一、 上次课回顾第一章：快速入门案例-Spark Streaming运行WC第二章：Spark Streaming基础概念Initializing StreamingContext（初始化Streaming Context）Discretized Streams (DStreams)Input DStreams and ReceiversTransformation on DStream第三章：l
## SparkSQL 合并小文件
### 引言
在大数据领域，往往会面临海量小文件的问题。小文件指的是文件大小非常小，即使是几KB或者几十KB的文件。对于这些小文件，其带来的问题主要有两个方面：
1. 存储效率低：小文件占用的磁盘空间相对较大，导致存储成本增加。
2. 计算效率低：在进行大规模计算时，处理大量小文件会导致任务调度和处理效率下降。
SparkSQL是Apache Spark
# 合并小文件提高SparkSQL性能
在使用SparkSQL时，我们经常会遇到数据分散在多个小文件中的情况，这样会影响查询性能。因为每个小文件都会导致一个独立的任务，从而增加了任务的启动和执行时间。为了提高SparkSQL的性能，我们可以将小文件合并成更大的文件，减少任务的数量，从而提高查询效率。
## 为什么小文件会影响性能
在Hadoop和Spark中，文件是以块的形式存储在分布式文件
背景1、许多Spark SQL用户都要求一种方法来控制Spark SQL中的输出文件数；2、Scala/Java/Python代码中可以使用coalesce()和repartition()方法有效的控制Spark文件数量；3、但用户需要在SparkSQL服务的SQL语句中使用提示；4、建议在SparkSQL中添加以下Hive样式的COALESCE和REPARTITION提示。提示名称不区分大小写。
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2023-07-27 16:33:10
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本篇文章为Spark shuffle调优系列第一篇，主要分享Spark Shuffle调优之合并map端输出文件。 默认的shuffle过程如下图所示：其中第一个stage中的每个task都会给第二个stage的每个task创建一份map端的输出文件;第二个stage中每个task会到各个节点上面去拉取第一个stage中每个task输出的，属于自己的那一份文件。问题来了：默认
为了优化Spark应用提升运行速度，一般会把数据缓存到内存 或者 开启一些试验特性进行优化。本篇就来说说Spark SQL中的一些优化参数。1 缓存Spark SQL支持把数据缓存到内存，可以使用 spark.catalog.cacheTable("t") 或 df.cache()。这样Spark SQL会把需要的列进行压缩后缓存，避免使用和GC的压力。可以使用 spark.catalog.unc
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2023-09-06 22:19:31
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调优参数：Spark SQL的表中，经常会存在很多小文件（大小远小于HDFS块大小），每个小文件默认对应Spark中的一个Partition，也就是一个Task。在很多小文件场景下，Spark会起很多Task。当SQL逻辑中存在Shuffle操作时，会**增加hash分桶数，严重影响性能。在小文件场景下，您可以通过如下配置手动指定每个Task的数据量（Split Size），确保不会产
使用sparkstreaming时，如果实时计算结果要写入到HDFS，默认情况下会产生非常多的小文件。那么假设，一个batch为10s，每个输出的DStream有32个partition，那么1h产生的文件数将会达到(3600/10)*32=11520个之多。众多小文件带来的结果是有大量的文件元信息，比如文件的location、文件大小、block number等需要NameNode来维护，Nam
# SparkSQL读取时合并小文件实现流程
## 1. 流程概述
在使用SparkSQL进行数据处理时，如果数据存储在HDFS等分布式存储系统中，往往会面临大量小文件的情况。这些小文件会给SparkSQL的读取性能带来很大的影响。为了提高读取性能，我们可以对小文件进行合并操作，将多个小文件合并成少量大文件，以减少读取操作的开销。
以下是实现“sparksql读取时合并小文件”的流程表格：
原创
2023-09-16 12:48:36
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# SparkSQL 读取小文件合并优化
在大数据处理中，经常会遇到大量小文件的情况，这会导致性能下降和资源浪费。SparkSQL可以帮助我们优化这个问题，将小文件合并成更大的文件，提高处理效率和性能。
## 为什么要合并小文件
小文件会导致HDFS存储和读取性能下降，因为每个小文件都需要占用独立的block和metadata，导致资源浪费。此外，处理大量小文件也会增加作业的启动时间和运行时
# SparkSQL合并小文件减少Task数量
## 1. 流程概述
在SparkSQL中，当数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中时，可能会存在大量的小文件。这些小文件会导致任务数量增加，降低查询性能。为了解决这个问题，我们可以对小文件进行合并，减少任务数量，提高查询效率。
下面是整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 从HDFS读取数据
# SparkSQL小文件合并参数设置教程
在大数据环境下，小文件问题常常会导致效率下降。SparkSQL提供了小文件合并功能，可以有效提升数据处理效率。本文将为刚入行的小白详细介绍如何进行SparkSQL小文件合并参数设置，包括具体的步骤和相关代码。
## 流程概述
下面是进行SparkSQL小文件合并的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. |
# SparkSQL 处理小文件问题
在大数据处理过程中，往往会面临着处理大量小文件的情况。这些小文件占据了大量的存储空间，并且会严重影响数据处理的效率。SparkSQL 是一个基于 Apache Spark 的 SQL 引擎，它提供了一种高效处理大量小文件的方法，可以显著提高数据处理的效率。
## 问题描述
通常情况下，大数据处理系统会将大文件切分成多个小文件进行存储。这种存储方式有助于数
原创
2023-08-30 10:49:40
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Spark之两个DataFrame的操作1、inner2、outer3、left_outer4、right_outer5、left_semi6、left_anti7、union注：这里只采用DF的操作语法，至于将DF创建成视图使用SQL的语法这里就不介绍了。 一、创建DF备用（1）手工输入几条测试数据，快速构造一个测试DataFrame备用#python
#手动输入几条数据，构造一个简单的测试Da
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2023-07-28 09:38:34
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在以hdfs为底层存储的大数据架构下，hive表底层文件数的多少直接影响hdfs的nameNode的稳定，以及拉取数据的效率。而以目前云厂商支持的对象存储而言，小文件的个数在一定程度上并不影响存储集群的稳定，只是对数据的拉取有一定的影响，文件读取的IO降低spark的效率。所以目前来讲小文件的合并还是有一定的意义的。在sparkJar任务重，我们可以通过repatition, Coalesce的方
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2023-08-16 05:56:50
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SparkSql在执行Hive Insert Overwrite Table 操作时 ，默认文件生成数和表文件存储的个数有关，但一般上游表存储个数并非下游能控制的，这样的话得考虑处理小文件问题。小文件产生原因： spark.sql.shuffle.partitions=200 ，spark sql默认shuffle分区是200个，如果数据量比较小时，写hdfs时会产生200个小
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2023-08-14 13:19:21
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[size=large]前提Spark集群已经搭建完毕,如果不知道怎么搭建
注意提交作业，需要使用sbt打包成一个jar，然后在主任务里面添加jar包的路径远程提交即可，无须到远程集群上执行测试，本次测试使用的是Spark的Standalone方式
sbt依赖如下：
[/size]
name := "spark-hello"
version
需求1、使用spark读取MySql库数据； 2、使用spark读取MySql库数据，并写入另一张表。实现代码1 package com.lzh.sql.数据加载保存
2
3 import org.apache.spark.SparkConf
4 import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}
5
6 object conMy
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2023-05-25 14:53:46
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# SparkSQL解决小文件问题
## 介绍
在大数据处理中，小文件问题是一个非常常见的挑战。大量的小文件会导致存储和处理效率低下，影响整个系统的性能。SparkSQL是Apache Spark的一个模块，可以帮助我们解决这个问题。本文将介绍什么是小文件问题，以及如何使用SparkSQL来解决它。
## 什么是小文件问题
小文件问题是指在存储系统中存在大量的小文件，这些小文件的大小通常都
原创
2023-07-15 09:12:29
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# SparkSQL小文件优化
在大数据处理中，SparkSQL是一个被广泛使用的工具，但是在处理大量小文件时，会导致性能下降和资源浪费。本文将介绍如何通过优化来解决这个问题，提高SparkSQL处理小文件的效率。
## 为什么小文件会影响性能
在大数据处理中，数据通常被分成多个文件存储在分布式文件系统中，每个文件的大小一般为128MB或更大。当有大量小文件时，会导致以下问题：
1. **
