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
# 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
# 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
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
# 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
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
转载
2023-09-16 12:43:06
100阅读
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
转载
2023-08-15 19:04:02
181阅读
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
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
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、
# 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
# 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 |
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
转载
2023-08-07 00:42:10
553阅读
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
转载
2023-07-06 17:21:04
189阅读
# 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
Spark中加载本地(或者hdfs)文件以及 spark使用SparkContext实例的textFile读取多个文件夹(嵌套)下的多个数据文件在正常调用过程中，难免需要对多个文件夹下的多个文件进行读取，然而之前只是明确了spark具备读取多个文件的能力。针对多个文件夹下的多个文件，以前的做法是先进行文件夹的遍历，然后再进行各个文件夹目录的读取，其实不必那么麻烦，因为spark原生就支持这样的能力
转载
2023-08-28 22:10:52
311阅读
最近遇见加载程序写入hdfs速度缓慢问题。经过长时间的分析后解决，这里写下思路和解决方案。实时数据写入kafka过慢，导致加载到多个存储组件的sparkstreaming延迟过高。其中hbase10ms，tsdb70ms，hdfs20s。第一次尝试，分离加载程序，独立写入hdfs单独加载。速度仍然缓慢。通过日志分析得到，程序的瓶颈在于写的过程，即：InputStream in = new Buf
转载
2023-06-05 12:48:08
362阅读
Spark作为大数据计算框架，主要的优势在于数据计算，但是因为自身不具备分布式文件系统，所以往往需要结合其他的文件系统和数据源来完成工作，这其中就包括HDFS。HDFS是Hadoop的分布式文件系统，Spark写数据到Hadoop，其实就是HDFS与Spark协同工作，那么这一过程要如何实现呢？ Spark框架不管是写数据还是读取数据，基于Hadoop集群，主要靠的就是HDFS。我们可以把这个过程
转载
2023-09-05 08:43:15
328阅读
# 使用Spark消费Kafka并写入HDFS指南
在大数据生态系统中，Apache Kafka和Hadoop HDFS（Hadoop Distributed File System）是两个重要的组件。Kafka用于处理实时数据流，而HDFS则用于存储价值数据。本文将详细描述如何使用Apache Spark从Kafka消费数据并将其写入HDFS，适合刚入行的开发者。
## 整体流程
在开始具
PySpark集群完全分布式搭建本文的目的是使读者对spark的安装流程有一个清晰的认识，并且能根据本文的内容搭建一个属于自己的完全分布式Spark集群，并在此基础上增加pyspark的分布式环境。阅读本文前，有几个点需要注意：本文假设读者有Hadoop的搭建基础，并且成功搭建了完全分布式的Hadoop集群，因此本文不会对该方面的知识进行铺垫。本文假设读者有在Linux上安装anaconda或者m
