spark 官网apihttp://spark.apache.org/docs/1.6.0/programming-guide.html RDD两种创建方式： 1：SparkContext’s parallelize 常用于测试2：读取 外部数据集 如本地文件(linux ,...)或HDFS文件系统 ，HBASE ,HIVE 等数组创建RD
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2024-06-14 22:41:25
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在这个博文中，我们探讨如何在 Spark 中创建 Apache Iceberg 表，并结合具体问题的解决步骤，解析相关参数，调试流程，以及性能优化方法。随着数据存储需求的复杂化，Iceberg 为我们提供了高效、可靠的表管理功能。在这里，我们将详细记录我们的问题场景及其演进过程，并以数学模型描述业务影响。
### 背景定位
在处理大规模数据时，我们需要选择合适的数据格式与存储策略。选择 Apa
概述在日常的工作中，不管是生产环境还是实验环境，我们运行Spark任务都是基于Spark集群环境，虽然有时候我们可以在本地使用Maven来搭建spark的开发环境来做一些测试，来完成代码的编写。（上家公司是一个例外，在本地IDEA写完程序，就可以直接连接到大数据平台HDP直接运行）但是正规的场景下，办公网络和集群网络是隔离的，所以我们编写的spark任务，都要依赖于各种数据源，e.g.HDFS、K
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2024-10-22 14:53:04
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# Spark Iceberg创建分区
在大数据领域，Apache Spark是一个广泛使用的分布式计算框架，它提供了强大的数据处理和分析能力。而Iceberg是一个构建在Spark之上的开源项目，它提供了一种高效的数据存储和查询方案。
在本文中，我们将介绍如何使用Spark Iceberg创建分区，以及如何利用这些分区进行数据查询和分析。我们将通过代码示例来说明具体的操作步骤，并使用甘特图和
原创
2024-01-14 08:52:33
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1,创建RDD1.进行Spark核心编程时，首先要做的第一件事，就是创建一个初始的RDD。该RDD中，通常就代表和包含了Spark应用程序的输入源数据。然后在创建了初始的RDD之后，才可以通过Spark Core提供的transformation算子，对该RDD进行转换，来获取其他的RDD。2.Spark Core提供了三种创建RDD的方式，包括：使用程序中的集合创建RDD；使用本地文件创建RDD
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2023-11-11 23:38:39
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文章目录创建RDD方式一：Parallelized Collections创建RDD方式二：External DatasetsRDD创建注意事项 看官网： http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#overview 创建RDD有两种方式： ①并行化一个存在的集合，把一个存在的集合转化为一个RDD。这种在测试或者
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2024-02-03 11:08:58
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# Spark创建Iceberg Bucket表
## 1. 介绍
在本文中，我将向你展示如何使用Spark创建Iceberg Bucket表。Iceberg是一个开源的数据表格式，具有强大的数据管理和查询能力。Bucket是一种将数据分块存储的方式，可以提高查询性能。
## 2. 创建Iceberg Bucket表的步骤
下面是创建Iceberg Bucket表的步骤概述。我们将使用Sc
原创
2024-02-10 04:02:47
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# 使用Spark创建主键Iceberg表的完整指南
在大数据处理领域，Apache Spark 和 Apache Iceberg 是两个非常重要的技术。Spark 用于数据处理，而 Iceberg 是用于表存储的高性能格式。今天，我将指导你如何使用 Spark 创建一个包含主键的 Iceberg 表。
## 整体流程
以下是创建 Iceberg 表的步骤概览：
| 步骤 | 描述
在大数据处理领域，使用 Apache Spark 操作 Iceberg 表以及设置主键的需求越来越普遍。Iceberg 是一个高性能的表格式标准，能够让数据在不同时间和版本中进行高效管理。然而，很多开发者在创建 Iceberg 表时对如何设置主键却感到困惑。本文将以“spark创建iceberg设置主键”为主题记录下这个过程，帮助大家更好地理解和应用。
### 背景定位
在某个项目中，团队决定
Spark3.1.2与Iceberg0.12.1整合Spark可以操作Iceberg数据湖，这里使用的Iceberg的版本为0.12.1，此版本与Spark2.4版本之上兼容。由于在Spark2.4版本中在操作Iceberg时不支持DDL、增加分区及增加分区转换、Iceberg元数据查询、insert into/overwrite等操作，建议使用Spark3.x版本来整合Iceberg0.12.1
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2023-06-19 14:48:35
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spark-基础入门概述内置模块特点运行模式安装地址重要角色Driver驱动器Executor（执行器）Local模式安装使用例子：求pi（官方例子）例子：wordcount 概述spark是一种基于内存的快速、通用、可拓展的大数据分析引擎。 spark由scala编写。内置模块 SPARK core：实现了spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark
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2024-08-06 12:03:59
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Spark中的RDD以及分区RDD 在spark中，最重要的概念就是RDD，它本质上是一个数据的引用，可以把它理解为C语言中的指针，即RDD本身是不存储数据的，但是通过操作RDD，我们就可以直接操作保存在分布式系统中的数据。所以RDD是存储在系统中数据的一个代理。 &n
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2023-08-17 19:16:00
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# 在 HDFS 上创建并运行 Spark 作业的指南
## 流程概述
在使用 Spark 进行大数据处理时，通常要将数据存储在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 中。下面是一个简单的流程图，展示了在 HDFS 上创建 Spark 作业的步骤。
```mermaid
pie
title HDFS上创建Spark作业流程
"准备HDFS环境": 30
"编写S
创建方法一、通过 toDF()函数创建 // sc is an existing SparkContext.
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
// this is used to implicitly convert an RDD or Seq to a DataFrame. cannot be app
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2023-10-25 22:42:19
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1、配置参数和jar包 1、将构建好的Iceberg的spark模块jar包，复制到spark jars下cp /opt/module/iceberg-apache-iceberg-0.11.1/spark3-extensions/build/libs/* /opt/module/spark-3.0.1-
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2024-04-10 04:47:09
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# 如何实现Spark Iceberg
## 简介
在开始讲解如何实现Spark Iceberg之前，我们先来了解一下什么是Spark Iceberg。Spark Iceberg是一个开源项目，它提供了一种用于大规模数据湖管理的表格格式，可以在Spark上使用。它解决了传统数据湖管理的一些挑战，如数据一致性、事务性和并发性。
## 实现流程
下面是实现Spark Iceberg的一般流程，我们
原创
2023-07-22 03:53:00
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Spark提供三种创建RDD方式: 集合、本地文件、HDFS文件使用程序中的集合创建RDD，主要用于进行测试，可以在实际部署到集群运行之前，自己使用集合构造一些测试数据，来测试后面的spark应用程序的流程。使用本地文件创建RDD，主要用于临时性地处理一些存储了大量数据的文件使用HDFS文件创建RDD，是最常用的生产环境的处理方式，主要可以针对HDFS上存储的数据，进 行离线批处理操作集合如果要通
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2024-03-31 20:30:08
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NameNode：NameNode 是 HDFS 的主节点，负责管理文件系统的元数据，包括文件和目录的结构、文件到数据
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2024-04-13 22:31:45
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# Spark SQL创建Iceberg表并指定分区
Iceberg是一个开源表格式框架，旨在支持大规模数据集的管理和处理。与传统的Hive表相比，Iceberg具有更好的性能和灵活性。在使用Apache Spark进行大数据处理时，了解如何创建和管理Iceberg表是至关重要的，尤其是在指定分区方面。
## 什么是Iceberg？
Apache Iceberg允许您在大数据环境中以高性能和
合理分区(Partition)合理分区能够让任务的task数量随着数据量的增长而增大，提高任务的并发度。本文是《剖析Spark数据分区》系列文章的第二弹，将重点分析Spark RDD的数据分区。系列一：剖析Spark数据分区之Hadoop分片Spark 我们以Spark on Yarn为例阐述Spark运行原理。 图1 任务运行步骤 1.客户
