前整个Hive中的表和分区数量。经过查看，目前存在一些分区数量超过1000个分区的表，这些表可能会影响集群的整体访问效率。
4、Hive On Spark做了一些优化：Map Join Spark SQL默认对join是支持使用broadcast机制将小表广播到各个节点上，以进行join的。但是问题是，这会给Driver和Worker带来很大的内存开销。因为广播的数据要一直保留在Driver内存中。
5、向分区表之中插入数据的时候，根据数据的某个字段的值，来创建分区，以及决定数据被插入到哪一个分区之中。
如何提高spark批量读取HBase数据的性能
1、CheckPartitionTable规则执行类，需要通过引入sparkSession从而获取到引入conf；需要继承Rule[LogicalPlan]；通过splitPredicates方法，分离分区谓词，得到分区谓词表达式。
2、region下的StoreFile数目越少，HBase读性能越好 Hfile可以被压缩并存放到HDFS上，这样有助于节省磁盘IO，但是读写数据时压缩和解压缩会提高CPU的利用率。
3、和读相比，HBase写数据流程倒是显得很简单：数据先顺序写入HLog，再写入对应的缓存Memstore，当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后，系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件。
4、为了提高大数据平台的性能，可以采取以下操作：优化硬件配置：根据大数据平台的实际需求，合理配置硬件资源，包括内存、硬盘、处理器等，以确保平台在高并发、大数据量处理时能够充分发挥硬件性能。
5、因为大多数Spark工作可能需要从外部存储系统(例如Hadoop文件系统或HBase)中读取输入数据，所以将spark尽可能部署到靠近存储系统很重要。所以，有如下建议： 1，如果可能，在与HDFS相同的节点上运行Spark。
如何使用scala+spark读写hbase
1、从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的。
2、spark读取hbase数据形成RDD，构建schma信息，形成DF 通过sparkSQL 将df数据写入到指定的hive表格中。
3、一般如果每个节点都安装了hbase和hadoop的安装包的话，可以在hadoop-env内将hadoop的classpath设置上hbase的classpath，可以解决你的问题。如果不是的话，建议学习使用distribution cache，减少jar上传的时间。
4、使用IDE新建Scala 或 Java 工程，确保项目结构符合 Maven 推荐的项目结构。
5、Spark通过提供丰富的Scala， Java，Python API及交互式Shell来提高可用性。Spark与Hadoop的结合 Spark可以直接对HDFS进行数据的读写，同样支持Spark on YARN。
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