背景介绍：cdh集群、hadoop2.6.0、spark2.3.0hive表：text格式存储数据块：128M处理过程：读取hive表 -> 业务处理（无聚合操作） -> 写入hive、es问题描述：正常情况下，一个spark task要处理一个partition即128M的数据，因处理过程较耗时而成为任务瓶颈。解决过程：大的方向是进行任务拆分，增大并行度。方法一：使用spark提供的
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2023-09-12 10:35:16
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SparkStreaming动态读取配置文件标签： SparkStreaming HDFS 配置文件 MySql需求要实现SparkStreaming在流处理过程中能动态的获取到配置文件的改变并且能在不重启应用的情况下更新配置配置文件大概一个月改动一次，所以不能太耗性能为什么需要动态读取配置文件？在之前的项目中一直使用的读配置文件的模式是在应用启动阶段一次性读取配置文件并获取到其中的全部配置内容。
一、kafka 模拟数据：【1】模拟数据实体类：public class CarDataTest {
private String lat;
private String lon;
private String location;
private String status;
private String terminaltype;
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orc历史 ORC的全称是(Optimized Row Columnar)，ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式，它的产生早在2013年初，最初产生自Apache Hive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。orc结构–----hdfs上的物理视图 orc结构----逻辑视图orc存储结构解析 &nbs
# Spark Java读取ORC文件
## 1. 简介
在本篇文章中，我们将学习如何使用Spark Java读取ORC文件。ORC（Optimized Row Columnar）是一种高效的列式存储格式，它能够提供更好的压缩率和查询性能，特别适用于大规模数据处理。
我们将分为以下几个步骤来完成这个任务：
1. 准备工作：配置Spark环境和引入相关依赖
2. 创建SparkSession
原创
2023-08-14 16:45:47
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目录1.使用scala读取文件，生成hfile，bulkload2.展示一下java代码，不如scala快3.暂时认为最靠谱的put批量操作 如果你支持scala，恭喜你，很容易 一般写spark程序，文件路径都设置成hdfs路径，不容易报错；要不然容易踩坑，(⊙o⊙)…我踩坑了、将文件上传到hdfs吧。文件路径就写成 hdfs:/// 注意： 1.使用spark的saveAsNewAPI
Spark DataFrame读取外部文件并解析数据格式Spark DataFame实际是DataSet的一个特殊类型，DataFrame对sql过程做很了很多优化。现在DataFrame用起来和Python的Pandas一样方便了，这里记录一下DataFrame读取外部文件并解析的过程。type DataFrame = Dataset[Row]spark读取csv文件有许多参数可以设置，例如in
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2023-06-19 05:49:05
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Spark SQL介绍和DataFrame概念以及其API的应用示范【以下内容都是自己在集群上学习截图展示】Spark SQL介绍：Spark SOL是用于结构化数据、半结构化数据处理的Spark高级模块，可用于从各种结构化数据源，例如JISON (半结构化)文件、CSV文件、ORC文件(ORC文件格式是一种Hive的文件存储格式，可以提高Hive表的读、写以及处理数据的性能)、Hive表、Par
# Spark读取ORC参数配置教程
## 1. 概述
在Spark中，读取ORC文件需要进行参数配置。本文将介绍如何使用Spark读取ORC文件，并详细说明每个步骤需要做什么，提供相应的代码示例。
## 2. 整体流程
下表展示了完成该任务的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 配置SparkSession |
| 3 |
刚开始使用spark-sql，首先看了一部分的源码。然后开始着手程序的编写。 在spark中使用jdbc： 在 Spark-env.sh 文件中加入: export SPARK_CLASSPATH= 任务提交时加入: spark-submit –master spark://master:7077 –jars ojdbc16.jar一、 val rdd = sqlContext.rea
# Java读取ORC文件
## 介绍
ORC（Optimized Row Columnar）是一种高效的列式存储文件格式，适用于大规模数据存储和处理。本文将介绍如何使用Java读取ORC文件，并给出相关的代码示例。
## ORC文件格式
ORC文件格式是一种用于存储和处理大规模数据的列式存储文件格式。它将数据按照列而不是行进行存储，提供了更高的压缩比和查询性能。
ORC文件由三个主要部
# Java读取ORC文件教程
## 简介
本教程将指导你如何使用Java来读取ORC文件。ORC（Optimized Row Columnar）是一种高效的列式存储文件格式，常被用于大数据分析和存储。在本文中，我们将使用Apache ORC库来读取ORC文件。
## 整体流程
下面的表格展示了整个读取ORC文件的流程和每个步骤需要做的事情。
| 步骤 | 动作 |
| --- | ---
原创
2023-09-20 09:26:17
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# Python读取ORC文件
ORC（Optimized Row Columnar）是一种用于大数据存储和处理的列式存储格式。它具有高压缩率、高性能和低存储成本的特点，常用于Hadoop生态系统中的数据仓库和数据分析。
Python作为一种广泛应用的编程语言，提供了多种方法来读取和处理ORC文件。本文将介绍如何使用Python读取ORC文件，并给出相关的代码示例。
## 安装依赖库
在开
## Python读取ORC文件
ORC（Optimized Row Columnar）是一种高效的列式存储格式，用于存储和处理大规模数据集。在Python中，我们可以使用Apache Arrow库来读取和处理ORC文件。
本文将介绍如何使用Python读取ORC文件，并提供相关的代码示例。
### 安装依赖库
在开始之前，我们需要安装Apache Arrow库。可以使用以下命令进行安装：
# 如何实现“orc文件读取python”教程
## 1. 整体流程
首先，让我们看一下整个实现过程的步骤：
```mermaid
gantt
title 实现“orc文件读取python”流程图
section 整体流程
学习概念 :done, 2021-12-01, 2d
安装所需库 :done, 2021-12-
1、设置连接，参考之前文章：Java API操作HA方式下的Hadoopstatic String ClusterName = "nsstargate";
private static final String HADOOP_URL = "hdfs://"+ClusterName;
public static Configuration conf;
stati
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2023-05-18 16:19:41
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刚开始使用spark-sql，首先看了一部分的源码。然后开始着手程序的编写。在spark中使用jdbc：在 Spark-env.sh 文件中加入:export SPARK_CLASSPATH=任务提交时加入:spark-submit –master spark://master:7077 –jars ojdbc16.jar
一、
val rdd = sqlContext.read.format(“
ORC文件从Spark2.3开始，Spark支持带有ORC文件的新ORC文件格式的矢量化ORC阅读器。为此，新添加了以下配置。矢量化读取器用于本机ORC表（例如：使用USING ORC子句创建的）当spark.sql.orc.impl被设置为native并且spark.sql.orc.enableVectorizedReader被设置成true。对于Hive ORC serde表（例如，使用该子句
orc文件是hive中重要文件格式，在大数据中具有广泛的应用场景。orc文件是二进制文件，不能直接进行读取或者写入，这里介绍如何通过Java API将普通规范式文件转换为orc文件，并且将orc文件读到控制台。关于orc文件格式，这里不做详细介绍。目录 1，第一步，添加相关依赖(出处来源于官网)，测试该程序时应具备Had
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2023-05-24 14:31:30
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<一>Spark论文阅读笔记楔子源码阅读是一件非常容易的事，也是一件非常难的事。容易的是代码就在那里，一打开就可以看到。难的是要通过代码明白作者当初为什么要这样设计，设计之初要解决的主要问题是什么。在对Spark的源码进行具体的走读之前，如果想要快速对Spark的有一个整体性的认识，阅读Matei Zaharia做的Spark论文是一个非常不错的选择。在阅读该论文的基础之上，再结合Sp
