文章目录1. 在web界面上查看2. 对应机器日志目录下面查看3. 通过 `yarn logs -applicationId` 命令查看YARN日志聚合总结与补充 1. 在web界面上查看任务正在运行如果运行在 YARN 模式,可以在 ResourceManager 节点的 WEB UI 页面根据 任务状态、用户名 或者 applicationId Search 到应用。点击表格中 Tracki            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-07-23 21:22:58
                            
                                63阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            # 使用Spark读取带有多行的CSV文件
随着大数据技术的普及,Apache Spark逐渐成为处理大规模数据的首选工具。Spark提供了强大的数据读取功能,但在实际应用中,我们常常会遇到一些复杂情况,比如读取带有多行的CSV文件。本文将深入探讨如何使用Spark读取这些复杂的CSV文件,包括代码示例和序列图说明。
## 什么是带有多行的CSV文件?
通常情况下,CSV文件的每一行代表一条            
                
         
            
            
            
            # SparkSQL 多行CSV
在数据处理和分析领域中,CSV(逗号分隔值)格式是一种常见的文件格式。然而,当我们遇到包含多行数据的CSV文件时,数据的处理变得更加复杂。在本文中,我们将介绍如何使用SparkSQL来处理多行CSV文件,并提供相应的代码示例。
## 什么是多行CSV文件?
通常情况下,CSV文件中的每一行代表一条记录,每个字段之间由逗号分隔。但是在某些情况下,一条记录可能会            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-01-04 08:07:03
                            
                                79阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            在大数据工作中,我们经常需要对数据进行压缩以节省空间和网络传输开销。对于大多数Hadoop输出格式来说,我们可以指定一种压缩编解码器来压缩数据。我们已经提过,Spark原生的输入方式(textFile和sequenceFile)可以自动处理一些类型的压缩。在读取压缩后的数据时,一些压缩编解码器可以推测压缩类型。这些压缩选项只适用于支持压缩的Hadoop格式,也就是那些写出到文件系统的格式。写入数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-10-15 14:10:51
                            
                                178阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # 使用 Python 提取 CSV 文件中的多行数据
在数据分析和处理的过程中,CSV(Comma-Separated Values)文件是一种非常常用的文件格式。今天,我们将学习如何使用 Python 提取 CSV 文件中的多行数据。作为一名初学者,您可能会感到有些困惑,但不用担心,下面将详细介绍整个流程,并给出相应的代码。
## 流程概述
我们可以将整个任务分解为几个步骤,如下表所示:            
                
         
            
            
            
            1.抽取CSV文件csv_extract.csv中的数据保存至数据库extract中的数据表csv中。具体步骤如下:(1)打开kettle工具创建一个转换csv_extract,并添加“CSV文件输入”控件,“表输出”控件以及Hop跳连接线,用于实现CSV文件的抽取功能。如图1.1所示。               &            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-10-28 13:06:42
                            
                                121阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            # Spark CSV:大数据的便捷处理工具
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架,广泛应用于数据分析和机器学习。Spark 提供了多种数据源的支持,其中CSV(Comma-Separated Values)格式是最常用的数据存储格式之一。本文将探讨如何利用 Spark 轻松读取、处理和保存 CSV 数据。
## Spark CSV 组件介绍
Spark 的 CSV 组件允许            
                
         
            
            
            
            在大数据处理领域,Apache Spark 的广泛应用使其在数据的导出和存储方面有了显著进展。将 Spark DataFrame 导出为 CSV 格式是一个常见的需求。本篇博文将详细记录解决“Spark to CSV”问题的过程,围绕环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和部署方案进行深入探讨。
### 环境配置
在开始实际操作之前,我们首先需要配置好环境。下面是所需的步骤及代码示例            
                
         
            
            
            
            【导读】笔者(  许鹏)看Spark源码的时间不长,记笔记的初衷只是为了不至于日后遗忘。在源码阅读的过程中秉持着一种非常简单的思维模式,就是努力去寻找一条贯穿全局的主线索。在笔者看来,Spark中的线索就是如何让数据的处理在分布式计算环境下是高效,并且可靠的。在对Spark内部实现有了一定了解之后,当然希望将其应用到实际的工程实践中,这时候会面临许多新的挑战,比如选取哪个作为数据仓库,是HBase            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-08-14 18:12:24
                            
                                51阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            前言在我们的日常工作中,日志并不像 nginx/access.log 那样整齐,每一行都代表一条日志记录。通常业务日志、错误日志经常出现跨行的情况,最常见的就是栈。[2020-11-26 05:43:31] local.ERROR: Error Processing Request {"exception":"[object] (Exception(code: 1): Error Processi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-10-25 11:38:15
                            
                                167阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # Python写入CSV数据多行
在数据处理和分析中,CSV(逗号分隔值)文件是一种常见的格式,用于存储和交换数据。Python提供了方便的库来读取和写入CSV文件,其中`csv`模块是最常用的之一。本文将介绍如何使用Python写入CSV数据多行的方法,并提供相应的代码示例。
## CSV文件简介
CSV文件是一种以纯文本形式存储的表格数据,其中每行代表一条记录,每列由逗号进行分隔。CS            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-05-22 03:21:36
                            
                                185阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # Python连续写入多行CSV文件的指南
在日常的数据处理和分析中,CSV(Comma-Separated Values)格式由于其简洁性和易用性而被广泛应用。Python作为一门强大的编程语言,提供了多种方式来操作CSV文件,尤其是在需要连续写入多行数据时。本文将详细介绍如何使用Python实现这一功能,并给出具体的代码示例。
## 什么是CSV文件?
CSV文件是一种以逗号分隔值的文            
                
         
            
            
            
            import csvheaders = ['class','name','sex','height','year']rows = [ [1,'xiaoming','male',168,23], [1,'xiaohong','female',162,22], [2,'xiaozhang','femal
                    
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-09-20 11:35:08
                            
                                1132阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            RDD是Spark里面最重要的基础抽象,代表的是弹性的分布式的数据集。RDD有很多的实现类,在各个RDD之上提供了transformation和action两大类算子。transformation算子具有惰性,他们并不会触发作业的提交,一个个的transformation算子操作只是定义出了计算所依赖的DAG有向无环图,它只是一个计算的逻辑,而真正会触发作业提交的算子是属于action类别的算子。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-10-19 19:53:46
                            
                                41阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            Spark概念Scala为可扩展性语言Spark支持Java/python等,scalaSpark 对比 HadoopHadoop 
  表达能力有限延迟磁盘开销任务之间衔接单线Spark相比于 Hadoop MapReduce:Spark的计算模式属于MapReduce,并且不局限于Map和Reduce操作,提供了多种数据集操作类型,编程模型更加灵活。操作类型有很多种,大致分为转换操作和动作操作            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-10-03 20:47:16
                            
                                72阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
             语法在为透视操作进行pull请求的过程中,我进行了许多相关研究,其中一项便是对其它优秀工具的语法进行比较,目前透视语法格式多种多样,Spark 透视功能最主要的两个竞争对手是pandas(Python语言)和reshape2(R语言)。我们提出Spark透视操作自有的语法格式,它能够与DataFrame上现有其它聚合操作完美结合,同样是进行group/pivot/sum操作,在Spar            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-11-06 16:39:01
                            
                                80阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            大数据特征:1)大量化(Volume):存储量大,增量大 TB->PB2)多样化(Variety):来源多:搜索引擎,社交网络,通话记录,传感器格式多:(非)结构化数据,文本、日志、视频、图片、地理位置等3)快速化(Velocity):海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中4)价值密度低(Value):但是这种价值需要在海量数据之上,通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来大数据带来的革命性            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-07-23 21:22:35
                            
                                2阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            第七章 DataFocus数据导出7.1 单个图表导出数据分析完成后,点击右侧“操作”按钮,点击导出CSV或导出图片即可进行单个图表的导出。图7-1-17.2 数据看板导出点击左侧第二个数据看板按钮,选择要导出的数据看板,点击“查看”按钮图7-2-1点击右上角保存为PDF按钮,即可导出可视化大屏。便于公司存档、商务资料应用或是报告撰写引用等。图7-2-2第八章 DataFocus系统设置8.1 角            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-09-25 12:02:13
                            
                                106阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            目的读取CSV文件,包含题头的数据表格,显示到WinForm。 使用了锐视SeeSharp工具包。CSV读取一开始打算自己干写,觉得这个链接文章有用:后来看了简仪SeeSharp Tools的范例,问了LJY,有我需要的API,就成了这样://引用段
using SeeSharpTools.JY.File;
...
//方法定义变量
string[,] data= null;
//方法里面的调用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-06-14 11:30:11
                            
                                31阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # Spark 保存CSV
## 引言
Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎,提供了强大的数据处理和分析能力。其中,保存数据是使用Spark进行数据处理的重要环节之一。本文将重点介绍Spark如何保存CSV格式的数据,并提供相应的代码示例。
## CSV文件格式
CSV(Comma-Separated Values)文件是一种常见的电子数据表格文件格式,以纯文本            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-10-14 11:51:36
                            
                                607阅读