High Performance Spark学习笔记: gitBook地址Chapter 2 How Spark Worksspark是依托于分布式存储系统集群管理器之上的分布式通用计算框架Spark Components 基于抽象数据集RDD：惰性预估计、静态类型、分布式集合，具有tansformatins 操作函数1. &n
目录前言MP4简介几个概念MP4格式概览BOX简介BOX结构详解Box HeaderBox BodyBox vs FullBox常用BOX详解File Type Box（ftyp）moov（Movie Box）mvhd（Movie Header Box）Track Box（trak）Track Box（tkhd）Media Box（mdia）Media Header Box（mdhd）hdlr（
# Spark写文件指定编码
Apache Spark是一个快速且通用的集群计算系统，它提供了高效的大数据处理能力。在实际的数据处理过程中，我们有时需要将数据写入文件，并且指定文件的编码方式。本文将介绍如何在Spark中写文件时指定编码，并提供相应的代码示例。
## 为什么需要指定编码
在进行数据处理时，不同的数据源和数据处理工具可能使用不同的字符编码方式。如果不指定编码，可能会导致文件读取
原创
2023-12-18 08:20:02
110阅读
本文来自于2019年10月15日-17日荷兰首都阿姆斯特丹举行的 SPARK + AI SUMMIT Europe 2019 会议，议题名为《Near Real Time Data Warehousing with Apache Spark and Delta Lake》，分享者 Jasper Groot。今年数砖开源的重量级项目 Delta Lake（重磅 | Apache Spa
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2024-08-13 08:44:01
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Spark内存管理Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解 Spark 内存管理的基本原理，有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优。本文中阐述的原理基于 Spark 2.X 版本。在执行 Spark 的应用程序时，Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程，前者为主控进程，负责创建 Spar
1. Spark简介1.1. Spark说明Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一，与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势：Spark提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的
Spark对很多种文件格式的读取和保存方式都很简单。Spark会根据文件扩展名选择对应的处理方式。Spark支持的一些常见文件格式如下：文本文件 使用文件路径作为参数调用SparkContext中的textFile()函数，就可以读取一个文本文件。也可以指定minPartitions控制分区数。传递目录作为参数，会把目录中的各部分都读取到RDD中。例如： val input = sc.tex
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2023-09-05 10:39:26
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# Spark 写 HDFS 设置单文件大小
## 1. 简介
在使用 Spark 将数据写入 HDFS 时，默认情况下会将数据分散存储到多个文件中。但有时我们希望将数据存储到一个单独的文件中，以便于后续的处理或导出。本文将介绍如何使用 Spark 实现将数据写入 HDFS 并设置单文件大小的方法。
## 2. 实现步骤
以下是实现此功能的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2024-01-01 03:59:29
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## Spark SQL 写 HDFS 设置文件大小
在大数据处理中，将数据写入到 HDFS 中是常见的操作之一。而在 Spark SQL 中，我们可以使用 DataFrame 或者 Dataset API 将数据写入到 HDFS 中。本文将介绍如何使用 Spark SQL 将数据写入到 HDFS，并设置文件大小的方法。
### 准备工作
在开始之前，请确保你已经正确安装了以下软件和库：
原创
2024-01-06 05:40:23
339阅读
一：Spark导论1：Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。Spark的一个主要特点就是能够在内存中进行计算。2：Spark的软件栈包括很多组件 3：Spark不仅可以将任何Hadoop分布式文件系统(HDFS)上的文件读取为分布式数据集，也可以支持其他支持
## Spark写文件时如何指定编码
在使用Spark进行数据处理和分析的过程中，我们经常需要将处理结果保存到文件中。然而，有时候保存的文件中可能含有非ASCII字符，如果不指定编码，保存的结果可能会出现乱码现象。本文将介绍如何使用Spark指定编码来解决这个问题，并提供相应的代码示例。
### 问题描述
假设我们有一个包含中文字符的DataFrame，我们希望将其保存为一个文本文件。如果不
原创
2023-12-14 08:18:59
105阅读
# 在Spark中写入ClickHouse指定节点的详细指南
在大数据处理领域，Spark和ClickHouse的结合为高效的数据流处理和分析提供了强大的支持。对于刚入行的小白，学习如何将数据从Spark写入ClickHouse的特定节点是一个重要的技能。本文将逐步带你了解整个流程，并提供具体的代码示例。
## 整体流程
以下是将Spark数据写入ClickHouse的每一步流程：
| 步
# Spark写文件
Apache Spark 是一个快速通用的大数据处理引擎，它提供了强大的分布式数据处理能力。在 Spark 中，我们经常需要将处理后的结果写入文件，以便后续分析或持久化存储。本文将介绍如何在 Spark 中写文件，并提供相应的代码示例。
## Spark写文件的方式
在 Spark 中，有多种方式可以将数据写入文件，其中常用的有以下几种：
1. 保存为文本文件：可以将
原创
2024-07-06 04:17:49
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前言本文主要阐述的是在开发spark的时候遵循十大开发原则，这些原则都是我们的前辈辛辛苦苦的总结而来，但是也不是凭空创造的，是有依据可循的，就在官网上面，让我们来认识一下吧。网址：http://spark.apache.org/docs/2.2.3/tuning.html通过上面的网址我们可以找到所有优化spark的内容，记下来让我开始阐述一下这十大开发原则吧。原则一：避免创建重复的
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2023-11-16 19:30:02
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之前一个spark写ck的任务，某天开始频繁报错如下：Too many parts (300). Merges are processing significantly slower than inserts (version 21.6.5.37 (official build))。之前在网上查了查该问题，了解到：当数据插入到clickhouse时，会生成parts文件，clickhouse后台会
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2024-08-11 22:55:10
174阅读
官网文档：https://clickhouse.tech/docs/zh/spark读写clickhousespark读取clickhouse数据//一：这种jdbc的了连接加载的是全量表数据
val prop = new java.util.Properties
prop.setProperty("user", "default")
prop.setProperty("password", "
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2023-10-02 10:34:42
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在大数据计算框架中，Shuffle阶段的设计优劣是决定性能好坏的关键因素之一。 为了深入理解Shuffle阶段的各个细节， 并进一步在理解的基础上优化代码，减少不必要的Shuffle开销， 我将通过几篇博客深入分析Spark Shuffle阶段的源代码实现，详细解析Spark Shuffle阶段的实现细节，主要内容包括Shuffle机制框架详解和当前Spark 2.12 中已经支持的Shuffle
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2024-06-26 16:02:40
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昨天通过pycharm已经能够连接到集群了 先启动spark集群zk-startall.shstart-all.shcd /home/hadoop/spark-3.5.0./sbin/start-all.sh启动以后看看集群里面的文件夹mysql -uroot -p然后可以连接到虚拟机的数据库的 密码是123456show databases查看现有数据库 然后Navicat新建连接数据库 还需要
# Spark 写空文件
## 介绍
Apache Spark 是一个开源的大数据处理框架，提供了丰富的功能和易于使用的API，用于处理和分析大规模的数据集。在 Spark 中，写入数据到文件是一个常见的操作。本文将介绍在 Spark 中如何编写空文件，并提供相应的代码示例。
## Spark 写空文件的方法
### 方法一：使用空数据集
一种简单的方法是使用空的数据集来写入空文件。在
原创
2024-01-17 07:41:37
105阅读
（相关代码为scala版本，其他java和python版自行查阅）概述
每个spark应用由一个driver program组成，driver program运行用户main函数并在集群上执行多种并行操作。spark主要的抽象概念是弹性分布式数据集（RDD），它是分区在集群节点上的数据集合，可在其上做并行操作。RDDs可以从一个hadoop文件系统（或者其他任何hadoop支持的文件系统）上
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2023-12-12 15:33:23
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