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kylin 用外部spark

木棉花 已关注
10月25日 发表在 图文创作、问答社区 / My Coding Q&A Community 阅读 292 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

Apache Kylin 可以与外部的 Apache Spark 集群进行集成，以利用 Spark 的计算能力。如果你有一个运行中的 Spark 集群，并且希望 Kylin 使用它来执行部分任务，你可以按照以下步骤操作：

  1. 在 Kylin 中配置 Spark：
    你需要在 Kylin 的设置文件（如 kylin.properties）中指定 Spark 的相关参数。一些重要的参数包括：

    • kylin.engine.spark-conf.spark.master：将其设置为 Spark 集群主节点的 URL。
    • kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode：设置为 'client' 或 'cluster'，表示 Kylin 应如何与 Spark 集群交互。

  2. 启动 Kylin：
    当你启动 Kylin 时，它会使用上述设置与 Spark 集群进行通信，并根据需要提交作业。

注意，Kylin 和 Spark 的版本必须兼容。此外，所有 Kylin 和 Spark 的工作节点都应安装有所需的依赖库和驱动程序。

请参阅 Kylin 的官方文档，以获取有关如何在具体环境中使用和配置 Spark 的更多详细信息。

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20条评论
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一尾流莺
11月01日

内容详尽，帮助理解Kylin与Spark集成。不确定版本兼容性时可参考Kylin官方文档。

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安之： @一尾流莺

对于Kylin与Spark的集成，考虑到版本兼容性确实是个重要因素。可以通过查看Kylin官方文档来获取最新的兼容性信息。下面是一个简单的代码示例，展示如何在Kylin中通过Spark执行查询：

from pyspark.sql import SparkSession

# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("KylinSparkIntegration") \
    .config("spark.sql.catalog.mycatalog", "org.apache.kylin.spark.KylinCatalog") \
    .getOrCreate()

# 通过Spark连接Kylin
df = spark.sql("SELECT * FROM my_kylin_table LIMIT 10")
df.show()

这个示例展示了如何配置Spark以连接到Kylin，并执行查询。整体上，集成的过程相对直观，但配置方面可能会有一些细节需要注意，比如认证和网络设置。建议多进行一些测试以确保环境配置的正确性，同时也可以查阅社区中的经验分享，以获得最新的技巧和解决方案。

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惜你
11月03日

配置步骤清晰，但缺少代码示例。可以增加一个kylin.properties文件配置的实例。

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公开： @惜你

配置外部Spark与Kylin的步骤确实很重要，附带代码示例会使理解更加直观。比如，可以参考如下的kylin.properties文件的基础配置：

# Kylin Properties
kylin.server.url=http://localhost:7070/kylin
kylin.hdfs.url=hdfs://namenode:8020
kylin.spark.home=/opt/spark
kylin.spark.job.default.parallelism=10
kylin.spark.job.max.executable.memory=2g

这些设置能够帮助确保Kylin与Spark之间的良好协作，尤其是在集群环境中。另外，值得注意的是，Kylin的Spark配置还包括一些对性能调优至关重要的参数，比如kylin.spark.job.default.parallelism可以根据集群的处理能力进行调整。

如果对外部Spark整合有更深的需求，建议查看Kylin官方文档中的具体示例和最佳实践，网址可以参考：Apache Kylin Documentation。这样也许能更好地帮助理解完整的配置流程和常见问题解决方案。

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孤家寡人い
11月14日

建议在搭建Spark集群前，确保理解基础架构。可以参考Apache Spark官方指南。

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改变： @孤家寡人い

建议在搭建Spark集群时，除了参阅官方指南外，了解集群的配置和管理策略同样重要。例如，对于资源管理，可以考虑使用Apache Yarn来协调Spark任务的资源分配。这不仅能提高集群的整体性能，同时也能简化资源的管理。

在代码方面，以下是一个简单的Spark作业示例，展示了如何连接和使用外部Spark集群：

from pyspark import SparkContext, SparkConf

# 配置Spark集群的Master URL
conf = SparkConf().setAppName("External Spark Example").setMaster("spark://<master-url>:7077")

sc = SparkContext(conf=conf)

# 示例：读取数据并进行简单的操作
data = sc.textFile("hdfs:///path/to/your/data.txt")
word_counts = data.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \
                  .map(lambda word: (word, 1)) \
                  .reduceByKey(lambda a, b: a + b)

# 输出结果
for word, count in word_counts.collect():
    print(f"{word}: {count}")

sc.stop()

此外，关于日志管理和监控，结合使用Spark UI与其他监控工具（如Prometheus）能够帮助及时发现问题和优化资源使用。可以参考 Apache Spark Monitoring 获取更详细的内容。

11月14日 回复 举报
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悲欢自饮
11月22日

对于“Kylin和Spark的版本必须兼容”这一点，详细说明需注意的版本兼容情况会更有帮助。

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繁星： @悲欢自饮

对于Kylin与Spark的版本兼容性，确实有许多细节需要关注。例如，Kylin 3.x 对应的 Spark 版本通常建议使用 2.4.x。若使用不兼容的版本，可能会导致运行时错误或性能下降。文档中提到的兼容性信息可以作为初步参考，但结合具体的使用场景进行测试是更为重要的。

另外，可以考虑在配置文件中明确指定使用的Spark版本，以保证在运行时不会因为环境中的其他Spark实例而导致问题。以下是一个简单的Spark配置示例，可以帮助确保用户理解如何设置：

export SPARK_HOME=/path/to/spark-2.4.x/
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH

同时，了解Kylin和Spark的推荐配置以及使用的最佳实践也是非常有益的，建议参考 Apache Kylin官方文档 来获取最新的信息和具体的版本兼容性清单。这样能帮助在环境搭建过程中减少不必要的麻烦。

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韦峦
11月28日

Kylin和Spark联用能大幅增加数据处理性能。确保在各节点安装好依赖库，避免潜在的运行问题。

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%挣脱： @韦峦

在与Spark结合使用Kylin时，确实可以显著提升数据处理的效率。如果能够进一步优化作业配置和资源管理，效果会更为明显。例如，在提交Spark作业时，可以选择适当的内存和核心数配置，以优化性能：

spark-submit \
  --master yarn \
  --deploy-mode cluster \
  --executor-memory 4G \
  --num-executors 10 \
  --conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=512 \
  your_spark_application.py

此外，使用Kylin的Cube功能，还可以在数据查询时利用Spark进行预计算，从而加速查询过程。需要确保充分利用Kylin的多维数据模型，通过合理设计数据模型和分区，也将极大提升整体性能。关于这一主题，可以参考官方文档，获取更多具体的操作细节和最佳实践：Apache Kylin Documentation。

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吞噬忆
11月30日

文中建议在集群配置时，尽量使用精细的参数配置以提高效率。需要共享更多实用的案例研究。

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心如止水： @吞噬忆

在配置Kylin与外部Spark集成时，精细化参数设置确实能够显著提高性能。例如，可以根据任务的特性调整Spark的并行度和内存配置。以下是一个调整Spark配置的示例：

# 在提交Spark作业时，可以通过设置这些参数优化性能
spark-submit --master yarn \
   --executor-memory 4g \
   --executor-cores 2 \
   --num-executors 10 \
   --conf spark.dynamicAllocation.enabled=true \
   --conf spark.dynamicAllocation.minExecutors=5 \
   --conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors=20 \
   --class your.spark.JobClass your-spark-application.jar

在这个例子中，设置了每个executor的内存和核心数，以及动态分配executor的最小和最大值，以确保在资源使用上达到最佳效果。对于用户所承诺的案例研究，可以参考一些开源项目或者Kylin社区的经验分享，有助于更深入理解参数调优的实际效果。

推荐访问 Apache Kylin's documentation 以获取更详细的配置指导和最佳实践。通过分享和学习这些配置案例，能够更有效地利用Kylin与Spark的集成，提高数据处理的效率。

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初见
12月09日

是否有具体示例展示如何在Kylin中提交Spark作业？可能通过代码片段让信息更直观。

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花落后： @初见

在使用Kylin与外部Spark集成时，确实可以通过代码示例来更好地理解如何提交Spark作业。首先，可以通过以下方式来在Kylin中提交Spark作业：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Kylin Spark Integration") \
    .getOrCreate()

# 通过Kylin JDBC连接数据
jdbc_url = "jdbc:kylin://<kylin-host>:<port>/<project>"
properties = {
    "user": "<username>",
    "password": "<password>"
}

# 读取Kylin数据
df = spark.read.jdbc(jdbc_url, "<table_name>", properties=properties)

# 进行数据处理
processed_df = df.groupBy("column_name").count()

# 将结果写入Kylin表
processed_df.write.jdbc(jdbc_url, "output_table", mode="overwrite", properties=properties)

在上面的示例中，首先创建了一个SparkSession，随后通过JDBC连接读取Kylin中的数据。完成数据处理后，将结果写回Kylin中，这是实现Kylin与Spark集成的重要步骤。

建议参考Apache Kylin的官方文档 Kylin with Spark Integration，可以获取更多详细的信息与最佳实践，帮助进一步完善对Kylin与Spark集成的理解和使用。

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期待
12月20日

总体内容结构合理，增加Kylin与Spark整合的优势点说明，会让读者更有吸引力关注技术细节。

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半世晨晓： @期待

在探讨Kylin与Spark的整合时，确实可以从多个角度切入，特别是性能提升和数据处理的灵活性。整合后，Kylin能够利用Spark强大的计算能力来处理大规模数据。这种结合尤其适合需要实时分析和复杂查询的场景。例如，在处理海量日志数据时，Spark的弹性分布式数据集(RDD)和Kylin的OLAP能力可以相得益彰。

在实现时，可以使用以下的Spark代码来读取外部数据并写入Kylin：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.SaveMode

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Kylin-Spark Integration")
  .getOrCreate()

val data = spark.read.json("path/to/json/data")
data.write
  .mode(SaveMode.Overwrite)
  .format("kylin")
  .option("kylin.project", "your_project_name")
  .option("kylin.table", "your_table_name")
  .save()

通过上面的示例，可以看出借助Spark处理复杂数据后，再将数据写入Kylin进行快速查询和分析，整个过程便捷高效。为深入了解Kylin和Spark的最佳实践，建议查看 Apache Kylin官方文档 以及相关的社区案例。这会对理解两者的整合优势有所帮助。

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希未
12月27日

使用spark.master配置集群URL是关键步骤，部分用户可能会对于如何获取此URL以及验证其正确性有疑问。

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软刺： @希未

在使用 Kylin 结合外部 Spark 的过程中，spark.master 的配置确实是一个重要的环节。获取集群 URL 确实可以让流程更加顺畅。通常，可以通过你的 Spark 集群管理工具（例如 Apache YARN、Mesos 或 Kubernetes）找到这个 URL。

例如在 YARN 中，集群的 URL 通常是 yarn://<resource_manager_host>:<port> 的形式。在设置时，可以这样指定：

spark.master=yarn://<resource_manager_host>:<port>

为了验证 URL 的正确性，可以尝试使用 spark-submit 提交一个简单的作业，确保 Spark 可以成功连接到集群。例如可以使用以下命令：

spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --class org.apache.spark.examples.SparkPi /path/to/spark-examples_2.12-3.1.1.jar 100

若操作成功，就说明配置的 URL 是正确的。此外，根据使用的部署平台，建议查阅相关文档，这里有一个链接参考 Apache Spark 的官方文档：Apache Spark Documentation。通过这些文档，了解集群配置和调试方法将会更加清晰。

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倾世
01月05日

Kylin与Spark集成对大数据处理效率至关重要，需牢记环境配置与版本同步测试至关重要。

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主持人： @倾世

关于Kylin与Spark的集成，确实是提高大数据处理效率的重要一环。确保环境的配置与版本的匹配能够显著减少运行时错误和性能问题。例如，可以通过以下方式来确保Spark和Kylin的兼容：

# 确保Spark和Kylin的版本一致
spark-submit --version
# Kylin的版本可以在Kylin的Web界面上找到

# 在使用Spark的过程中，需要确保Kylin的元数据可被Spark访问
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Kylin Integration Example")
  .config("kylin.rest.url", "http://your-kylin-instance/kylin/api/")
  .getOrCreate()

// 读取Kylin生成的表
val df = spark.read
  .format("kylin")
  .option("project", "your_project")
  .option("table", "your_table")
  .load()

建议定期查看Kylin的官方文档以获取最新的集成指南和版本信息，例如：Apache Kylin Documentation。这个资源可以帮助了解最佳实践以及常见的配置问题，进而优化数据处理流程。

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