情况说明：数据以parquet文件形式保存在HDFS上，数据中的某一列包含了日期（例如：2017-12-12）属性，根据日期对数据分区存储，如下图所示： 项目需求： 在项目中想要读取某一个月的数据，肿么办？ 解决方法： spark中读取本地文件的方法如下:sparkSession.read.parquet("hdfs://path") 1 方法一：&n
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2024-02-01 10:27:22
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# 使用 Spark DataFrame 将数据写入 HDFS 的方法
随着大数据技术的普及，Apache Spark 已成为处理和分析大规模数据的首选工具之一。Spark 的 DataFrame API 提供了一种非常方便的方式来操作分布式数据集合，而 HDFS（Hadoop Distributed File System）则是存储这些数据的重要平台。本文将介绍如何使用 Spark 的 Dat
原创
2024-08-20 07:23:58
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个性化的需求随着互联网知识信息指数级膨胀，个性化的需求对于用户来说越来越重要，通过推荐算法和用户点击行为的流式计算可以很简单的做出一个商用的推荐系统。流程javaspark streamingkafkaredismysqlspark streaming从kafka读取用户行为数据，过滤数据后从redis中拉取物品相似度矩阵，从db或缓存中获取用户历史行为，通过协同过滤进行兴趣/ctr候选集计
# Spark DataFrame 写入到 HDFS 的实践指南
Apache Spark 是一个开源的分布式计算系统，它提供了一个快速、通用和易于使用的大规模数据处理平台。在处理大规模数据时，Hadoop 分布式文件系统（HDFS）是一个常用的存储解决方案。本文将介绍如何使用 Spark DataFrame 将数据写入 HDFS，并展示相关的代码示例。
## Spark DataFrame
原创
2024-07-23 10:49:19
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# 使用 Apache Spark 写入 HDFS 的简单指南
Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，广泛用于大规模数据处理和分析。而 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）则是一个可靠的文件存储系统，通常与 Spark 一起使用，以处理大数据集。本文将介绍如何使用 Apache Spark 将数据写入 HDFS，并提供相应的代码示例。我们还将通过状态图和旅行图来帮助您更
原创
2024-09-19 08:24:45
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1.简述使用yarn的方式提交spark应用时，在没有配置spark.yarn.archive或者spark.yarn.jars时， 看到输出的日志在输出Neither spark.yarn.jars nor spark.yarn.archive is set；一段指令后，会看到不停地上传本地jar到HDFS上，内容如下，这个过程会非常耗时。可以通过在spark-defaults.conf配置里添
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2024-05-07 12:10:15
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写随笔大概也是做笔记记录下自己思考的意思吧，之前有些事情觉得做随笔还是比较有用的，mark一下一个有用的网址 关于rdd的操作，网上有很多很多的教程，当初全部顺一遍，除了对rdd这个类型有了点概念，剩下具体的方法以及方法的写法已经快忘记了，所以具体还是记一下对某些事情的思考吧。 关于将rdd保存为文件，我使用的是import org.apache.spark.{SparkConf, Spa
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2023-09-16 12:43:06
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Spark大数据分析与实战：HDFS文件操作一、安装Hadoop和Spark二、启动Hadoop与Spark查看3个节点的进程masterslave1slave2Spark shell命令界面与端口页面三、HDFS 常用操作（1） 启动Hadoop，在HDFS 中创建用户目录“/user/hadoop”；Shell命令：[root@master ~]# hadoop fs -mkdir /user
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2023-08-15 19:04:02
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一、前言MapReduce早已经对接了HBase，以HBase作为数据源，完成批量数据的读写。如今继MapReduce之后的Spark在大数据领域有着举足轻重的地位，无论跑批，流处理，甚至图计算等都有它的用武之地。Spark对接HBase成为不少用户的需求。二、Spark On HBASE1.可以解决的问题Spark和HBASE无缝对接意味着我们不再需要关心安全和RDD与HBase交互的细节。更方
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2024-04-27 17:56:55
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文件存储 分区规则: /houseId=?/dayId=?/hourId=?/minutet=5(5分钟产生一个文件) 存在问题: 1.收敛参数coalesce失效,小文件特别多 不同houseId(区域)的数据差异很大(如北上广与新疆西藏订单数据),导致清洗产生大量小文件 100G原始文件,清洗后产生10万多个文件2.数据入库延迟大 因为kafka 不同分区流速差异大,HDFS数据有延迟几个小时
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2024-03-10 23:33:36
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Spark大数据分析与实战：HDFS文件操作一、安装Hadoop和Spark具体的安装过程在我以前的博客里面有，大家可以通过以下链接进入操作Linux基础环境搭建（CentOS7）- 安装HadoopLinux基础环境搭建（CentOS7）- 安装Scala和Spark二、启动Hadoop与Spark查看3个节点的进程masterslave1slave2Spark shell命令界面与端口页面三、
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2024-07-03 22:16:57
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# 使用 Spark SQL 写入 HDFS 的完整指南
## 引言
在大数据处理的场景中，Apache Spark 和 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 是两种流行的技术。本文将详细讲解如何使用 Spark SQL 将数据写入 HDFS。文章将从整体流程入手，逐步深入到每一步的代码实现与解释。
## 整体流程
在进行 Spark SQL 写入 HDFS 的过程中，首先需要明确各
原创
2024-08-27 07:06:26
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# Java Spark 写入 HDFS 的完整指南
在这个指南中，我们将逐步学习如何使用 Java Spark 将数据写入 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）。如果你是初学者，首先要了解整个过程的步骤。
## 整体流程
以下是将数据写入 HDFS 的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------
一、实现功能dataframe保存到指定路径，一般都是一个文件夹，具体保存文件是文件夹内部的 part-00000*文件。对于需要指定最终保存文件的场景，本身api无法实现。本文提供保存到指定文件夹内，并且指定最终文件名称的两种方法。二、方法1：直接使用hdfs的api实现修改文件名称1.实现思路首先，DataFrame先减少分区到1个，再转换为RDD，然后写入hdfs，因为DataFrame直接
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2023-08-07 00:42:10
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1.写在前面在spark streaming+kafka对流式数据处理过程中，往往是spark streaming消费kafka的数据写入hdfs中，再进行hive映射形成数仓，当然也可以利用sparkSQL直接写入hive形成数仓。对于写入hdfs中，如果是普通的rdd则API为saveAsTextFile()，如果是PairRDD则API为saveAsHadoopFile()。当然高版本的sp
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2023-07-06 17:21:04
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# Spark PartitionBy写入HDFS
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解如何使用Apache Spark将数据写入HDFS，并使用`partitionBy`方法进行分区。以下是实现这一任务的完整流程。
## 流程概述
以下是实现Spark PartitionBy写入HDFS的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备环境 |
| 2 |
原创
2024-07-21 09:57:15
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# Spark 写入 HDFS 文件的详解指南
在大数据处理的领域，使用 Apache Spark 将数据写入 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）是一项很基础且重要的技能。对于刚入行的小白，我们将通过清晰的步骤和代码示例来展示整个流程。
## 整体流程概述
以下是使用 Spark 写入 HDFS 文件的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 环境准
# 使用Apache Spark将数据写入HDFS的指南
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，可以处理大规模的数据集。将数据写入HDFS（Hadoop Distributed File System）是大数据处理中的常见操作。在本篇文章中，我们将指导你完成从Spark写入HDFS的整个流程。
## 1. 流程概述
在开始之前，了解整个流程是非常重要的。下面是将Spark数据写
# 如何实现“spark 写入 hdfs json”
## 一、整体流程
为了将数据写入HDFS中的JSON文件，需要经过以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 读取数据源 |
| 3 | 对数据进行处理 |
| 4 | 将数据写入HDFS中的JSON文件 |
## 二、具体步骤
### 1. 创建
原创
2024-06-17 05:29:58
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（1）只有Key-Value 类型的RDD 才有分区器，非 Key-Value 类型的RDD 分区的值是 None。（2）每个RDD 的分区 ID 范围：0 ~ (numPartitions - 1)，决定这个值是属于那个分区的。1. Hash 分区说明对于给定的 key，计算其hashCode，并除以分区个数取余。源码class HashPartitioner(partitions: Int)
