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
<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
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
# Java OSS 文件下载后文件变大问题解决方案
## 1. 简介
在使用 Java OSS 文件下载功能时，有时会遇到文件下载后文件大小变大的问题。这个问题通常是由于文件编码格式不正确或者文件内容被修改导致的。本文将针对这个问题给出解决方案，并提供详细的代码示例。
## 2. 解决方案流程
下面是解决该问题的整体流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[
文件操作 一般步骤1. 文件打开 2. 文件操作 3. 文件关闭1. 打开文件 使用open(文件名(绝对路径), 打开模式, 编码) 文件打开的模式有：r: 只读模式（默认）w: 只写模式 （不可读，文件不存在就创建，存在则清空）x: 只写模式 （不可读，文件不存在就创建，存在则报错）a: 追加模式 （不可读，如果文件
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2023-09-03 18:16:01
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# 如何在Java中实现“读文件后文件被占用”
作为一名初学者，你可能会碰到一些看似简单但实际上会令你困惑的问题。比如，如何在Java中读取一个文件，同时保持文件的占用状态，以便于其他线程或进程无法访问它。本文将详细介绍整个流程，步骤，代码实现等，帮助你掌握这个技能。
## 流程概述
下面是我们要实现整个功能的流程：
| 步骤 | 操作
HDFS文件读取的过程1).使用HDFS提供的客户端开发库Client，向远程的Namenode发起RPC请求；2).Namenode会视情况返回文件的部分或者全部block列表，对于每个block，Namenode都会返回有该block拷贝的DataNode地址；3).客户端开发库Client会选取离客户端最接近的DataNode来读取block；如果客户端本身就是DataNode,那么将从本地
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2023-09-20 12:44:18
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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。
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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spark SQL Parquet 文件的读取与加载是由许多其他数据处理系统支持的柱状格式。Spark SQL支持阅读和编写自动保留原始数据模式的Parquet文件。在编写Parquet文件时，出于兼容性原因，所有列都会自动转换为空。1， 以编程方式加载数据private def runBasicParquetExample(spark: SparkSession): Uni
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2023-08-23 16:57:18
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# Spark Shell读取ORC文件的简单指南
## 引言
Apache Spark是一个强大的分布式计算引擎，它支持多种数据格式，包括ORC（Optimized Row Columnar）格式。ORC格式因其高效的数据存储和读取性能而广泛应用于大数据处理。本指南将介绍如何在Spark Shell中读取ORC文件，同时提供代码示例和相关类图、序列图。
## ORC文件简介
ORC是一种
# 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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## Spark 读文件
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的开源分布式计算框架，它提供了强大的计算能力，可以处理大规模数据集。Spark 支持从各种数据源中读取数据，包括文本文件、JSON 文件、Parquet 文件等等。在本文中，我们将重点介绍如何使用 Spark 读取文件的方法，并给出相应的代码示例。
### Spark简介
Apache Spark 是一个基于
# 优化Spark SQL读取ORC表的性能
## 1. 整体流程
### 步骤表格
```mermaid
erDiagram
确定问题解决方案 --> 下载ORC表数据: "Step 1"
下载ORC表数据 --> 创建SparkSession: "Step 2"
创建SparkSession --> 读取ORC表数据: "Step 3"
读取ORC表数据
spark.read.textFile和sc.textFile的区别val rdd1 = spark.read.textFile("hdfs://han02:9000/words.txt") //读取到的是一个RDD对象val rdd2 = sc.textFile("hdfs://han02:9000/words.txt") //读取到的是一个Dataset的数据集分别进行单词统计的方法:r
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2023-06-14 20:43:32
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导读 在大数据领域中，hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，主要用于对大数据量的处理工作，在平时设计和查询时要特别注意效率。数据倾斜、数据冗余、job或者I/O过多，MapReduce分配不合理等都会影响到hive效率。 本文主要介绍hql语句本身优化和hive配置优化提高hive效率。 ▐ 谓词下推 就是将SQL
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2023-07-24 15:36:14
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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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在hive中建表格式存储格式为orc create table user(id int,name string) stored as orc; spark写文件 val jsons = "hdfs://localhost:9000/t
原创
2016-12-13 16:36:42
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一，基本概述调优内存的使用主要有三个方面的考虑：对象的内存占用量(你可能希望整个数据集都适合内存)，访问这些数据的开销，垃圾回收的负载。默认情况下，java的对象是可以快速访问的，但是相比于内部的原始数据消耗估计2-5倍的空间。主要归于下面三个原因：1),每个不同的Java对象都有一个“对象头”，它大约是16个字节，包含一个指向它的类的指针。对于一个数据很少的对象（比如一个Int字段
spark 基本概念介绍RDD直观上，RDD可理解为下图所示结构，即RDD包含多个Partition（分区），每个Partition代表一部分数据并位于一个计算节点RDD本质上是Spark中的一个抽象类RDD包含以下成员方法或属性：1、compute方法提供在计算过程中Partition元素的获取与计算方式2、partition的列表每一个partition代表一个并行的最小划分单元；3、depe
