Spark上的最佳实践：高效的ETL开发

最新推荐文章于 2025-09-22 23:19:32 发布
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本文介绍了基于Apache Spark的ETL开发最佳实践，包括数据提取、转换、加载以及性能优化。示例代码展示如何从不同数据源提取数据，使用Spark进行转换和清洗，然后将处理后的数据以Parquet格式保存。同时，讨论了选择合适数据格式、设置分区、缓存策略和资源分配等优化技巧，以提升ETL作业的性能和容错性。

Spark上的最佳实践：高效的ETL开发

在大数据领域，ETL（提取、转换和加载）是一项关键任务，它涉及从各种数据源提取数据、对数据进行转换和清洗，并将处理后的数据加载到目标系统中。Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，为ETL开发提供了丰富的功能和工具。本文将介绍基于Spark的ETL开发的最佳实践，并提供相应的源代码。

  1. 数据提取
    在Spark中，可以从各种数据源提取数据，包括文本文件、CSV文件、数据库和分布式存储系统（如HDFS）。以下是从文本文件中提取数据的示例代码：
import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder(
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Spark批处理开发最佳实践：避免这10个常见错误
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Spark+Hbase 亿级流量分析实战（小巧高性能的ETL）
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在上一篇文章 大猪 已经介绍了日志存储设计方案 ，我们数据已经落地到数据中心上了，那接下来如何ETL呢？毕竟可是生产环境级别的，可不能乱来。其实只要解决几个问题即可，不必要引入很大级别的组件来做，当然了各有各的千秋，本文主要从 易懂、小巧 、简洁、 高性能 这三个方面去设计出发点，顺便还实现了一个精巧的 Filebeat。 要实现的功能就...
Spark结构化流处理：构建实时ETL系统
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09-22 720
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setl：一个仅适用于Spark的简单ETL框架works
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如果您是数据科学家或数据工程师，那么在进行ETL项目时可能听起来很熟悉： 在多个项目之间切换很麻烦 调试别人的代码是一场噩梦 花大量时间解决与业务无关的问题 SETL （发音为“ settle”）是由支持的Scala框架，可帮助您构建Spark ETL项目，模块化数据转换逻辑并加快开发速度。 使用SETL 在一个新项目中 您可以通过克隆开始工作。 在现有项目中 < dependency> < groupId>com.jcdecaux.setl</ groupId> < artifactId>setl_2.12</ artifactId> < version>1.0.0
Spark作为ETL工具与SequoiaDB的结合应用
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一、前言 ETL一词较常用于数据仓库，但其对象并不仅限于数据仓库。ETL是指将数据从源系统中经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）到目标数据存储区的过程。常见的ETL工具有Oracle Data Integrator、Informatica PowerCenter、DataStage、Kettle、Dat...
flowman：基于Spark的ETL
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流人 Flowman是基于Spark的ETL程序，可简化编写数据转换的过程。 主要思想是用户在纯声明性的YAML文件中编写所谓的规范，而不是在Scala或Python中编写Spark作业。 这种方法的主要优点是，封装了正确而可靠的实现的许多技术细节，并且用户可以自己专注于数据转换。 除了编写和执行数据转换外，Flowman还可以用于管理物理数据模型，即Hive表。 Flowman可以根据规范使用正确的方案创建此类表。 这有助于将所有方面（如转换和架构信息）保留在一个程序管理的单个位置。 特色功能 YAML文件中的声明性语法 数据模型管理（创建和销毁Hive表或基于文件的存储） 灵活的表达语言 用于管理构建目标的作业（例如，通过sftp复制文件或上传数据） 强大而简单的命令行工具 可通过插件扩展 文献资料 您可以在找到全面。 安装 您可以在获取适当的预构建包，也可以通过Maven使用
Spark在大数据ETL中的应用：数据清洗与转换实战
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随着企业数据量呈指数级增长（年均增速超40%），传统ETL架构在处理PB级数据时面临性能瓶颈。本文旨在通过对比分析ETL与ELT架构的技术差异，揭示ELT在分布式计算、存储计算分离等场景下的性能优势，为数据工程师提供从架构设计到代码实现的全链路优化方案。内容覆盖技术原理、算法实现、实战案例及工具选型，适用于数据集成系统的设计与优化场景。技术演进背景与核心概念对比分布式计算原理与架构优化模型ETL/ELT核心算法实现与性能对比数学模型量化分析与调优策略基于Spark的实战案例开发。
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dazheng
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的代码开头部分已经连接过mysql，所以想要将结果上传至mysql应该只需要将frame2用变量接收，然后write进mysql即可，可参考如下写法。字段为"Registered"的event_time列 = 字段为"Signin"的event_time列 - 1天（毫秒数为86400000）的比率，在logDetail或test.log中体现为有重复的用户（即userID有重复）并且这个重复用户的actionName值有"1）我们首先要理解用户留存率是指什么，1日的用户留存率又该怎么计算。
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