使用greenplum-spark connect出现的问题

通过数据平台上的DataX把Hive表数据同步至Greenplum（因为DataX原生不支持Greenplum Writer，只能采用PostgreSQL驱动的方式），但是同步速度太慢了，

在大数据处理的广袤天地中，Apache Spark 始终是熠熠生辉的存在，宛如一颗璀璨的明星框架，吸引着无数开发者与数据分析师的目光。技术的车轮滚滚向前，Spark 4.0 在万众瞩目中荣耀登场，携带着一系列令人热血沸腾的新特性，如同为大数据领域开启了一扇通往新世界的大门，带来了前所未有的变革。今天，就让我们一同踏上这场探索之旅，深入剖析 Spark 4.0 的全新特性，探寻它们如何为大数据处理的版图添上浓墨重彩的一笔。

Spark任务划分 在RDD中，任务可切分为：Application、Job、Stage、Task。 Application：初始化一个SparkContext即生成一个Application，通常一个main函数就是一个Application； Job：一个Action算子就会生成一个Job，常用Action算子包括reduce、aggregate、collect、first、take、fore...

Aerospike是一个高度可扩展的键值数据库，可提供同类产品中最佳的性能。它在实时业务环境中通常部署管理TB到PB数据量。Aerospike通常与其他可扩展的分布式软件（例如，用于系统耦合的Kafka或用于分析的Spark）一起运行。Aerospike提供的 Aerospike Connect 附件使集成变得很容易。本文通过使用 aerospike-ansible 讨论了 Aerospike Spark Connect 在实际中的工作方式，并提供一个全面且易于复制的端到端示例。

pgbench 简介: pgbench是一种在PostgreSQL上运行基准测试的简单程序。它可能在并发的数据库会话中一遍一遍地运行相同序列的 SQL 命令，并且计算平均事务率（每秒的事务数）。默认情况下，pgbench会测试一种基于 TPC-B 但是要更宽松的场景，其中在每个事务中涉及五个SELECT、UPDATE以及INSERT命令。但是，通过编写自己的事务脚本文件很容易用来测试其他情况...

一、创建虚拟机安装CentOS 1.1、安装CentOS 1、使用课程提供的CentOS 6.5镜像即可，CentOS-6.5-i386-minimal.iso。 2、创建虚拟机：打开Virtual Box，点击“新建”按钮，点击“下一步”，输入虚拟机名称为spark1，选择操作系统为Linux，选择版本为Red Hat，分配1024MB内存，后面的选项全部用默认，在Virtual Disk File location and size中，一定要自己选择一个目录来存放虚拟机文件，最后点击“create”按钮

前言 我司算是Greenplum大户，虽然笔者不负责数仓，但是也少不得和它打交道。除了写pgSQL查询之外，Spark SQL能够使可用性更加丰富。Pivotal官方提供了Greenplum-Spark Connector（GSC）以打通GP和Spark，本文做个概述。 简单架构与配置 极简的架构图如下所示。 http://greenplum-spark.docs.piv...

通过数据平台上的DataX把Hive表数据同步至Greenplum（因为DataX原生不支持Greenplum Writer，只能采用PostgreSQL驱动的方式），但是同步速度太慢了，

首先介绍一下 Spark 的创始团队开创的公司 Databricks。Databricks 是湖仓一体概念的提出者和先驱者。目前除了 Spark，开源的热门项目还有 Delta Lake 和 Mlflow，服务客户超过一万，在全球有非常高的投资和年收入。公司在大中华区开始开展业务。国内可通过 Azure Databricks 来使用公司的产品。Databricks 提供统一的湖仓一体平台（Lakehouse），可以支撑整个企业数据平台的使用，和一些AI相关的开发工作。

Apache Spark Connect Go 使用指南 spark-connect-goApache Spark Connect Go: 是一个开源项目，用于连接 Apache Spark 和 Go 语言。它可以帮助开发者使用 Go 语言处理 Spark 数据。适合有 Spark 和 Go 语言开发经验的开发者。特点：Spark 和 Go 语言连接，易于使用。项目地址:https://gitc...

此版本引入了更多 Spark Connect 正式发布的方案，例如 Scala 和 Go 客户端、分布式训练和推理支持，以及增强了结构化流式处理的兼容性;引入了新的 PySpark 和 SQL 功能，例如 SQL IDENTIFIER 子句、对 SQL 函数调用的命名参数支持、对 HyperLogLog 近似聚合的 SQL 函数支持以及 Python 用户定义的表函数;在开源社区的重大贡献下，此版本处理了 1,300 多个 Jira 工单。以下功能将在下一个 Spark 主要版本中删除。

探索数据集成的新境界：Spark Connector for Apache Doris doris-spark-connectorSpark Connector for Apache Doris项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/do/doris-spark-connector 在数据处理和分析的世界里，高效的数据集成是实现业务智能的关键。今天，我们将深入探讨...

添加pom依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.pivotal/greenplum-jdbc --> <dependency> <groupId>com.pivotal</groupId> <artifactId>green

Data + AI SUMMIT 2022会议在昨晚北京时间23:30正式开始，这篇文章给大家弄好了昨天 Keynote 的比较重要的几个视频，主要涉及 Apache Spark 后续发展、下一代Structured Streaming 解决方案；Delta Lake 2 发布等，感兴趣的同学看一看。由于时间关系，今天就主要给大家看下重要几个发布，详细的介绍请关注过往...

Spark三种连接方式 目录Spark三种连接方式1、Spark core2、spark SQL2.1. 普通文本2.2. json2.3. parquet2.4. jdbc2.5. hive3、spark streaming3.2. streaming+kafka 1、Spark core val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("name") val sparkContext = new S