# 如何使用 Pyspark 读取 HDFS 数据
在大数据处理的世界中，Pyspark 是一种非常流行的工具，用于在大规模数据上执行并行处理。在这篇文章中，我们将学习如何使用 Pyspark 读取 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）上的数据。对于刚入行的小白来说，理解这一过程至关重要，下面我们将提供一个详细的指南。
## 流程概述
在使用 Pyspark 读取 HDFS 数据时，可以
又是装环境斗志斗勇的一天，苦笑之前一直不想搭虚拟机/Hadoop/spark这些环境，后来python三千万行数据实在跑不动了，知道有pyspark这等好东西，以为conda install pyspark一下就可以了，发现并没有那么简单。找了很多资料，搜了很多也没找到合适的教程，正好记录一下，希望能帮到需要的同学。不用虚拟机不用Hadoop。环境：anconda 3.0 win10 64位1.下
# PySpark读取HDFS数据
## 简介
Apache Hadoop是一个开源的分布式存储和计算系统，其中的HDFS（Hadoop Distributed File System）是其核心组件之一，用于存储大量的数据。PySpark是Apache Spark的Python API，可用于处理大规模数据集。在本文中，我们将介绍如何使用PySpark读取HDFS中的数据。
## 准备工作
# PySpark 读取 HDFS 文件及可视化分析
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广泛使用的开源框架，它提供了快速的数据处理能力。PySpark 是 Spark 的 Python API，允许我们使用 Python 语言进行大数据处理。Hadoop Distributed File System（HDFS）是一个分布式文件系统，用于存储大规模数据集。本文将介绍如何使用 Py
4 从HDFS上读取文件并实现排序1- 上传一个words.txt文件到HDFS中vim words.txt
输入i 进入插入模式
添加以下内容:
hadoop hive hive hadoop sqoop
sqoop kafka hadoop sqoop hive hive
hadoop hadoop hive sqoop kafka kafka
kafka hue kafka hbase h
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2023-08-31 14:51:03
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## 如何使用pyspark读取hive写hdfs
### 流程概述
实现"pyspark读取hive写hdfs"的过程可以分为以下几个步骤：
1. 初始化SparkSession
2. 连接到Hive
3. 执行HQL语句读取Hive表数据
4. 将读取的数据保存到HDFS
下面将逐步介绍每个步骤需要做什么，以及对应的代码示例。
### 1. 初始化SparkSession
首先，我
# 使用 PySpark 读取 HDFS 目录列表
在大数据处理过程中，Apache Hadoop 分布式文件系统（HDFS）为数据的存储和管理提供了有效的解决方案。PySpark，作为 Python 的 Spark API，能够高效地处理数据，并与 HDFS 无缝对接。本文将介绍如何使用 PySpark 读取 HDFS 目录列表，包含代码示例以及相关流程和时间安排的甘特图。
## 一、环境准
在分布式计算中，为了提高计算速度，数据本地性是其中重要的一环。 不过有时候它同样也会带来一些问题。 文章目录一.问题描述二.解决方案三.数据本地性的副作用 一.问题描述在分布式计算中，大多数情况下要做到移动计算而非移动数据，所以数据本地性尤其重要，因此我们往往也是将hdfs和spark部署在相同的节点上，有些人可能会发现即使他已经这么做了，在spark的任务中的locality还是ANY，这说明所
读取本地文件text = sc.textFile('file:///usr/local/spark/mycode/wordcount/word.txt')读取hdfs文件start-all.sh#开启hadoop
#将hdfs添加到路径后可以直接用hdfs命令，否则在./hadoop/bin/下用hdfs命令
hdfs dfs -mkdir -p /qel/hadoop #创建的是hdfs的
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2023-08-05 00:15:21
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1.读取本地文件
首先需要在目录“/usr/local/spark/mycode/wordcount”下，建好一个word.txt：
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2023-07-12 08:33:33
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# 如何使用 PySpark 查看读取 HDFS 文件大小
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种非常流行的工具，而 PySpark 是其 Python API，可以让我们通过 Python 编写 Spark 应用。当你需要查看 HDFS（Hadoop Distributed File System）文件的大小时，PySpark 提供了便捷的方法。本文将为你介绍如何实现这个过程，并逐
# PySpark读取HDFS训练的模型文件
在大数据处理领域，PySpark 是一个非常强大的工具，它提供了分布式数据处理的能力，让我们可以处理海量数据。而在机器学习领域，我们通常会使用 PySpark 来训练模型，然后将模型保存在 HDFS 上。那么接下来，我们就来学习如何使用 PySpark 读取 HDFS 上训练好的模型文件。
## 什么是HDFS？
HDFS 是 Hadoop 分布
大数据前驱知识hadoop: 一个大数据计算框架,使用hdfs作为存储,多个廉价的集群组成集群hive：丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据：可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能；mapreduce: 一个计算任务被拆分为多个部分,分配到集群下的计算机,多台计算机并行计算并将结果汇总.一、背景介绍spark 是和hadoop 一样的分布
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2023-09-27 04:54:11
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程序如下： from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("My test App")
sc = SparkContext(conf=conf)
"""
lines = sc.textFile("/tmp/tmp.txt")
print lines.count()
print line
原创
2023-05-31 10:24:16
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--》org.apache.spark帮助文档
http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.package
--》帮助文档的使用
在左侧搜索框中输入包名
在右侧中查看相应函数及其用法
例rdd中的RDD类具有函数repart
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2023-10-31 21:47:44
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# 使用PySpark和HDFS的BytesWritable
在大数据领域，PySpark是一个功能强大的工具，它使得我们能够使用Python与Apache Spark进行交互。Apache Spark提供了强大的数据处理能力，尤其在处理分布式数据时表现优异。在与Hadoop分布式文件系统（HDFS）结合使用时，BytesWritable作为一种数据类型，能够有效地处理字节流数据。本文将探讨如何
目录 1. 连接spark2. 创建dataframe2.1. 从变量创建2.2. 从变量创建2.3. 读取json2.4. 读取csv2.5. 读取MySQL2.6. 从pandas.dataframe创建2.7. 从列式存储的parquet读取2.8. 从hive读取3. 保存数据3.1. 写到csv3.2. 保存到parquet3.3. 写到hive3.4. 写到hdfs3.5. 写到mys
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2023-08-08 10:10:50
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如题，磨蹭了好几天总算把这个需求整明白了，写篇笔记整理一下自己的思路，也希望能给大家带来帮助。 第一次看到json日志数据的我内心是崩溃的，但是不用担心，json日志每一条记录的存储都是遵循一定的结构规则，只要你是从生产化的hdfs上获取数据，相信也是这样的。一上来就直接整代码不是一种良好的学习方式，因此在正式讲解如何将这种日志数据结构化之前，要先理解两种spark中的数据结构:RDD和
背景 平台HDFS数据存储规则是按照“数据集/天目录/小时目录/若干文件”进行的，其中数据集是依据产品线或业务划分的。 用户分析数据时，可能需要处理以下五个场景： （一）分析指定数据集、指定日期、指定小时、指定文件的数据；（二）分析指定数据集、指定日期、指定小时的数据；（三）分析指定数据集、指定日期的数据（24个小时目录的数据）；（四）分析多个数据集、多个日期或多个小
HDFS概述以及HDFS的shell操作和API操作目录HDFS概述以及HDFS的shell操作和API操作一、HDFS概述1.HDFS背景2.HDFS定义3.HDFS的优缺点4.HDFS组成架构5.文件块大小二、HDFS的shell操作1.基本语法2.命令大全3.常用命令三、HDFS的API操作1.客户端环境准备2.HDFS的SPI实例操作一、HDFS概述1.HDFS背景随着数据量越来越大，在一
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2023-08-30 19:29:35
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