从上一篇文章(HDFS客户端文件写操作---概述)的示例代码中可以看到，先创建FileSytem类对象(其实这个对象就是DistributedFileSystem类对象，DistributedFileSystem类是FileSytem类的子类)，我们从FileSytem类的get函数开始，该函数有两个，代码如下：/** Returns the FileSystem for this URI's s
以下内容挺啰嗦的 包含三个部分事件背景（可以略过 我只是说一下为什么突然涉及这个问题基本解决法（可以举一反三获取IO流中的其他数据如何让它在streamlit中更美观地展示 （这个是记录教程的最终目的，仅供参考1. 事件背景在数据科学大多场景下，我们基本是在jupyter notebook上进行数据分析操作。很多信息我们都只是查看就足够而不需要读除来。 比如 DataFrame.info, 在ju
# 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
41阅读
# 使用Spark将数据写入HDFS的流程
## 介绍
在大数据领域，Apache Spark是一个非常流行的分布式数据处理框架，而Hadoop Distributed File System（HDFS）是Apache Hadoop的核心组件之一，用于存储和处理大规模数据集。本文将介绍如何使用Spark将数据写入HDFS。
## 整体流程
下面是将数据写入HDFS的整体流程：
| 步骤 |
原创
2024-01-24 11:02:04
387阅读
之前的Spark实时流处理的数据处理程序，要求把数据从kafka接收之后，分2路分别写入kafka和hdfs，写入kafka的部分之前已经有过总结，现在回过头来把之前的写入HDFS的地方重新总结一下，整个过程从头到尾有一个写入方式的优化，不过时间有点长啦，尽量描述完整( ˘ ³˘)♥。注意: 本文中使用的版本是spark2.2.1和2.6.0-cdh5.11.0背景在工作中，需要将从kafka收到
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2023-07-26 14:51:45
133阅读
本文将介绍如何使用Spark操作HBase的数据，实现列之间的计算，以特征值计算为例。特征值是指从原始数据中提取出来的具有代表性或判别性的数值，可以用于数据分析或机器学习等领域。本文将使用hbase-spark连接器，通过Spark RDD的方式，读取和写入HBase的表，实现对Sentinel-2卫星影像数据的特征值计算。主要内容如下：创建SparkSession和HBaseConfigurat
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2024-09-29 13:57:48
112阅读
前言操作系统：CentOS 7Java版本：1.8.0_221Flume版本：1.8.01. Kafka Channel使用场景配合Flume Source、Flume Sink使用，为Event的传输提供一种具有高可用的Channel配合Flume Source和拦截器interceptor使用，无Sink，用于将Flume搜集的Event传输到Kafka集群指定Topic中，便于Kafka消息
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2024-04-06 12:24:46
306阅读
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2023-06-29 10:56:48
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# 如何实现“dstream arm”在K8S中
作为一名经验丰富的开发者，我将会向你介绍如何在K8S中实现“dstream arm”。首先，我们需要了解一下整个过程的流程，然后逐步进行代码实现。
### 步骤概述
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建一个Kubernetes集群 |
| 步骤二 | 部署DStream并配置ARM架构 |
| 步骤三 |
原创
2024-05-27 11:44:02
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1. RDD队列（了解）测试过程中，可以通过使用ssc.queueStream(queueOfRDDs)来创建DStream，每一个推送到这个队列中的RDD，都会作为一个DStream处理。案例object SparkStreaming02_RDDQueue {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//创建配置文件对象
val con
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2021-03-09 19:54:43
192阅读
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# 深入了解Spark DStream
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的快速通用引擎，它提供了高效的数据处理能力和支持多种数据处理方式的API。在Spark中，有一个非常重要的概念就是DStream（Discretized Stream），它是Spark Streaming的核心抽象，用于处理实时流数据。
## 什么是Spark DStream？
DStream是一个连续的
原创
2024-07-11 05:51:40
38阅读
一.DStreams【离散流】 DStreams或离散流是Spark Streaming提供的基本抽象。它表示连续的数据流，可以是从源接收的输入数据流，也可以是通过转换输入流生成的已处理数据流。在内部，DStream由一系列连续的RDD表示，这是Spark对不可变的分布式数据集的抽象。DStream中的每个RDD都包含来自特定间隔的数据，如下图所示： 在DStream上执行的任何操作都
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2023-07-11 10:43:39
90阅读
Flume一、数据模型Flume的概念 flume是分布式的日志收集系统，它将各个服务器中的数据收集起来并送到指定的地方去，比如说送到图中的HDFS，简单来说flume就是收集日志的。Note：收集到的数据不一定直接到HDFS，还可以暂时存储到Kafka中，然后在存储到HDFS中。Event的概念 event的相关概念：flume的核心是把数据从数据源(source
对象表示形式每门面向对象的语言至少都有一种获取对象的字符串表示形式的标准方式。Python 提供了两种方式repr() 以便于开发者理解的方式返回对象字符串表示形式str()以便于用户理解的方式返回对象的字符串表示形式。正如你所知，我们要实现 __repr__ 和 __str__ 特殊方法，为 repr()和 str() 提供支持。 再谈向量类为了说明用于生成对象表示形式的众多方法，我
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2024-06-04 14:05:30
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Discretized Stream是Spark Streaming的基础抽象，代表持续性的数据流和经过各种Spark原语操作后的结果数据流。在内部实现上，DStream是一系列连续的RDD来表示。每个RDD含有一段时间间隔内的数据，如下图：对数据的操作也是按照RDD为单位来进行的计算过程由Spark engine来完成...
原创
2022-03-24 09:44:27
142阅读
# Spark DStream 面试实现流程
## 整体流程
下面是实现 "spark DStream" 的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A(创建SparkContext)
B(创建StreamingContext)
C(创建DStream)
D(对DStream进行操作)
E(启动StreamingContext)
原创
2023-12-15 05:16:02
82阅读
即，中文叫做，Spark Streaming提供的一种高级抽象，代表了一个持续不断的数据流。DStream可以通过输入数据源来创建，比的每个RDD都包含了一个时间段内的数据。
原创
精选
2024-04-27 19:06:59
206阅读
详细说说direct dstream
原创
2021-07-27 09:48:31
314阅读
Discretized Stream是Spark Streaming的基础抽象，代表持续性的数据流和经过各种Spark原语操作后的结果数据流。在内部实现上，DStream是一系列连续的RDD来表示。每个RDD含有一段时间间隔内的数据，如下图：对数据的操作也是按照RDD为单位来进行的计算过程由Spark engine来完成...
原创
2021-07-07 10:48:54
221阅读
据我目前所知道的，写入HDFS文件，不支持并发操作同一个文件，但是支持同时操作不同的文件下面代码是消费多个kafka 同时写入到HDFS注意：这个方法我已经放弃使用，仅供参考，在大量数据写入一段时间后，会发生租约问题，导致数据不再写入关于本文最后有提到过租约的解决办法，但是没有亲测是否成功，大家如果使用了我的方法，并且解决了这个问题，麻烦告知一下，互相学习，谢谢了。package com.tvm;
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2023-09-17 12:42:05
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