一：Spark集群开发环境准备启动HDFS，如下图所示： 通过web端查看节点正常启动，如下图所示：2.启动Spark集群，如下图所示：通过web端查看集群启动正常，如下图所示：3.启动start-history-server.sh，如下图所示：二：HDFS的SparkStreaming案例实战（代码部分）package com.dt.spark.SparkApps.sparkstrea
# 如何将Spark临时目录改到HDFS
在使用Apache Spark进行大数据处理时，通常需要临时存储数据。默认情况下，Spark将临时目录保存在本地文件系统中，但在某些情况下，比如资源限制或需要更高的容错性，将临时目录改为HDFS（Hadoop分布式文件系统）是更优的选择。接下来，我将为你详细阐述如何完成这一过程。
## 流程概述
以下是将Spark临时目录改到HDFS的整体步骤：
原创
2024-10-27 04:44:01
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# 使用Spark对HDFS目录创建方案
## 问题描述
在使用Spark进行数据处理时，经常需要将数据读取到HDFS目录中。然而，有时我们需要在Spark应用程序中创建HDFS目录。本文将介绍如何使用Spark来创建HDFS目录，并提供了相应的代码示例。
## 方案实现
### 环境准备
在开始之前，确保你已经安装了Hadoop和Spark，并且配置了正确的环境变量。
### 导入依
原创
2024-01-07 06:41:06
314阅读
最近要处理用户访问日志，需要从HIVE中取数据，写了一些HIVE QL，有一点小感想，记录在此。 1. 临时表 在HIVE中进行多表连接时，可以给一些临时表命名，这样有助于理清查询语句之间的逻辑，格式为： #将从table表中取出的a,b列组成的临时表命名为t
(SELECT a,b FROM table) t 在一些情况下，必须采用命名
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2024-04-17 17:27:52
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上节中我们已经学习了HDFS的体系结构及其优缺点，本节我们将着重学习HDFS的几个主要流程。
[color=blue][b]客户端在NameNode上的文件与目录操作[/b][/color]
[b]创建文件目录[/b]
客户端命令：
hadoop fs -mkdir test 示意图如下： [img]http://dl2.iteye.com
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2024-03-25 16:03:18
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一、概述HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop生态系统中的一个核心组件，它是一个高度容错性的分布式文件系统，设计用于在廉价硬件上存储大规模数据集。HDFS的架构采用主从（Master/Slave）结构模型，包含一个NameNode和多个DataNode。NameNode负责管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作，而DataNode则管理存储的
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2024-06-07 12:20:19
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目录创建文件夹HDFS文件上传上传文件参数优先级HDFS文件下载文件更名或移动HDFS删除文件或目录HDFS查看文件详情HDFS文件和文件夹判断 创建文件夹需要注意的是必须添加上@Test做测试才能让它运行起来。 其次是重名的类名很多，需要找到org.apache.hadoop底下的类才能成功跑起来。public class HdfsClient {
@Test
public v
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2023-08-18 22:16:32
120阅读
# 实现 Spark Hive 临时目录的完整指南
在大数据处理的世界中，Spark 和 Hive 是两个重要的工具，它们常常结合使用，以处理海量的数据。然而，在使用这些工具时，了解如何设置临时目录是至关重要的。作为一名刚入行的小白，以下是实现 Spark Hive 临时目录的完整流程和代码示例。
## 流程概述
以下表格展示了实现 Spark Hive 临时目录的步骤：
| 步骤 | 描
原创
2024-09-15 04:58:08
91阅读
# 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
Spark速度非常快的原因之一，就是在不同操作中可以在内存中持久化或者缓存数据集。当持久化某个RDD后，每一个节点都将把计算分区结果保存在内存中，对此RDD或衍生出的RDD进行的其他动作中重用。这使得后续的动作变得更加迅速。RDD相关的持久化和缓存，是Spark最重要的特征之一。可以说，缓存是Spark构建迭代式算法和快速交互式查询的关键。RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计
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2023-11-03 13:40:05
88阅读
Spark复习 Day03：SparkSQL
1. 什么是SparkSQL
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- SparkSQL是Spark用来处理结构化[表]数据的一个模块。
- 它提供了两个编程抽象：DataFrame和DataSet，底层还是RDD操作
2. DataFrame、DataSet 介绍
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# Java创建临时目录的步骤
## 1. 导入所需的类
在使用Java创建临时目录之前，我们需要导入所需的类。Java提供了java.io.File类来操作文件和目录，以及java.nio.file.Files类用于创建临时目录。
```java
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Fil
原创
2023-07-27 03:26:19
622阅读
上文介绍了spark的各种组件和入门，本文主要介绍spark读入文件以及数据格式（RDD/DataFrame）1、读入文件与转临时表1、json文件读取val df = spark.read.json("E:/people.json")
df.show()//将DataFrame的内容显示到页面2、CSV文件读取（注意编码要UTF-8）df=spark.read.csv("E:/emp1.csv"
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2023-09-03 16:37:17
764阅读
一、HDFS分布式文件系统概述
hdfs分布式文件系统 ， 将一个大的文件拆分成多个小文件存储在多台服务器中，可以通过Hadoop web界面查看
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2023-07-04 16:32:56
1195阅读
需要创建大量hdfs目录的原因：配置canal拿取mysql的binlog日志上传到hdfs目录。每一张表都需要一个hdfs目录，因此我是新建数据中台，需要同步 100+的IP 正常创建目录都是使用hadoop fs -mkdir -p /a1/b1/01少数目录可以这么创建，但是目录过多创建就会很慢，因为创建一个目录就需要去请求一次hadoop fs 。 快速创建大量hdfs
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2023-06-25 17:03:15
859阅读
# Spark 写 Hive 临时目录
Apache Spark 是一个强大的大数据处理引擎，通常与 Hadoop 和 Hive 配合使用，以实现大规模数据分析。当 Spark 作业需要将数据写入 Hive 表时，了解如何使用临时目录进行数据存储是非常重要的。本文将讨论如何在 Spark 中写入 Hive 临时目录，并提供相应的代码示例。
## 什么是 Hive 临时目录？
Hive 临时目
1、缓冲缓冲的作用：可以在内存中持久化或缓存多个数据集。当持久化某个RDD后,每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中,如果对这个RDD进行重复使用的时候,就不需要重复计算了,可以直接从缓冲中取。缓冲的使用：//persist() 会对当前RDD进行持久化，可以使用参数来设置缓冲的方式，如在内存中、磁盘中、内存加磁盘
pairRdd.persist(pairRdd.persist(Sto
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2023-11-28 08:39:18
144阅读
df.createGlobalTempView() // 对DF创建全局的临时视图，它产生的表，可以多个spark session共享，它的生命周期和spark application绑定
df.createTempView() // 对DF创建局部的临时视图，它产生的表，仅供创建spark session使用，其它的spark session无法获取单行查询package com.baiz
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2024-02-22 12:10:35
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## 在Java中临时目录创建目录的步骤
### 1. 确定临时目录的路径
在Java中，可以使用`System.getProperty("java.io.tmpdir")`方法获取操作系统的临时目录路径。
```java
String tempDir = System.getProperty("java.io.tmpdir");
```
### 2. 创建目录
使用Java的`File`类
原创
2023-10-13 05:03:16
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如果您使用的是JDK 7，请使用新的Files.createTempDirectory类创建临时目录。@Rulepublic TemporaryFolder folder = new TemporaryFolder();
在JDK 7之前，应该这样做：
public static File createTempDirectory()
throws IOException
{
final File
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2023-05-29 14:48:19
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