Apache Spark 3.0: что нового? | by Nick Komissarenko
Чтобы сделать наши курсы по Spark еще более интересными и добавить в них самые актуальные тренды, сегодня мы расскажем о новом релизе этого Big Data фреймворка. Читайте далее, что нового в Apache Spark 3.0 и почему Spark SQL стал еще лучше.
10 лет в Big Data или немного историиВ июне 2020 года вышел новая версия Apache Spark — 3.0. Примечательно, что в этом году проект празднует первый серьезный юбилей — 10 лет. Напомним, Apache Spark, как и многие Big Data проекты, начал свой путь из академической среды — исследовательской лаборатории AMPlab Калифорнийского университета Беркли, которая специализировалась на вычислениях с интенсивным использованием данных. Команда ученых AMPlab создала новый движок для решения проблем с обработкой больших объемов данных, одновременно предоставив API для разработчиков. Дальнейшее развитие Spark было обусловлено его продвижением в профессиональном сообществе Data Science энтузиастов, включая возможности потоковой передачи, Python и SQL для обработки больших данных. Благодаря этому Apache Spark стал весьма популярным движком для обработки и анализа больших данных, а также задач машинного обучения. Apache Spark 3.0 продолжает эту тенденцию, оптимизируя производительность и работоспособность всех компонентов фреймворка, о чем мы поговорим далее [1].
Apache Spark 3.0: 7 главных нововведенийИтак, в этом релизе Apache Spark было разрешено более 3400 обращений в результате вклада более 440 участников. При этом почти половина (46%) разрешенных заявок относятся к Spark SQL. В частности, теперь он соответствует принятому стандарту ANSI SQL и содержит подробную документацию. Также введено адаптивное выполнение запросов и динамическая обрезка разделов. Эти улучшения полезны всем компонентам фреймворка, включая пользовательский интерфейс для структурированной потоковой передачи (structured streaming), а также API более высокого уровня, в т. ч. SQL и DataFrames [2].
Из улучшений Spark SQL наиболее важными считаются следующие [1]:
· новая структура адаптивного выполнения запросов (AQE, Adaptive Query Execution) повышает производительность и упрощает настройку, создавая лучший план во время выполнения, даже если первоначальный план неоптимален из-за отсутствия / неточной статистики данных и неверно оцененных затрат. Поскольку из-за разделения памяти и вычислений в Spark поступление данных может быть непредсказуемым, адаптивность среды выполнения для этого фреймворка весьма существенна.
· Динамическое объединение разделов (shuffle partitions) в случайном порядке упрощает или даже позволяет избежать настройки количества разделов в случайном порядке. Пользователи могут установить относительно большое количество перемешиваемых разделов в начале, а затем AQE объединит соседние небольшие разделы в более крупные во время выполнения.
· Динамическое переключение стратегий соединения частично позволяет избежать выполнения неоптимальных планов из-за отсутствия статистики или неправильной оценки размера. Эта адаптивная оптимизация автоматически может преобразовывать соединение сортировки-слияния (sort-merge join) в соединение широковещательного хеширования (broadcast-hash join) во время выполнения, что еще больше упрощает настройку и повышает производительность.
· Динамическая оптимизация стыковок с перекосом (skew joins) также улучшает производительность, т.к. эти преобразования могут привести к экстремальному дисбалансу работы и серьезному торможению. После того, как AQE обнаружит любой перекос в статистике файлов в случайном порядке, он разделит перекос на более мелкие и объединит их с соответствующими разделами, с другой стороны. Эта оптимизация может распараллелить обработку перекоса и повысить общую производительность.
На рисунке ниже показаны результаты бенчмаркингового теста AQE-оптимизаций в Apache Spark 3.0.
Еще этот же бенчмаркинговый тест TPC-DS (TPC Benchmark Decision Support) показал, что Spark 3. 0 работает примерно в 2 раза быстрее, чем релиз 2.4. Напомним, TPC-DS считается наиболее популярным бенчмаркинговым тестом для оценки производительности систем по следующим параметрам [3]:
· время ответа на запрос в однопользовательском режиме;
· пропускная способность запросов в многопользовательском режиме;
· производительность обслуживания данных для данного оборудования, операционной системы и конфигурации системы обработки данных при контролируемой, сложной и многопользовательской рабочей нагрузке.
Наконец, отдельно стоит сказать о новостях, особенно важных для аналитиков данных и разработчиков Big Data:
· значительные улучшения в API-интерфейсах популярной среди ML-специалистов библиотеки Pandas, включая подсказки типов Python и дополнительные UDF-функции;
· лучшая обработка ошибок Python и упрощение исключений PySpark;
· ускорение вызова пользовательских функций языка R до 40 раз.
Именно о SparkR мы поговорим в следующей статье. А как использовать все преимущества Apache Spark для аналитики больших данных в проектах цифровизации своего бизнеса, а также государственных и муниципальных предприятий, вы узнаете на специализированных курсах в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации для разработчиков, менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data в Москве:
· Анализ данных с Apache Spark
Источники
1. https://databricks.com/blog/2020/06/18/introducing-apache-spark-3-0-now-available-in-databricks-runtime-7-0.html
2. https://spark.apache.org/releases/spark-release-3-0-0.html
3. http://www.tpc.org/tpcds/
Главная Big Data премьера 2020 или что нового в Apache Spark 3.0
Чтобы сделать наши курсы по Spark еще более интересными и добавить в них самые актуальные тренды, сегодня мы расскажем о новом релизе этого Big Data фреймворка. Читайте далее, что нового в Apache Spark 3.0 и почему Spark SQL стал еще лучше.
10 лет в Big Data или немного историиВ июне 2020 года вышел новая версия Apache Spark – 3.0. Примечательно, что в этом году проект празднует первый серьезный юбилей – 10 лет. Напомним, Apache Spark, как и многие Big Data проекты, начал свой путь из академической среды – исследовательской лаборатории AMPlab Калифорнийского университета Беркли, которая специализировалась на вычислениях с интенсивным использованием данных. Команда ученых AMPlab создала новый движок для решения проблем с обработкой больших объемов данных, одновременно предоставив API для разработчиков. Дальнейшее развитие Spark было обусловлено его продвижением в профессиональном сообществе Data Science энтузиастов, включая возможности потоковой передачи, Python и SQL для обработки больших данных. Благодаря этому Apache Spark стал весьма популярным движком для обработки и анализа больших данных, а также задач машинного обучения. Apache Spark 3.0 продолжает эту тенденцию, оптимизируя производительность и работоспособность всех компонентов фреймворка, о чем мы поговорим далее
Итак, в этом релизе Apache Spark было разрешено более 3400 обращений в результате вклада более 440 участников. При этом почти половина (46%) разрешенных заявок относятся к Spark SQL. В частности, теперь он соответствует принятому стандарту ANSI SQL и содержит подробную документацию. Также введено адаптивное выполнение запросов и динамическая обрезка разделов. Эти улучшения полезны всем компонентам фреймворка, включая пользовательский интерфейс для структурированной потоковой передачи (structured streaming), а также API более высокого уровня, в т.ч. SQL и DataFrames [2].
Из улучшений Spark SQL наиболее важными считаются следующие [1]:- новая структура адаптивного выполнения запросов (AQE, Adaptive Query Execution) повышает производительность и упрощает настройку, создавая лучший план во время выполнения, даже если первоначальный план неоптимален из-за отсутствия / неточной статистики данных и неверно оцененных затрат. Поскольку из-за разделения памяти и вычислений в Spark поступление данных может быть непредсказуемым, адаптивность среды выполнения для этого фреймворка весьма существенна.
- Динамическое объединение разделов (shuffle partitions) в случайном порядке упрощает или даже позволяет избежать настройки количества разделов в случайном порядке. Пользователи могут установить относительно большое количество перемешиваемых разделов в начале, а затем AQE объединит соседние небольшие разделы в более крупные во время выполнения.
- Динамическое переключение стратегий соединения частично позволяет избежать выполнения неоптимальных планов из-за отсутствия статистики или неправильной оценки размера. Эта адаптивная оптимизация автоматически может преобразовывать соединение сортировки-слияния (sort-merge join) в соединение широковещательного хеширования (broadcast-hash join) во время выполнения, что еще больше упрощает настройку и повышает производительность.
- Динамическая оптимизация стыковок с перекосом (skew joins) также улучшает производительность, т.к. эти преобразования могут привести к экстремальному дисбалансу работы и серьезному торможению. После того, как AQE обнаружит любой перекос в статистике файлов в случайном порядке, он разделит перекос на более мелкие и объединит их с соответствующими разделами, с другой стороны. Эта оптимизация может распараллелить обработку перекоса и повысить общую производительность.
На рисунке ниже показаны результаты бенчмаркингового теста AQE-оптимизаций в Apache Spark 3.0.
Оптимизация SQL в Apache Spark 3.0Еще этот же бенчмаркинговый тест TPC-DS (TPC Benchmark Decision Support) показал, что Spark 3.0 работает примерно в 2 раза быстрее, чем релиз 2.4. Напомним, TPC-DS считается наиболее популярным бенчмаркинговым тестом для оценки производительности систем по следующим параметрам [3]:
- время ответа на запрос в однопользовательском режиме;
- пропускная способность запросов в многопользовательском режиме;
- производительность обслуживания данных для данного оборудования, операционной системы и конфигурации системы обработки данных при контролируемой, сложной и многопользовательской рабочей нагрузке.
Наконец, отдельно стоит сказать о новостях, особенно важных для аналитиков данных и разработчиков Big Data:
- значительные улучшения в API-интерфейсах популярной среди ML-специалистов библиотеки Pandas, включая подсказки типов Python и дополнительные UDF-функции;
- лучшая обработка ошибок Python и упрощение исключений PySpark;
- ускорение вызова пользовательских функций языка R до 40 раз.
Именно о SparkR мы поговорим в следующей статье, а о главных фишках нового релиза 3.1.1, связанных с развертыванием на Kubernetes, читайте здесь. Как использовать все преимущества Apache Spark для аналитики больших данных в проектах цифровизации своего бизнеса, а также государственных и муниципальных предприятий, вы узнаете на специализированных курсах в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации для разработчиков, менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data в Москве:
Источники
- https://databricks.com/blog/2020/06/18/introducing-apache-spark-3-0-now-available-in-databricks-runtime-7-0.html
- https://spark.apache.org/releases/spark-release-3-0-0.html
- http://www.tpc.org/tpcds/
Хэтчбэк Chevrolet Spark нового поколения стал мощнее
Североамериканский автопроизводитель официально продемонстрировал хэтчбэк Chevrolet Spark очередной генерации. Премьера новинки прошла в рамках стартовавшего накануне международного мотор-шоу в Нью-Йорке.
Автомобиль, чьё серийное производство будет налажено на мощностях завода General Motors в Южной Корее, будет продаваться более чем в сорока государствах по всему миру. На территории Соединённых Штатов Америки розничные реализации машины стартуют в четвёртой четверти 2015 года. Прайс-лист будущего бестселлера производитель обещает опубликовать через некоторое время.
Новое поколение модели Spark сконструировано на общем шасси с немецким хэтчбэком
В кабине появились новые кресла с тканевой обшивкой, а также мультимедийный комплекс Chevrolet MyLink, в чей состав входит жидкокристаллический дисплей диагональю семь дюймов. Помимо прочего, новинка имеет на борту самые современные технологии обеспечения безопасности, в числе которых функция удерживания транспортного средства в выбранной полосе движения, система распознавания пешеходов в условиях ограниченной видимости и круиз-контроль с адаптивным режимом работы.
В моторном отсеке Chevrolet Spark нового поколения смонтирован бензиновый двигатель объёмом 1.4 литра из семейства Ecotec. Производительность четырёхцилиндрового агрегата равна 98 лошадиным силам. Мотор может функционировать в сочетании с одной из двух трансмиссий – пятискоростной «механикой» или вариаторной коробкой передач CVT.
Как известно, дореформенный вариант хэтчбэка выпускался с двумя бензиновыми движками объёмом 1.0 (68 лошадиных сил) и 1.2 литра (62 лошадиные силы). На «прилавки» новый Spark поступит осенью этого года. Отметим, что в России новинка не появится в связи с решением концерна General Motors свернуть продажи массовых моделей Chevrolet на местном рынке.
Премьера Chevrolet Spark прошла в Ташкенте (фото) – Газета.uz
Chevrolet Spark – седьмая по счету модель, которая сходит с конвейера GM Uzbekistan, расположенного в городе Асака Андижанской области. Для ее запуска была смонтирована новая конвейерная линия стоимостью 124,455 млн долларов. Ее мощность рассчитана на выпуск 50 тысяч авто в год.
«Новый Chevrolet Spark разработан для удовлетворения растущего спроса на автомобили малого класса в Узбекистане и других странах региона. Необходимо отметить, что данный автомобиль является новым продуктом и сочетает в себе последние достижения General Motors», – сказал первый заместитель генерального директора GM Uzbekistan Гари Вест.
Chevrolet Spark был создан на базе новой глобальной платформы. Над его дизайном работала международная команда GM, специализирующаяся на создании автомобилей малого класса.
В облике автомобиля огромную роль играет не только многофункциональность, но и оригинальность. В Chevrolet Spark основное внимание уделяется повышенному удобству и эргономике, внутри автомобиль устроен столь же практично, как и снаружи. Продуманность, стильность и просторность – вот основные характеристики нового Spark.
За счет агрессивного оформления передней части, выгнутых рельефных очертаний кузова пятидверный хэтчбек крупнее своего предшественника Matiz. По сравнению с ним Spark длиннее на 145 мм, а его колесная база больше на 35 мм.
Резкие свободные формы Spark ломают представление о типичной внешности городского автомобиля. Тем самым Spark продолжает общую эволюционную линию дизайна автомобилей Chevrolet. Не случайно в качестве одной из целевых групп покупателей модели рассматривается молодежь, которая предпочитает функциональность и яркий стиль.
Оснащенность подушками безопасности и использование высокопрочной стали в кузове автомобиля позволили Chevrolet Spark получить самую высокую за безопасность в своем сегменте. Благодаря данным характеристикам и цельной конструкции кузова Chevrolet Spark получил четыре звезды при краш-тестах по европейским стандартам EuroNCAP.
Автомобиль оснащается двумя бензиновыми двигателями DOHC: с рабочим объемом 1 л и максимальной мощностью 68 л.с. при 6400 об/мин и 1,2 л мощностью 81 л.с. при 6400 об/мин.
На автомобилях Spark установлена пятиступенчатая механическая коробка передач. Кроме того, модель с 1-литровым двигателем будет доступна с автоматической коробкой передач. Данные двигатели характеризуются высокой экономичностью – при скорости 90 км/ч они потребляют всего 5,5 литра топлива, а в городском цикле – порядка 7,6 литра.
История производства Chevrolet Spark в Узбекистане началась в сентябре 2008 года, когда GM Uzbekistan и южнокорейское подразделение General Motors компания GM Daewoo Auto and Technology подписали контракт на поставку машин и оборудования для организации производства.
Новинка выходит на рынок 26 августа и будет реализовываться в Узбекистане посредством дилерской сети компании «Узавтосаноат», а в экспортном варианте – через дилерские предприятия Chevrolet компании General Motors.
Стоимость автомобиля в салонах составит от 16,5 до 22 млн сумов в зависимости от комплектации.
Совестное предприятие GM Узбекистан с уставным фондом 266,7 млн долларов было основано в марте 2008 года на базе ЗАО «УзДЭУавто». Доля GM в уставном капитале компании составляет 25%, остальные 75% принадлежат «Узавтопрому».
Продукция компании экспортируются в более чем 10 стран мира, такие как Россия, Украина, Беларусь, Казахстан, Кыргызстан, Азербайджан, Туркменистан, Армения, Грузия и Молдова. Дилерские предприятия СП действуют в 104 городах СНГ. В мае дистрибьюторский центр GM Uzbekistan был открыт в афганском Мазари-Шарифе.
В 2009 году производство автомобилей на GM Uzbekistan выросло на 5,1% по сравнению с 2008 годом и составило более 205 тысяч единиц.
Акционерная компания «Узавтосаноат» была создана 17 марта 1994 года. В настоящее время она объединяет около 40 крупных и средних компаний, включая предприятия с участием иностранного капитала и технологий из Южной Кореи, Турции, Италии, Германии, Голландии, США, а также стран СНГ.
Основной деятельностью «Узавтосаноат» является выпуск легковых автомобилей, автобусов, грузовиков и комплектующих частей. Численность работников на предприятиях отрасли сегодня превышает 16 тысяч человек, из которых более 5000 прошли обучение на ведущих промышленных предприятиях мира.
Компания General Motors – крупнейший автопроизводитель в мире. В компании GM, основанной в 1908 году, сегодня работает около 250 тысяч сотрудников по всему миру. Имея центральный офис в Детройте, GM производит автомобили и грузовики в 35 странах мира.
Фоторепортаж
1 | Москва | 117,17 | 83 308 348,00 | 32,65 % | |
2 | Санкт-Петербург | 100,19 | 28 008 200,38 | 10,98 % | |
3 | Московская область | 82,03 | 16 931 090,17 | 6,64 % | |
4 | Тюменская область | 156,35 | 12 541 058,84 | 4,92 % | |
5 | Свердловская область | 63,43 | 8 012 295,22 | 3,14 % | |
6 | Краснодарский край | 57,85 | 6 731 409,44 | 2,64 % | |
7 | Республика Татарстан | 54,55 | 5 859 800,37 | 2,30 % | |
8 | Нижегородская область | 71,60 | 5 818 635,50 | 2,28 % | |
9 | Самарская область | 55,52 | 5 420 623,91 | 2,12 % | |
10 | Башкортостан (Республика) | 59,41 | 4 625 643,39 | 1,81 % | |
11 | Красноярский край | 67,87 | 4 492 977,44 | 1,76 % | |
12 | Новосибирская область | 40,34 | 4 136 285,51 | 1,62 % | |
13 | Ростовская область | 46,46 | 3 649 633,11 | 1,43 % | |
14 | Челябинская область | 45,55 | 3 608 198,83 | 1,41 % | |
15 | Кемеровская область | 76,44 | 3 066 762,26 | 1,20 % | |
16 | Пермский край | 47,36 | 2 927 621,48 | 1,15 % | |
17 | Иркутская область | 51,61 | 2 708 025,93 | 1,06 % | |
18 | Приморский край | 43,46 | 2 438 220,20 | 0,96 % | |
19 | Ленинградская область | 69,63 | 2 342 025,20 | 0,92 % | |
20 | Воронежская область | 46,21 | 2 240 735,75 | 0,88 % | |
21 | Белгородская область | 59,67 | 1 959 018,94 | 0,77 % | |
22 | Волгоградская область | 46,41 | 1 728 123,43 | 0,68 % | |
23 | Калужская область | 72,17 | 1 679 336,89 | 0,66 % | |
24 | Хабаровский край | 46,31 | 1 668 602,87 | 0,65 % | |
25 | Вологодская область | 45,59 | 1 588 875,76 | 0,62 % | |
26 | Удмуртская Республика | 44,58 | 1 560 897,34 | 0,61 % | |
27 | Оренбургская область | 49,41 | 1 535 416,96 | 0,60 % | |
28 | Калининградская область | 36,50 | 1 511 722,97 | 0,59 % | |
29 | Тульская область | 48,82 | 1 495 358,69 | 0,59 % | |
30 | Липецкая область | 70,97 | 1 373 523,88 | 0,54 % | |
31 | Алтайский край | 28,97 | 1 324 784,31 | 0,52 % | |
32 | Томская область | 49,53 | 1 319 576,32 | 0,52 % | |
33 | Ставропольский край | 35,18 | 1 278 412,97 | 0,50 % | |
34 | Коми (Республика) | 77,14 | 1 253 386,66 | 0,49 % | |
35 | Республика Крым | 38,10 | 1 220 190,58 | 0,48 % | |
36 | Саратовская область | 28,77 | 1 205 026,61 | 0,47 % | |
37 | Омская область | 29,27 | 1 153 657,33 | 0,45 % | |
38 | Ярославская область | 30,32 | 1 093 081,87 | 0,43 % | |
39 | Владимирская область | 37,50 | 1 078 890,82 | 0,42 % | |
40 | Брянская область | 58,36 | 1 023 286,38 | 0,40 % | |
41 | Саха (Республика) (Якутия) | 44,50 | 1 017 825,00 | 0,40 % | |
42 | Тверская область | 31,40 | 940 307,02 | 0,37 % | |
43 | Рязанская область | 33,66 | 872 687,35 | 0,34 % | |
44 | Архангельская область | 38,32 | 784 427,21 | 0,31 % | |
45 | Смоленская область | 29,99 | 775 360,51 | 0,30 % | |
46 | Мурманская область | 52,03 | 749 981,70 | 0,29 % | |
47 | Курская область | 38,89 | 727 155,83 | 0,29 % | |
48 | Ивановская область | 26,40 | 724 104,78 | 0,28 % | |
49 | Тамбовская область | 46,13 | 701 052,74 | 0,27 % | |
50 | Пензенская область | 29,44 | 664 270,53 | 0,26 % | |
51 | Ульяновская область | 26,77 | 657 477,81 | 0,26 % | |
52 | Кировская область | 21,92 | 641 648,70 | 0,25 % | |
53 | Бурятия (Республика) | 32,92 | 616 384,12 | 0,24 % | |
54 | Астраханская область | 41,56 | 582 777,29 | 0,23 % | |
55 | Чувашская Республика-Чувашия | 26,50 | 570 669,87 | 0,22 % | |
56 | Сахалинская область | 38,50 | 548 133,53 | 0,21 % | |
57 | Амурская область | 34,50 | 477 541,08 | 0,19 % | |
58 | Чеченская Республика | 42,29 | 428 684,52 | 0,17 % | |
59 | Дагестан (Республика) | 13,37 | 408 466,26 | 0,16 % | |
60 | Марий Эл (Республика) | 34,76 | 403 643,53 | 0,16 % | |
61 | Новгородская область | 32,98 | 390 179,71 | 0,15 % | |
62 | Мордовия (Республика) | 31,24 | 388 523,27 | 0,15 % | |
63 | Карелия (Республика) | 19,61 | 378 578,41 | 0,15 % | |
64 | Камчатский край | 38,87 | 375 604,64 | 0,15 % | |
65 | Орловская область | 30,03 | 365 830,98 | 0,14 % | |
66 | Магаданская область | 84,64 | 327 236,81 | 0,13 % | |
67 | Курганская область | 26,45 | 324 114,97 | 0,13 % | |
68 | Забайкальский край | 24,70 | 318 786,96 | 0,12 % | |
69 | Псковская область | 23,28 | 309 960,02 | 0,12 % | |
70 | Костромская область | 20,21 | 279 047,82 | 0,11 % | |
71 | Хакасия (Республика) | 33,41 | 264 968,68 | 0,10 % | |
72 | Северная Осетия-Алания (Республика) | 21,10 | 190 604,85 | 0,07 % | |
73 | Карачаево-Черкесская Республика | 24,18 | 152 957,98 | 0,06 % | |
74 | Кабардино-Балкарская Республика | 12,91 | 144 091,02 | 0,06 % | |
75 | Алтай (Республика) | 28,90 | 143 327,34 | 0,06 % | |
76 | Адыгея (Республика) (Адыгея) | 21,32 | 139 138,99 | 0,05 % | |
77 | Севастополь | 11,99 | 128 932,27 | 0,05 % | |
78 | Чукотский автономный округ | 119,30 | 120 488,23 | 0,05 % | |
79 | Ингушетия (Республика) | 11,23 | 59 765,11 | 0,02 % | |
80 | Тыва (Республика) | 13,20 | 46 842,24 | 0,02 % | |
81 | Еврейская автономная область | 17,08 | 43 070,52 | 0,02 % | |
82 | Калмыкия (Республика) | 10,26 | 36 315,48 | 0,01 % |
Новый федеральный заказник предлагают создать на побережье Чукотки из-за активизации судоходства — Дальний Восток |
Анадырь. 13 апреля. ИНТЕРФАКС — ДАЛЬНИЙ ВОСТОК — Национальный парк «Берингия» инициирует создание нового федерального заказника на Чукотке из-за возросшей антропогенной нагрузки в морской акватории на южном побережье региона, говорится в сообщении особо охраняемой природной территории.
«Сейчас появилась еще одна идея — часть той акватории, которую ранее планировалось внести в границы морской охранной зоны (нацпарка — ИФ), сделать новой федеральной особо охраняемой природной территорией — заказником «Сирениковский»», — отметил директор «Берингии» Владимир Бычков, слова которого приводятся в сообщении.
Сотрудники нацпарка уже представили местным жителям проекты морской охранной зоны национального парка и заказника «Сирениковский».
В дальнейшем проекты пройдут процедуры согласования, включая общественные слушания в селах, расположенных вблизи территории национального парка и планируемого заказника.
Вдоль всего южного побережья Чукотского полуострова расположена Сирениковская стационарная полынья — участок акватории, который остается свободным ото льда даже в самые холодные зимние месяцы, это уникальная морская экосистема, поддерживающая популяции сотен тысяч зимующих здесь птиц и морских млекопитающих.
По информации нацпарка, «данные спутникового мониторинга показывают, что в прибрежных водах появилось большое количество судов, не имеющих отношения к снабжению поселков Чукотского полуострова».
«Часть этих судов проходит транзитом, другие занимаются промышленной добычей водных биоресурсов. Независимо от цели посещения акватории, пребывание в ней судов связано с шумовым загрязнением, сбросом бытового мусора и льяльных вод, загрязнением нефтепродуктами. Кроме того, их присутствие беспокоит китов и моржей, которые кормятся и размножаются у берегов Чукотки», — говорится в сообщении.
По мнению сотрудников нацпарка, существуют и другие риски, связанные с перспективой добычи и разведки углеводородов, что негативно скажется на экологической обстановке.
Проект предусматривает, что заказник «Сирениковский» площадью 11,6 тыс. кв. км будет расположен в Провиденском и Иультинском районах Чукотки. Почти вся площадь придется на морскую акваторию, где расположены крупнейшие лежбища тихоокеанских моржей, важные районы нагула китов, кормовые угодья дли миллионов птиц. Авторы проекта отмечают, что создание заказника поможет сохранить природу и поддержать традиционный образ жизни коренных народов.
Национальный парк «Берингия» является самой восточной природоохранной территорией России и расположен на Чукотском полуострове. Крайняя восточная точка России — мыс Дежнева — находится на территории парка.
New Chevrolet Spark на продажу в Duluth, GA
Отказ от ответственности при продаже автомобилей:
* $ 799,00 Административный сбор дилера включен в объявленную цену.
Все цены и предложения указаны без учета налогов, бирки, титула, лицензии и акта о правах на видео. Покупатели за пределами штата несут ответственность за уплату всех государственных, окружных, городских налогов и сборов, а также сборов за регистрацию правового титула / регистрации в том штате, в котором транспортное средство будет зарегистрировано. Все цены и предложения включают все скидки и льготы, которые сохраняет дилер, если иное не предусмотрено специально.Дилер не несет ответственности за ошибки и упущения; все предложения могут быть изменены без предварительного уведомления, пожалуйста, подтвердите объявления у дилера.
** Все автомобили не могут физически находиться в этом представительстве, но могут быть доступны для доставки через это место. Транспортные расходы включены в объявленную цену. Пожалуйста, свяжитесь с дилером для получения более подробной информации. Все автомобили подлежат предварительной продаже.
Текущее заявление об отказе от ответственности за использование транспортных средств:
* Популярные внедорожники Chevy 2021 года — 10% от рекомендованной розничной цены. Кэшбэк в размере 10% от рекомендованной розничной цены распространяется на автомобили Chevrolet Blazer, Traverse и Trailblazer 2021 года. Исключая модели L. Недоступно при специальном финансировании, аренде и некоторых других предложениях. Получите новую розничную доставку до марта 21. Цены не включают налоги, титул, лицензию, опции, установленные дилером, и административные сборы дилера. Чтобы узнать все подробности, обратитесь к экипажу Хендрика.
* 2021 Chevy Equinox — возврат 15% от рекомендованной розничной цены. Кэшбэк в размере 15% от рекомендованной розничной цены распространяется на автомобили Chevrolet Equinox и Malibu 2021 года. Исключая модели L. Недоступно при специальном финансировании, аренде и некоторых других предложениях.Получите новую розничную доставку до марта 21. Цены не включают налоги, титул, лицензию, опции, установленные дилером, и административные сборы дилера. Чтобы узнать все подробности, обратитесь к экипажу Хендрика.
* 2021 Chevy Malibu — кэшбэк 15% от рекомендованной розничной цены. Кэшбэк в размере 15% от рекомендованной розничной цены распространяется на автомобили Chevrolet Equinox и Malibu 2021 года. Исключая модели L. Недоступно при специальном финансировании, аренде и некоторых других предложениях. Получите новую розничную доставку до марта 21. Цены не включают налоги, титул, лицензию, опции, установленные дилером, и административные сборы дилера.Чтобы узнать все подробности, обратитесь к экипажу Хендрика.
* 2021 Chevy Trax — кэшбэк 17% от рекомендованной розничной цены. Кэшбэк в размере 17% от рекомендованной розничной цены распространяется на Chevrolet Trax 2021 года. Исключая модели L. Недоступно при специальном финансировании, аренде и некоторых других предложениях. Получите новую розничную доставку до марта 21. Цены не включают налоги, титул, лицензию, опции, установленные дилером, и административные сборы дилера. Чтобы узнать все подробности, обратитесь к экипажу Хендрика.
* 2021 Chevrolet Silverado 1500 Crew Cab — 0% годовых на 72 месяца! 0% годовых на 72 месяца для квалифицированных покупателей. Ежемесячный платеж составляет 13,89 долларов США на каждую финансируемую вами 1000 долларов США. Пример первоначального взноса: 6,1%. Некоторые клиенты не будут соответствовать требованиям. Получите новую розничную доставку до 05-03-2021. Цены не включают налоги, титул, лицензию, опции, установленные дилером, и административные сборы дилера. Чтобы узнать все подробности, обратитесь к экипажу Хендрика.
New Spark. По-прежнему доступный. | Сими Вэлли Шевроле
Chevrolet Spark известен как самая доступная модель, продаваемая Chevrolet или любым автопроизводителем, который работает под управлением General Motors.Это малолитражный автомобиль, который, кажется, не вписывается ни в один конкретный класс автомобилей. Он выделяется как среди седанов, так и среди внедорожников, и все же в последние годы он очень хорошо работает на массовом автомобильном рынке. Фактически, показатели продаж Chevy Spark выросли на 32 процента в период с 2018 по 2019 год. В 2020 году в Chevy Spark было внесено очень мало изменений, если они вообще были. Однако в 2021 модельном году новый Spark претерпел множество обновлений и обновлений, а также обладает множеством совершенно новых функций.Продолжайте читать, чтобы узнать больше о лучших характеристиках Chevy Spark и о нововведениях в его модели 2021 года.
Универсальный модельный ряд
Chevrolet Spark доступен в четырех уровнях отделки салона — базовом уровне отделки L, 1LT, ACTIV и 2LT. Все эти уровни отделки салона оснащены различными функциями и удобствами.
Конечно, базовая модель L — самая доступная из четырех комплектаций. Его стартовая цена на 2021 год составляет 13 400 долларов, что в долгосрочной перспективе делает его самым доступным автомобилем GM.Он поставляется с системой Chevrolet Infotainment 3, функциями Apple CarPlay и Android Auto, стандартной камерой заднего вида и 10 подушками безопасности.
Модель 1LT имеет стартовую цену 15 300 долларов. Он оснащен 15-дюймовыми легкосплавными дисками и оснащен такими удобными функциями, как электрические стеклоподъемники и электрические замки, дистанционный доступ без ключа и органы управления на рулевом колесе.
Уровень отделки салона ACTIV для Chevy Spark 2021 года — это уровень отделки салона, ориентированный на стиль, который начинается с 16 400 долларов. Он оснащен сиденьями из кожзаменителя с подогревом в переднем ряду, уникальной решеткой радиатора и задней панели, а также 15-дюймовыми легкосплавными дисками.
2LT — это самый высокий уровень отделки салона для Chevy Spark 2021 года. Он имеет стартовую цену 16 800 долларов и поставляется с отделкой сидений из кожзаменителя, кожаным рулевым колесом, сиденьями с подогревом в переднем ряду, а также доступом без ключа и запуском без ключа.
Новые варианты цвета
2021-Chevy-Spark
Одной из самых примечательных и уникальных особенностей Chevrolet Spark является то, что он доступен в 10 различных цветах.
В 2021 модельном году экстерьер Chevrolet Spark доступен в нескольких новых цветовых вариантах.Он недавно стал доступен в цветах Cayenne Orange и Mystic Blue.
Однако два варианта окраски кузова также были удалены из Spark на 2021 модельный год. Spark 2021 больше не будет доступен в Orange Burst of Raspberry.
Впечатляющая топливная экономичность
Chevy Trax 2021 года — это полностью газовый автомобиль. Это не гибридный или полностью электрический автомобиль, который получает энергию от электродвигателя.
Принимая во внимание традиционный характер механики Trax, тот факт, что этот малолитражный автомобиль достигает расчетного среднего расхода бензина 30 миль на галлон на городских улицах и 38 миль на галлон на шоссе — при комбинированном расходе бензина 34 мили на галлон — определенно впечатляет.
Простота обращения
Этот автомобиль — один из самых простых в управлении на рынке. Он чрезвычайно отзывчив, а его системы рулевого управления и торможения точны, чтобы обеспечить плавную езду без рывков.
Плюс компактный размер миниатюрного Chevrolet Spark позволяет легко маневрировать этим компактным седаном на крутых поворотах, на узких парковочных местах и т. Д.
Высокотехнологичные характеристики
Модель 2021 года наполнена высокотехнологичными функциями, которые помогают ей не отставать от современных стандартов автомобильного рынка.
Каждая модель Spark 2021 года оснащается цветным сенсорным экраном с диагональю 7,0 дюйма, который подключается к современной системе Chevrolet Infotainment 3. Совместимость с Apple CarPlay и Android Auto также входит в стандартную комплектацию Spark 2021 года.
Два порта USB в 2021 Spark позволяют оставаться на связи в дороге, обеспечивая постоянную зарядку вашего телефона и / или других важных мобильных устройств. В качестве дополнительного бонуса для Spark 2021 также доступен встроенный 4G LTE Wi-Fi, который поможет вам оставаться на связи еще лучше в пути.
Свяжитесь с нами для получения дополнительной информации о новом Spark!
Что такое доктрина «Искры жизни»?
Обычно, когда присяжные оценивают вину или невиновность подсудимого, они мало что слышат о жизни жертвы. Большинство штатов считают такие показания неуместными или предвзятыми. В Миннесоте все по-другому, благодаря случаю 1985 года, когда жертвой был офицер полиции.
В том случае, человек, сбежавший из-под стражи федеральных властей, привел офицера Брюса Рассела в погоню на скоростной машине.Когда мужчина, Джордж Грэм, наконец, скатился в канаву, подошел офицер Рассел и получил огнестрельное ранение в грудь.
Офицер Рассел умер почти сразу, но мистеру Грэму удалось скрыться. Через несколько часов его поймали и обвинили в убийстве первой степени и других преступлениях.
Офицеру Расселу было 28 лет, и когда он был убит, приближался к годовщине своего пребывания в армии. Он был мужем и отцом.
Во вступительном заявлении судебного процесса над г-ном Грэмом прокурор заплакал, обсуждая эмоциональные детали личной жизни жертвы. Он был настолько подавлен, что в середине своего выступления попросил перерыв, чтобы собраться с силами.
Защита возражала против добавления этих личных данных, утверждая, что обвинение выражает симпатию присяжных.
Суд постановил, что обвинение может представить жертву как человека, если это не станет характерным доказательством или не вызовет излишнюю симпатию. В постановлении указывалось, что свидетельские показания были разрешены, потому что «жертва была не просто костями и сухожилиями, покрытыми плотью, но была пропитана искрой жизни» — и, таким образом, родилась доктрина искры жизни Миннесоты.
Г-н Грэм был приговорен к пожизненному заключению.
Ожидается, что на суде над Дереком Човеном брат Джорджа Флойда, Филониза Флойд, будет главной искрой жизни свидетеля и покажет его фотографии, когда он был моложе, и обсудит его близкие отношения с его матерью.
Часть свидетельских показаний подруги г-на Флойда, Кортни Росс, 1 апреля также подпадала под действие доктрины искры жизни. Сквозь слезы она рассказала, как они встретились в Армии Спасения, когда она была в гостях у отца своего сына и г-наФлойд работал там охранником.
Г-жа Росс сказала, что им двоим нравилось исследовать город, вместе молиться или ходить куда-нибудь поесть. «Это всегда было приключение», — сказала она.
Она рассказала о близких отношениях мистера Флойда с его матерью и о том, как он был опустошен, когда она умерла. «У него не было такого же отскока», — сказала г-жа Росс. «Так сложно потерять родителя, которого ты так любишь».
На досудебном слушании прокурор Мэтью Франк объяснил важность включения свидетелей искры жизни: «Это возвращает некоторую, вы знаете, личную природу в дело человека, с которым, к сожалению, обращались так безлично, системой.”
# 1 Тренировочный усилитель | Гитарный усилитель Spark Smart By Positive Grid
Политика доставки Spark
Расчетное время доставки вашего заказа Spark будет зависеть от вашего региона, а время доставки может варьироваться в зависимости от наличия запасов и вашей близости к нашим распределительным центрам. Чтобы обеспечить безопасность покупок, Positive Grid может потребоваться связаться с вами для подтверждения вашего заказа или адреса, что может вызвать задержки в доставке вашего заказа. Наши перевозчики осуществляют доставку в обычные рабочие часы и могут потребовать подписи при получении, поэтому мы рекомендуем доставить ваш заказ по адресу, где кто-нибудь сможет его принять.
Чтобы просмотреть полный список стран, в которые мы осуществляем доставку, ознакомьтесь с нашей международной доставкой. Если вы не видите свою страну / регион в списке , Positive Grid в настоящее время не может обслуживать эту область — мы работаем над этим и надеемся скоро связаться с вами! К сожалению, в настоящее время мы не можем доставить товар по адресу P.O. коробки или APO / FPO или военные адреса США.
ВОЗМОЖНЫЕ ЗАДЕРЖКИ
Пожалуйста, дайте дополнительное время для обработки заказов во время государственных праздников и рекламных периодов.В этом случае ожидайте, что ваш заказ будет доставлен на следующий рабочий день. Задержки также могут возникать из-за незавершенных проверок оплаты, таможенного оформления и погодных условий. Обратите внимание, что из-за COVID-19 могут быть небольшие задержки при доставке за границу.
ТОВАРЫ СТОРОННИХ СТОРОН
Если вы приобрели комплект Spark, который включает сумку для переноски или предметы сторонних производителей (например, наушники или внутриканальные мониторы), обратите внимание, что эти предметы в большинстве случаев доставляются отдельно и могут быть доставлены в другие дни.Также обратите внимание, что мы не можем изменить адреса доставки для этих сторонних товаров, поэтому внимательно проверьте свой заказ. Кроме того, мы не можем объединять заказы или добавлять части к существующему заказу, если он уже размещен.
Отмена заказа может быть предоставлена до тех пор, пока ваши товары еще не доставлены.
НАЛОГИ НА ИМПОРТ
Налог на импорт рассчитывается при оформлении заказа и отображается в поле «Налог» во время оформления заказа.
ПЛАТА ЗА ЗАРУБЕЖНЫЕ ОПЕРАЦИИ
Комиссия за зарубежную транзакцию может взиматься после завершения вашей платежной транзакции.Эти комиссии определяются ценовой политикой вашего банка и политикой комиссии за транзакции. Для получения дополнительной информации о комиссиях за зарубежные транзакции обратитесь в свой банк.
Узнайте больше о нашем Общие FAQ.
Гарантия на оборудование
См. информация здесь.
Политика возврата оборудования
Если по какой-либо причине вы не удовлетворены своей покупкой, вы можете вернуть ее в течение 30 дней для получения полного возмещения.Однако обратите внимание, что мы не можем возместить стоимость доставки.
Свяжитесь с нами Positive Grid Служба поддержки клиентов чтобы запросить номер разрешения на возврат (RA), и мы предоставим вам инструкции по возврату по электронной почте.
После получения номера RA переупакуйте товары и все аксессуары, которые были включены в поставку, в оригинальную коробку с оригинальными упаковочными материалами. Все продукты должны быть переупакованы в оригинальную немаркированную упаковку, включая все аксессуары, руководства, документацию и регистрацию, которые поставляются с продуктом.
Возвращенные товары без номера RA или отсутствующих аксессуаров не принимаются. Обратите внимание, что товар должен быть возвращен в течение 30 дней с даты доставки.
- Обратите внимание:
- Клиенты несут ответственность за доставку продуктов обратно в Positive Grid. Мы рекомендуем использовать отслеживаемый способ доставки. Заказчик несет ответственность за любые транспортные расходы.
- На некоторые продукты гарантия не распространяется. Пожалуйста, проверьте описание продукта перед размещением заказа.
- Бесплатные товары должны быть возвращены вместе с основными товарами при подаче заявления на возврат.
- Positive Grid предоставит полный возврат средств, используя исходную форму оплаты.
Возврат программного обеспечения для настольных ПК
Positive Grid может предоставить полный возврат средств за настольное программное обеспечение в течение 30 дней с момента покупки. Возврат будет отправлен обратно на исходный способ оплаты.
Для возврата денег обращайтесь Positive Grid Служба поддержки клиентов со следующей информацией:
- Адрес электронной почты, который вы использовали для регистрации на нашем онлайн магазин.
- Скриншот чека.
- Причина, по которой вы хотите получить возврат.
* Обратите внимание: мы можем предоставить возмещение только тем клиентам, которые совершили покупку в Positive Grid’s онлайн магазин.Мы не можем предоставить возмещение клиентам, купившим у других дилеров, или за приложения для iOS, приобретенные в Apple App Store.
Возврат приложений iOS
Мы не можем вернуть деньги за приложения Positive Grid для iOS, приобретенные в Apple App Store. Все приложения и покупки внутри приложений в App Store управляются самой Apple. Следовательно, у нас нет авторизации или доступа к совершаемым там платежам. Мы приносим свои извинения за доставленные неудобства.Однако, если вы хотите получить возмещение, пожалуйста, сообщить о проблеме в Apple. Возврат от Apple обычно осуществляется в течение 90 дней.
New Chevy Spark для продажи в Tulsa, OK
New Chevy Spark для продажи в Tulsa, OK Сохраненные автомобилиСОХРАНЕННЫЕ ТРАНСПОРТНЫЕ СРЕДСТВА
У вас нет сохраненных машин!
Ищите эту ссылку в избранном:
Сохранить
Сохранив несколько транспортных средств, вы можете просмотреть их здесь в любое время.
Найдите новый Chevy Spark для продажи в Талсе
Ищете компактный седан Chevy, который преобразит вашу поездку на работу в Broken Arrow? Новый Chevrolet Spark, выставленный на продажу, предлагает водителям мощные и эффективные характеристики, а также ряд функций и стилей, позволяющих этому седану чувствовать себя по-своему. Узнайте больше о новом Chevy Spark, выставленном на продажу в Jim Glover Chevrolet, а затем испытайте его лично!
Наслаждайтесь высочайшими характеристиками и функциями нового Chevy Spark
Одна из многих причин, по которым вы захотите привезти домой новый Chevy Spark для продажи на дорогах Овассо, — это его невероятная экономия топлива, которая является одной из лучших в своем классе.Этому способствует впечатляющий 4-цилиндровый двигатель ECOTEC, который также обеспечивает безупречную мощность и управляемость. Модельный ряд также отвечает множеству потребностей благодаря просторному грузовому отсеку и множеству уникальных вариантов окраски кузова. Некоторые из интересных особенностей интерьера, которые вы также найдете в новом Chevy Spark, выставленном на продажу, включают:
- Совместимость Apple CarPlay ® и Android Auto ™
- Информационно-развлекательная система Chevrolet 3
- 7-дюймовый сенсорный дисплей
- Двухцветная крыша
- Решетка, окрашенная в черный цвет
- Передняя и задняя эмблемы в виде бабочки черного цвета
- Колпачки для зеркал акцентного цвета
- Акцентная окантовка решетки
- Акцентные цветные рамки дневных ходовых огней
- 15-дюймовые легкосплавные диски, окрашенные в черный цвет, с механической обработкой
Магазин Chevrolet Spark для продажи в Интернете
Наш дилерский центр упрощает для вас покупку нового Chevy Spark для продажи без необходимости совершать поездку по Овассо.Найдите подходящую цену и подходящую отделку, не выходя из собственного дома. Вот как:
- Найдите свой автомобиль в Интернете, выберите вариант финансирования, оцените свой обмен, а затем выберите план защиты.
- Наконец, мы доставим ваш новый или подержанный автомобиль к вам и расскажем об особенностях автомобиля.
- Существует также 5-дневная политика обмена. Если по какой-либо причине вы недовольны своей покупкой, вы можете обменять ее на другую.
Принесите домой новый Chevy Spark для продажи от Джима Гловера Chevrolet
Как только вы найдете на продажу новый Chevrolet Spark, который вам больше всего нравится, испытайте этот элегантный седан Chevy на дорогах Broken Arrow. Откройте для себя еще большую экономию на Джиме Гловере Chevrolet, когда вы ознакомитесь с нашей постоянно обновляемой подборкой новых специальных предложений на автомобили. Поговорите с представителем нашего отдела продаж, который ответит на ваши вопросы, или подайте заявку на финансирование онлайн, чтобы начать работу. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы получить более подробную информацию о любых новых Chevy Spark, выставленных на продажу в нашем представительстве в Талсе!
Поиск по ключевым словам:
Поиск с фильтрами:
тип
годсделать
модель
ПоискПоиск по ключевым словам:
Поиск с фильтрами:
тип
годсделать
модель
ПоискДжим Гловер Шевроле 36. 09087, г. -95,99692.
Подробное описание новых возможностей Apache Spark 3.0
Продолжая стремиться к тому, чтобы сделать Spark быстрее, проще и умнее, Apache Spark 3.0 расширяет свои возможности, добавляя более 3000 разрешенных JIRA. Мы поговорим о захватывающих новых разработках в Spark 3.0, а также о некоторых других важных инициативах, которые появятся в будущем. В этом выступлении мы хотим поделиться с сообществом многими из наиболее важных изменений с помощью примеров и демонстраций.
Охватываются следующие функции: планирование с учетом ускорителя, адаптивное выполнение запросов, динамическое сокращение разделов, подсказки соединения, новое объяснение запроса, лучшее соответствие ANSI, наблюдаемые метрики, новый пользовательский интерфейс для структурированной потоковой передачи, новый UDAF и встроенные функции, новые унифицированный интерфейс для Pandas UDF и различные улучшения встроенных источников данных [e.г., паркет, ORC и JDBC].
Стенограмма видео
О нас и наших проектах с открытым исходным кодом
Привет всем. Сегодня Венчен и я рады поделиться с вами последними новостями о предстоящем выпуске Spark 3.0.
Итак, я Сяо Ли. И Венчен, и я работаем на Databricks. Мы ориентируемся на разработки с открытым исходным кодом. Мы оба являемся коммиттерами Spark и членами PMC.
О Databricks
Databricks предоставляет унифицированную платформу анализа данных для ускорения анимации, управляемой данными.Мы — глобальная компания, у которой более 5000 клиентов в различных отраслях промышленности, и у нас более 450 партнеров по всему миру. И большинство из вас, возможно, слышали о Databricks как о создателе Spark, Delta Lake, MLflow и Koalas. Это проекты с открытым исходным кодом, которые являются ведущими инновациями в области данных и машинного обучения. Мы продолжаем вносить свой вклад и развивать это сообщество с открытым исходным кодом.
Особенности Spark 3.0
В Spark 3. 0 все сообщество разрешило более 3400 JIRA.Spark SQL и Core — это новый модуль ядра, а все остальные компоненты построены на Spark SQL и Core. Сегодня запросы на вытягивание для Spark SQL и ядра составляют более 60% Spark 3.0. В последних нескольких выпусках процент продолжает расти. Сегодня мы сосредоточимся на ключевых функциях как Spark SQL, так и Core.
В этом выпуске появилось много новых возможностей, повышение производительности и расширенная совместимость для экосистемы Spark. Это сочетание огромного вклада сообщества разработчиков ПО с открытым исходным кодом.Невозможно обсудить новые возможности в течение 16 минут. Мы разрешили более 3400 JIRA. Даже в этом свете я старался изо всех сил, но могу добавить только 24 новых функции Spark 3.0. Сегодня мы хотели бы представить некоторые из них. Сначала поговорим о функциях, связанных с производительностью.
Spark 3.0 с повышенной производительностью
Высокая производительность — одно из главных преимуществ, когда люди выбирают Spark в качестве вычислительной машины. В этом выпуске постоянно повышается производительность интерактивных, пакетных, потоковых и [неразборчиво] рабочих нагрузок.Здесь я сначала расскажу о четырех функциях повышения производительности в компиляторах SQL-запросов. Позже Венчен расскажет о повышении производительности при построении источников данных.
Четыре основные функции в компиляторах запросов включают новую структуру для адаптивного выполнения запроса и новую фильтрацию времени выполнения для динамического сокращения разделов . Кроме того, мы значительно сокращаем накладные расходы на наш компилятор запросов более чем наполовину, особенно на накладные расходы оптимизатора и синхронизацию кэша SQL.Поддержка полного набора подсказок присоединения — еще одна полезная функция, которую ждут многие люди.
Адаптивное выполнение запросов было доступно в предыдущих выпусках. Однако предыдущая структура имеет несколько серьезных недостатков. Очень немногие компании используют его в производственных системах. В этом выпуске Databricks и [неразборчиво] работают вместе, переработали новую структуру и решили все известные проблемы. Давайте поговорим о том, что мы сделали в этом выпуске.
Оптимизатор искрового катализатора
Майкл Армбраст.Он является создателем Spark SQL, а также Catalyst Optimizer. В первоначальном выпуске Spark SQL все правила оптимизатора основаны на эвристике. Для создания хороших планов запросов оптимизатор запросов должен понимать характеристики данных. Затем в Spark 2.x мы представили оптимизатор на основе затрат. Однако в большинстве случаев статистика данных обычно отсутствует, особенно когда сбор статистики даже дороже, чем обработка данных в [поиск?]. Даже если статистика доступна, она скорее всего устарела.Основываясь на хранении и разделении вычислений в Spark, характеристики данных [соперник?] Непредсказуемы. Стоимость часто недооценивается из-за разной среды развертывания и пользовательских функций черного ящика. Мы не можем оценить стоимость UDF. По сути, во многих случаях оптимизатор Spark может генерировать лучший план из-за этого ограничения.
Адаптивное выполнение запросов
По всем этим причинам адаптивность во время выполнения становится для Spark более важной, чем для традиционных систем.Таким образом, в этом выпуске была представлена новая среда выполнения адаптивных запросов под названием AQE. Основная идея адаптивного планирования проста. Мы оптимизируем план выполнения, используя существующие правила оптимизатора и планировщика, после того, как соберем более точную статистику из готовых планов.
Красная линия показывает новую логику, которую мы добавили в этом выпуске. Вместо того, чтобы напрямую оптимизировать планы выполнения, мы отправляем обратно незавершенные сегменты плана, а затем используем существующий оптимизатор и планировщик, чтобы оптимизировать их в конце и построить новый план выполнения.Этот выпуск включает три адаптивных функции. Мы можем преобразовать мягкое объединение в широковещательное хеш-соединение на основе статистики времени выполнения. Мы можем уменьшить количество редукторов после чрезмерного разделения. Мы также можем обрабатывать перекос во время выполнения. Если вы хотите узнать больше, прочтите сообщение в блоге, которое я разместил здесь. Сегодня я кратко объясню их одну за другой.
Возможно, большинство из вас уже усвоили множество советов по настройке производительности. Например, чтобы ускорить присоединение, вы можете указать оптимизатору выбрать широковещательное хеш-соединение вместо сортировки слиянием.Вы можете увеличить spark.sql.autobroadcastjointhreshold
или использовать подсказку о широковещательном соединении. Однако его сложно настроить. Вы можете столкнуться с нехваткой памяти и даже ухудшить производительность. Даже если он работает сейчас, его сложно поддерживать с течением времени, потому что он чувствителен к вашим рабочим нагрузкам данных.
Вам может быть интересно, почему Spark не может самостоятельно сделать правильный выбор. Я легко могу перечислить несколько причин.
- статистика может отсутствовать или устарела.
- файл сжат.
- формат файла основан на столбцах, поэтому размер файла не отражает фактический объем данных.
- фильтры могут быть сжаты
- (фильтры) также могут содержать UDF черного ящика.
- Целые фрагменты запроса могут быть большими, сложными, и для Spark трудно оценить фактический объем данных, чтобы сделать лучший выбор.
Преобразовать сортировку слиянием для широковещательного хэш-соединения
Итак, это пример, показывающий, как AQE преобразует объединение с сортировкой слиянием в широковещательное хеш-соединение во время выполнения.Сначала выполните этапы отпуска. Запросите статистику у операторов перемешивания, которые материализуют фрагменты запроса. Вы можете видеть, что фактический размер второго этапа намного меньше расчетного, уменьшенного с 30 мегабайт до 8 мегабайт, поэтому мы можем оптимизировать оставшийся план и изменить алгоритм объединения с объединения с сортировкой слиянием на соединение с широковещательным хешем.
Другой популярный совет по настройке производительности — настройка конфигурации spark.sql.shuffle.partitions
. Значение по умолчанию — магическое число 200.Раньше исходное значение по умолчанию — 8. Позже оно было увеличено до 200. Я считаю, что никто не знает, почему стало 200 вместо 50, 400 или 2000. Если честно, очень сложно его настроить. Поскольку это глобальная конфигурация, практически невозможно определить наилучшее значение для каждого фрагмента запроса, используя единую конфигурацию, особенно если ваш план запроса огромен и сложен.
Если вы установите очень маленькие значения, раздел будет огромным, и при агрегировании и сортировке может потребоваться выбросить данные на диск.Если значения конфигурации слишком велики, раздел будет маленьким. Но количество разделов велико. Это приведет к неэффективному вводу-выводу, а узким местом производительности может стать планировщик задач. Тогда это всех замедлит. Кроме того, его очень сложно поддерживать в течение долгого времени.
Динамически объединяемые разделы в случайном порядке
Пока вы не решите эту проблему умным способом, мы можем сначала увеличить наш начальный номер раздела до большого. После выполнения этапа запроса на выход мы можем узнать фактический размер каждого раздела.Затем мы можем автоматически сопоставить соседние разделы и автоматически уменьшить количество разделов до меньшего числа. В этом примере показано, как мы уменьшаем количество разделов с 50 до 5 во время выполнения. И мы добавили фактическое объединение во время выполнения.
Перекос данных
Еще один популярный совет по настройке производительности касается перекоса данных. Искажение данных очень раздражает. Вы могли увидеть какую-то долго выполняющуюся или зависшую задачу, множество вращающихся дисков и очень низкую скорость авторизации ресурсов на большинстве узлов и даже нехватку памяти.Наше сообщество Spark может рассказать вам много разных способов решения такой типичной проблемы с производительностью. Вы можете найти значение перекоса и правильные запросы для обработки значения перекоса по отдельности. А также вы можете добавить фактические ключи перекоса, которые могут устранить перекос данных, будь то новые столбцы или некоторые существующие столбцы. В любом случае вам придется вручную переписывать свои запросы, и это тоже раздражает и чувствительно к вашим рабочим нагрузкам, которые со временем могут измениться.
Это пример без оптимизации перекоса.Из-за перекоса данных после перемешивания раздел перемешивания A0 будет очень большим. Если мы выполним соединение этих двух таблиц, узкое место производительности будет заключаться в объединении значений для этого конкретного раздела, A0. Для этого раздела, A0, стоимость перемешивания, сортировки и слияния намного больше, чем для других разделов. Все ждут завершения раздела 0 и замедляют выполнение всего запроса.
Наше адаптивное выполнение запроса может очень хорошо справиться с этим в случае перекоса данных.После выполнения конечных этапов (этапы один и этап два) мы можем оптимизировать наши запросы с помощью программы чтения с перекосом в случайном порядке. По сути, он разделит косые разделы на более мелкие подразделы после того, как мы поймем, что некоторые перестановочные разделы слишком велики.
Давайте воспользуемся тем же примером, чтобы показать, как решить эту проблему с помощью адаптивного выполнения запроса. Осознав, что разделы слишком велики, AQE добавит устройство считывания с перекосом, чтобы автоматически разделить часть раздела 0 таблицы A на три сегмента: разделить 0, разделить 1 и разделить 2.Затем он также будет дублировать другую сторону для таблицы B. Тогда у нас будет три копии для части 0 таблицы B.
После этого шага мы можем распараллелить чтение в случайном порядке, сортировку, объединение для этого разделенного раздела A0. Мы можем избежать создания очень большого раздела для сортировки слиянием. В целом это будет намного быстрее.
На основе терабайта теста TPC-DS, без статистики, Spark 3. 0 может сделать Q7 в восемь раз быстрее, а также в два раза быстрее и быстрее для Q5 и более чем в 1 раз.1 ускоряется еще на 26 запросов. Так что это только начало. В будущих выпусках мы продолжим улучшать компилятор и вводить новые адаптивные правила.
Обрезка динамического раздела
Вторая особенность производительности, которую я хочу выделить, — это динамическое сокращение раздела. Итак, это еще одно правило оптимизации времени выполнения. По сути, динамическое сокращение разделов позволяет избежать сканирования разделов на основе результатов запроса других фрагментов запроса. Это важно для запросов звездообразной схемы.Мы можем значительно ускорить выполнение запросов TPC-DS.
Итак, это число, в тесте TPC-DS 60 из 102 запросов показывают значительное ускорение от 2 до 18 раз. Он предназначен для сокращения разделов, к которым присоединяется чтение из таблицы фактов T1, путем определения тех разделов, которые являются результатом фильтрации таблицы измерений T2.
Давайте объясним это шаг за шагом. Сначала мы продвинем фильтр вниз с левой стороны. А с правой стороны мы можем сгенерировать новый фильтр для столбца раздела PP, потому что соединение P является столбцом раздела.Затем мы получаем результаты запроса левой части. Мы можем повторно использовать результаты нашего запроса и генерировать списки постоянных значений, EPP и результат фильтрации. Теперь мы можем нажать на входящий фильтр с правой стороны. Это позволит избежать сканирования всех разделов огромной таблицы фактов T1. В этом примере мы можем избежать сканирования 90% разбиения на разделы. Благодаря этому динамическому сокращению разделов мы можем добиться увеличения скорости в 33 раза.
Подсказки оптимизатора JOIN
Итак, последняя особенность производительности — подсказки соединения.Подсказки объединения — это очень распространенные подсказки оптимизатора. Это может повлиять на оптимизатор, чтобы выбрать ожидаемые стратегии соединения. Раньше у нас уже было широковещательное хеш-соединение. В этом выпуске мы также добавляем подсказки для трех других стратегий объединения: сортировка слиянием, соединение с перемешиванием по хэшу и соединение с вложенным циклом в случайном порядке.
Пожалуйста, помните, что это следует использовать очень осторожно. Этим трудно управлять с течением времени, потому что это зависит от ваших рабочих нагрузок. Если шаблоны ваших рабочих нагрузок нестабильны, подсказка может даже сделать ваш запрос намного медленнее.
Вот примеры использования этих подсказок в SQL-запросах. Вы также можете сделать то же самое в DataFrame API. Когда мы выбираем стратегии объединения, [наши лиды здесь другие?].
- Таким образом, для широковещательного хэш-соединения требуется, чтобы одна сторона была небольшой, без перемешивания и сортировки, поэтому оно выполняется очень быстро.
- Для случайного хэш-соединения необходимо перемешать данные, но сортировка не требуется. Таким образом, он может обрабатывать большие таблицы, но все равно будет не хватать памяти, если данные будут искажены.
- Сортировка и объединение слиянием намного надежнее. Он может обрабатывать данные любого размера. В большинстве случаев, когда размер таблицы невелик по сравнению с широковещательным хеш-соединением, ему необходимо перетасовывать и объединять данные медленнее.
- А также, случайное соединение вложенного цикла, оно не требует ключей соединения, в отличие от трех других стратегий соединения.
Более богатые API: новые функции и упрощение разработки
Чтобы включить новые варианты использования и упростить разработку приложений Spark, этот выпуск предоставляет новые возможности и расширенные интересные функции.
Панды UDF
Давайте сначала поговорим о Pandas UDF. Это довольно популярная функция повышения производительности для пользователей PySpark.
Итак, давайте поговорим об истории поддержки UDF в PySpark. В первом выпуске поддержки Python, 2013 г., мы уже поддерживаем лямбда-функции Python для RDD API. Затем в 2014 году пользователи могут зарегистрировать Python UDF для Spark SQL. Начиная с Spark 2.0, регистрация Python UDF основана на сеансах. А в следующем году пользователи смогут зарегистрировать использование Java UDF в Python API.В 2018 году мы представили Pandas UDF. В этом выпуске мы переработали интерфейс для Pandas UDF, используя подсказки вкладок Python, и добавили больше вкладок для UDF Pandas.
Чтобы настроить совместимость со старыми UDF Pandas из Apache Spark 2.0 с Python 2.6 и выше, можно использовать Python [неразборчиво], например pandas.Series, Pandas DataFrame, отверстие куба и итератор, чтобы произвести впечатление на новые типы UDF Pandas. Например, в Spark 2.3 у нас есть Scala UDF. На входе — pandas.Series, а на выходе — тоже pandas.Ряд. В Spark 2.0 мы не требуем, чтобы пользователи запоминали какие-либо типы UDF. Вам просто нужно указать типы ввода и вывода. В Spark 2.3 у нас также есть UDF Grouped Map Pandas, поэтому входные данные — это Pandas DataFrame, а выходными являются также Pandas DataFrames.
Старый и новый интерфейс Pandas UDF
На этом слайде показана разница между старым и новым интерфейсом. Тут то же самое. Новый интерфейс также можно использовать для существующих UDF Grouped Aggregate Pandas. Кроме того, старый UDF Pandas был разделен на две категории API: UDF Pandas и API функций Pandas.Вы можете обращаться с UDF Pandas так же, как и с другим экземпляром столбца PySpark.
Вот, например, рассчитайте значения. Вы вызываете Pandas UDF Calculate. Мы поддерживаем новые типы UDF Pandas от итераторов серий до итераторов других серий и от итераторов нескольких серий до итераторов серий. Так что это полезно для [неразборчиво] инициализации состояния ваших UDF Pandas, а также для паркета Pandas UDF.
Однако теперь вы можете использовать API функций Pandas с этим экземпляром столбца.Вот эти два примера: карта Pandas function API и основная группа, карта Pandas UDF, API. Эти API-интерфейсы недавно добавлены в эти модули.
Вернуться к Венхен
Итак, затем Венчен рассмотрит оставшиеся функции и подробно остановится на аккумуляторе с помощью Scalar. Пожалуйста, поприветствуйте Венхен.
Спасибо, Сяо, за первую половину выступления. Теперь позвольте мне перейти к вам и познакомить с оставшимися функциями Spark 3.0.
Планирование с учетом ускорителя
Сразу начну с нашего планировщика.На Spark Summit 2018 мы уже анонсировали новый проект [неразборчиво]. Как вы теперь знаете, наш планировщик является частью этого проекта. Его можно широко использовать для выполнения особых рабочих нагрузок. В этом выпуске мы поддерживаем автономный сервер, серверную часть планировщика YARN и Kubernetes. Пока что пользователям необходимо указать требуемые ресурсы с помощью [неразборчиво] конфигураций.
В будущем мы будем поддерживать уровни заданий, этапов и задач. Чтобы лучше понять эту функцию, давайте посмотрим на рабочий процесс.В идеале менеджер по затратам должен иметь возможность автоматически обнаруживать ресурсы, например графические процессоры. Когда пользователь отправляет приложение с запросом ресурсов, Spark должен передать запрос ресурсов диспетчеру кластера, а затем диспетчер кластера взаимодействует, чтобы выделить и запустить исполнителей с необходимыми ресурсами. После отправки задания Spark Spark должен запланировать задачи для доступных исполнителей, а менеджер кластера должен отслеживать использование результатов и выполнять динамическое распределение ресурсов.
Например, когда имеется слишком много ожидающих задач, диспетчер кластера должен выделить больше исполнителей для одновременного выполнения большего количества задач.Когда задача выполняется, пользователь должен иметь возможность извлекать назначенные ресурсы и использовать их в своем коде. Между тем, менеджер кластера должен отслеживать и восстанавливать неудачные исполнения. Теперь давайте посмотрим, как менеджер кластера может обнаруживать ресурсы и как пользователи могут запрашивать ресурсы.
Как администратор кластера я могу указать сценарий для автоматического обнаружения исполнителей. Сценарий обнаружения может быть указан отдельно на Java в качестве исполнителей. Мы также предоставили пример автоматического обнаружения ресурсов графического процессора Nvidia.Вы можете настроить этот пример сценария для других типов ресурсов. Затем, как пользователь Spark, я могу запрашивать ресурсы на уровне приложения. Я могу использовать конфигурацию spark.executor.resource. {ResourceName} .amount
и соответствующую конфигурацию для Java, чтобы указать количество исполнителей для Java и исполнителей. Кроме того, я могу использовать config spark.task.resource. {ResourceName} .amount
, чтобы указать исполнителей, необходимых для каждой задачи. Как я упоминал ранее, позже мы поддержим более проверенную временем работу, такую как работа или сценический труд.Пожалуйста, не переключайтесь.
Получить назначенные ускорители
Далее мы увидим, как вы можете использовать назначенных исполнителей для фактического выполнения ваших рабочих нагрузок, что, вероятно, является самой важной частью для пользователей. Итак, как пользователь Spark, я могу извлекать назначенных исполнителей из содержимого задачи. Вот пример в PySpark. Содержимое ресурсов возвращает карту от имени ресурса к информации о ресурсе. В этом примере мы запрашиваем графические процессоры, и мы можем взять адрес графического процессора из карты ресурсов.Затем мы запускаем TensorFlow для обучения моей модели в графических процессорах. Spark позаботится о распределении ресурсов и ускорении, а также будет следить за исполнителями для восстановления после сбоев, что значительно облегчает мою жизнь.
Поддержка диспетчера кластеров
Как я упоминал ранее, исполнитель, знающий о поддержке планирования, был добавлен в автономную версию, YARN и диспетчер затрат Kubernetes. Вы можете проверить билеты Spark JIRA, чтобы узнать больше. К сожалению, поддержка Mesos по-прежнему недоступна. Мы будем очень признательны, если какой-либо эксперт по Mesos проявит интерес и готов помочь сообществу Spark добавить поддержку Mesos. Пожалуйста, оставьте комментарий в [неразборчиво], если вы хотите поработать над этим. Заранее спасибо.
Улучшенный веб-интерфейс Spark для ускорителей
И последнее, но не менее важное: мы также улучшили пользовательский интерфейс Spark Web, чтобы отображать все ресурсы обнаружения на странице исполнителя. На этой странице мы видим, что на исполнителе доступны графические процессоры. Вы можете проверить веб-интерфейс, чтобы узнать, сколько исполнителей доступно в кластере, чтобы вы могли лучше планировать свои задания.
32 новых встроенных функции
В этом выпуске мы также представили 32 новые встроенные функции и добавили автоматические функции в Scalar API. Сообщество Spark уделяет много внимания совместимости. Мы исследовали многие другие экосистемы, такие как PostgreSQL, и реализовали многие часто используемые функции в Spark.
Надеюсь, эти новые встроенные функции могут ускорить построение ваших запросов, поскольку вам не нужно тратить время на изучение большого количества UDF.
Из-за нехватки времени я не могу здесь описать все функции, поэтому позвольте мне просто представить некоторые функции типа карты в качестве примера.
Когда вы имеете дело со значениями типа карты, обычно ключи и значения для карты получают в виде массива. Есть две функции, ключи карты и значения карты могут сделать это за вас. Пример взят из записной книжки времени выполнения Databricks. Или вы можете сделать что-то более сложное, например, создать новую карту, преобразовав исходную карту, где это функции ключей и значений карты.Итак, если есть две функции, ключи преобразования и значения преобразования могут сделать это за вас, и вам просто нужно написать функцию-обработчик, чтобы указать логику преобразования.
Как я упоминал ранее, функции также имеют скалярные API, а не SQL API. Вот пример того, как сделать то же самое, но это скалярный API. Вы можете просто написать обычную функцию Scala, которая принимает объекты [kernel?] В качестве входных данных, чтобы иметь тот же эффект, что и SQL API.
Мониторинг и отладка
Этот выпуск также включает множество улучшений и делает мониторинг более всеобъемлющим и стабильным.Мы можем упростить закрытие и возврат к вашим приложениям Spark.
Пользовательский интерфейс структурированной потоковой передачи
Первая функция, о которой я расскажу вам, — это новый пользовательский интерфейс для потоковой передачи Spark. Вот и стремление показать это — потоковая передача Spark была впервые представлена в Spark 2.0. В этом выпуске есть специальный веб-интерфейс Spark для проверки этих потоковых заданий. Этот пользовательский интерфейс предлагает два набора статистики: один, сокращенную информацию о [завершенных?] Потоковых запросах, и два, подробную статистическую информацию о потоковом запросе, включая скорость ввода, скорость процессора, входные нагрузки, [неразборчиво], продолжительность операции и другие.В частности, скорость ввода и частота процессора означают, сколько записей в секунду производит потоковое программное обеспечение и обрабатывает потоковый движок Spark. Это может дать вам представление о том, достаточно ли быстр движок потоковой передачи для обработки непрерывных входных данных. Точно так же вы можете отличить это от прошлой продолжительности. Если много пакетов занимает больше времени, чем микропакеты [неразборчиво], это означает, что движок недостаточно быстр для обработки ваших данных, и вам может потребоваться включить функцию [неразборчиво], чтобы источник обрабатывал данные медленнее.
Так вот наработка — тоже очень полезная матрица. Он сообщает вам время, затраченное на каждого оператора, чтобы вы могли знать, где находится узкое место в вашем запросе.
Усовершенствования DDL и DML
У нас также есть много различных улучшений в командах DDL и DML. Позвольте мне в качестве примера рассказать об улучшениях в команде EXPLAIN
. Это типичный вывод команды EXPLAIN
. У вас есть много операторов в дереве плана запроса, а некоторые операторы имеют другую дополнительную информацию.Чтение планов имеет решающее значение для понимания и настройки запросов. Существующее решение выглядит [неразборчиво] и, как поток каждого оператора, может быть очень широким или даже усеченным. И он становится все шире и шире с каждым выпуском, поскольку мы добавляем все больше и больше информации в оператор, чтобы помочь отладке.
В этом выпуске мы улучшили команду EXPLAIN
новым форматированным режимом, а также предоставили возможность выгружать планы в файлы. Как видите, читать и понимать становится намного проще.Итак, вот очень простое дерево планов в начале. Затем следует подробный раздел для каждого оператора. Это позволяет очень легко получить обзор запроса, просмотрев дерево плана. Это также позволяет очень легко увидеть детали каждого оператора, поскольку информация теперь расположена вертикально. И, наконец, есть раздел для отображения всех подзапросов. В будущих выпусках мы будем добавлять все больше и больше полезной информации для каждого оператора.
В этом выпуске мы также представили новый API для определения ваших собственных метрик для наблюдения за качеством данных.Качество данных очень важно для многих приложений. Обычно легко определить показатели качества данных с помощью некоторой [другой?] Функции, например, но также сложно рассчитать показатели, особенно для потоковых запросов.
Например, вы хотите продолжать отслеживать качество данных вашего источника потоковой передачи. Вы можете просто определить показатели как процент записей об ошибках. Тогда вы сможете сделать две вещи. Сделайте это привычкой. Во-первых, метод наблюдения кода за частотой ошибок потоковой передачи для определения ваших показателей с именем и началом потока.Итак, в этом примере имя — качество данных и матрица, она просто подсчитает запись об ошибке и увидит, сколько процентов от общего числа поисков.
Во-вторых, вы добавляете прослушиватель для наблюдения за событиями процесса потоковой передачи, а в случае вашей матрицы, имя, делаете все, что хотите, например, отправляете электронное письмо, если имеется более 5% данных об ошибках.
Совместимость с SQL
А теперь перейдем к следующей теме. Совместимость с SQL также очень важна для рабочих нагрузок, отображаемых из других систем баз данных через Spark SQL.В этом выпуске мы представили политику назначения хранилищ ANSI для вставки таблиц. Мы добавили в анализатор общую проверку времени выполнения по ключевым словам результатов ANSI. Мы также перевели календарь на широко используемый календарь, который является стандартом ISO и SQL.
Давайте посмотрим, как первые две функции могут помочь вам повысить качество данных. Я больше говорю о задании. Это что-то вроде присвоения значения переменной в языке программирования. В мире SQL это вставка или обновление таблицы, что является своего рода присвоением значений столбцу таблицы.
А теперь давайте посмотрим на пример. Предположим, что существует таблица с двумя столбцами, I и J, которые представляют собой тип int и строку типа. Если мы напишем значение типа int в строковый столбец, все в порядке. Это совершенно безопасно. Однако если мы запишем строковое значение в столбец int, это будет рискованно. Строковое значение, скорее всего, не будет в целочисленной форме, и Spark выйдет из строя и будет беспокоиться об этом.
Если вы уверены, что ваши строковые значения можно безопасно вставить в столбец типа int, вы можете добавить приведение вручную, чтобы обойти проверку типа в Spark.
Мы также можем записать значения длинного типа в столбец int, и Spark выполнит проверку переполнения во время выполнения. Если ваши входные данные недействительны, Spark покажет исключение во время выполнения, чтобы сообщить вам об этом. В этом примере целочисленная единица подходит, но большее значение ниже не может соответствовать целочисленному типу, и вы получите эту ошибку, если запустите эту команду вставки таблицы, которая сообщает вам о проблеме переполнения.
Расширения встроенного источника данных
Кроме того, в этом выпуске улучшены встроенные источники данных.Например, чтобы заполнить источник данных, мы не можем использовать вложенные столбцы и фильтры, раскрывающиеся вниз. Кроме того, мы поддерживаем [неразборчиво] для файлов CSV. В этом выпуске также был представлен новый [неразборчиво] ресурс, а также новый [неразборчиво] ресурс для тестирования и тестирования. Позвольте мне подробнее рассказать о происхождении вложенных столбцов в ресурсах Parquet и ORC.
Первый — что-то вроде [чуши?]. [неразборчиво] как [неразборчиво] и [ORC?], мы можем пропустить чтение некоторых [неразборчиво] в блоках, если они не содержат нужных нам столбцов.Этот [метод?] Можно применить и к вложенным столбцам в Spark 2.0. Чтобы проверить, соответствует ли ваш запрос — в Spark 3.0. Чтобы проверить, можно ли получить пользу от этого [неразборчиво] для вашего запроса, вы можете запустить команду EXPLAIN
и посмотреть, разделяет ли схема чтения над примечанием о сканировании файла [неразборчиво] вложенные столбцы. В этом примере вставлен только вложенный столбец, поэтому схема чтения содержит только A.
[неразборчиво] также является очень популярным техническим [неразборчиво]. Точно так же вы также можете проверить результат развертывания и увидеть, содержат ли фильтры [нажатые?] Над примечанием о сканировании файла имена фильтров столбцов.В этом примере у нас есть фильтр, содержащий вложенный столбец A, и он присутствует в фильтре [push?], Благодаря чему эта версия встречается в этом запросе.
Плагин каталога API
В этом выпуске также расширены другие усилия по расширяемости и экосистеме, такие как улучшения v2 API, Java 11, Hadoop и поддержка [неразборчиво]. [неразборчиво] API. Этот выпуск расширяет [неразборчиво] API, добавляя подключаемый модуль каталога. API подключаемого модуля каталога позволяет пользователям отклонять свои собственные [неразборчиво] и брать на себя [неразборчиво] операции с данными от Spark. Это может дать конечным пользователям более удобную работу с внешними таблицами. Теперь конечные пользователи [неразборчиво] отклоняют [неразборчиво] и манипулируют таблицами [неразборчиво], тогда как раньше конечные пользователи должны отклонять каждую таблицу. Например, предположим, что вы отклонили коннектор MySQL [неразборчиво] с именем MySQL. Вы можете использовать SELECT
для получения данных из существующей таблицы MySQL. Мы также можем ВСТАВИТЬ
в таблицу MySQL с помощью Spark [неразборчиво]. Вы также можете создавать внешние таблицы в MySQL с помощью Spark, что раньше было просто невозможно, потому что раньше у нас не было подключаемого модуля каталога.Теперь этот пример будет доступен в Spark 3.1, когда мы закончим [неразборчиво].
Когда использовать Data Source V2 API?
У некоторых людей могут возникнуть вопросы. Теперь у Spark есть оба — у него есть API V1 и V2 — какой из них я должен использовать? В общем, мы хотим, чтобы все перешли на V2 [неразборчиво]. Но API V2 еще не готов, так как нам нужно больше отзывов, чтобы усовершенствовать API. Вот несколько советов о том, когда выбрать V2 API. Так что, если вы хотите [неразборчиво], это функция каталога, значит, это должна быть версия 2, потому что API версии 1 не имеет такой возможности.Если вы хотите поддерживать обе версии потоковой передачи в своем источнике данных, вам следует использовать V2, потому что в V1 потоковая передача и [неразборчиво] — разные API, что затрудняет повторное использование кода. А если вам важна производительность сканирования, вы можете попробовать V2 API, потому что он позволяет сообщать о предоставлении данных [неразборчиво] в Spark, а также позволяет реализовать [неразборчиво] считыватель для повышения производительности.
Если вас это не волнует, и вы просто хотите [неразборчиво] один раз сделать исходный код и изменить его, пожалуйста, используйте V1, так как V2 не очень стабилен.
Расширяемость и экосистема
Экосистема также очень быстро развивается. В этом выпуске Spark можно лучше интегрировать в экосистему, поддерживая более новую версию таких общих компонентов, как Java 11, Hadoop 3, Hadoop 3 [неразборчиво] и Hadoop 2.3 [неразборчиво]. Я хочу упомянуть здесь некоторые критические изменения.
Начиная с этого выпуска, мы создаем Spark только с Scala 2.12, поэтому Scala 2.11 больше не [неразборчиво]. И мы устарели и на Python 2, потому что это конец жизни.В загружаемом образе мы поместили сборку Spark с различными [неразборчиво] и комбинациями Hadoop. По умолчанию это будет Hadoop 2.7 и 2.3 [исключение?]. Доступны еще две [компании?] Превью. Одним из них является исполнение Hadoop 2.7 и Hadoop 1.2, предназначенное для людей, которые не могут обновить свои конечные формы. Другой — исполнение Hadoop 3.2 и Hadoop 2.3, предназначенное для людей, которые хотят попробовать Hadoop 3. Мы также расширяем поддержку различных версий Hadoop и Hive с 0.12 к 3.1.
Улучшения документации
Улучшения документации — это последняя существующая новость, которой я хочу поделиться со всеми. Как читать в стандартном веб-интерфейсе — это частый вопрос для многих новых пользователей Spark. Это особенно актуально для пользователей Spark SQL и пользователей потоковой передачи Spark. Они используют [неразборчиво]. Обычно они не знают, что это такое и в чем наша работа [неразборчиво]. Кроме того, [неразборчиво] используют множество запросов и имен матриц, которые не очень понятны многим пользователям.Начиная с этого выпуска, мы добавляем новый раздел для [неразборчиво] чтения веб-интерфейса. Он включает в себя [неразборчиво] страницу задания и [неразборчиво], а также потоковую передачу SQL [неразборчиво]. Это только начало. Мы продолжим его улучшать, а затем справочник по SQL.
Наконец, в этом выпуске уже есть справочник по SQL для Spark SQL. Spark SQL — самый популярный и важный компонент Spark. Однако у нас не было собственного справочника по SQL для определения [семантического?] И подробного поведения SQL. Позвольте мне быстро пройтись по основным главам справочника по SQL.Итак, у нас есть страница с объяснением ANSI-компонентов Spark. Итак, как я упоминал ранее, у нас есть совместимость с SQL, но чтобы избежать [исправления?] Запросов [выполняющих?], Мы делаем это необязательным. Таким образом, вы можете включить совместимость с ANSI, только включив этот флаг.
У вас также есть страница с подробным объяснением семантики каждого [неразборчиво], чтобы вы могли знать, что это означает и как они себя ведут. У вас также есть страница с объяснением данных и партнерских строк, используемых для функций форматирования и синтаксического анализа [неразборчиво].Также есть страница с документами для каждой функции в Spark. У нас также есть страница с объяснением синтаксиса и определения таблицы или функции [неразборчиво]. Кроме того, есть страница с объяснением синтаксиса и семантики каждого [неразборчиво] в Spark SQL.
Также есть страница с объяснением нулевой семантики. null
— это особое значение в Spark SQL и других экосистемах. Таким образом, должна быть страница, на которой можно было бы объяснить, что означает значение null в пустых запросах. Кроме того, у нас есть страница с объяснением синтаксиса всех команд, таких как команды DDL и DML, а также вставка также включена в документ.На самом деле, SELECT
имеет так много функций, поэтому нам нужна страница, чтобы объяснить их все. Да, есть также страница для других специальных команд, таких как SHOW TABLES
.
Наконец, [неразборчиво]. Это еще одно важное улучшение в документе Spark 3.0. В этом выпуске для всех компонентов есть [неразборчиво] руководства. Когда вы обновляете свою версию Spark, вы можете внимательно их прочитать и, по сути, [неразборчиво]. Вам может быть интересно, почему он намного длиннее, чем предыдущая версия.Это потому, что мы стараемся задокументировать все важные изменения внешнего вида, которые вы хотите услышать. Если при обновлении возникают какие-то ошибки, это еще один многословный документ или слегка сбивающее с толку сообщение об ошибке, пожалуйста, откройте заявку, и мы постараемся исправить ее в следующих выпусках.
Спарку почти 10 лет. Сообщество Spark очень серьезно относится к изменениям. И мы изо всех сил стараемся избегать [неразборчиво] изменений. Если вы обновитесь до Spark 3.0 в это время, вы можете увидеть явные сообщения об ошибках об изменении.Таким образом, сообщение об ошибке также предоставляет имена конфигурации, чтобы вы могли либо вернуться к существующему поведению, либо перейти к новому поведению.
В этом докладе мы говорили о многих интересных функциях и улучшениях в Spark 3.0. Из-за нехватки времени есть еще много других приятных функций, которые не рассматриваются в этом докладе. Загрузите Spark 3.0 и попробуйте сами.
Вы также можете попробовать [неразборчиво] Databricks [неразборчиво] 10.0 beta. Все новые функции уже доступны. Community Edition предоставляется бесплатно.Без вклада всего сообщества выпустить такой успешный релиз невозможно. Спасибо всем коммиттерам Spark по всему миру. Спасибо. Всем спасибо.
Spark | Программы для новых студентов
Для кого это?
Приходящие студенты первого курса, которые хотят связаться со сверстниками, ресурсами кампуса, преподавателями и персоналом, чтобы узнать о возможностях UNH!
Что это за программа?
4-дневная программа раннего переезда на полный рабочий день, чтобы помочь студентам приспособиться к UNH в небольшой группе, налаживая связи со сверстниками, преподавателями, персоналом, старшеклассниками, выпускниками и работодателями с помощью программ для конкретного колледжа и групповых задач .
Что я буду делать?
- Участие в экспериментальных образовательных сессиях с такими партнерами кампуса, как:
- Карьера и профессиональный успех (CaPS)
- Здоровье и благополучие
- Управление по вовлечению и лидерству студентов
- Психологические и консультационные услуги (PACS)
- Центр академических ресурсов (CFAR)
- Конкуренция в командных соревнованиях в малых группах.