Spark数据读取对于存储在本地文件系统或分布式文件系统（HDFS、Amazon S3）中的数据，Spark可以访问很多种不同的文件格式，比如文本文件、JSON、SequenceFileSpark SQL中的结构化数据源，包括JSON和Hive的结构化数据源数据库和键值存储，自带的库，联结HBase或其他JDBC源格式名称结构化备注文本文件否普通的文本文件，每行一条记录JSON半结构化每行一条记录
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2023-07-12 10:10:20
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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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# 使用Spark SQL写入HDFS教程
## 整体流程
首先，让我们来看一下整体的操作流程，可以通过以下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 读取数据源创建DataFrame |
| 3 | 执行Spark SQL操作 |
| 4 | 将DataFrame写入HDFS |
## 操作步骤及代码示
原创
2024-03-18 03:46:22
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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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1、HDFS简介：Hadoop分布式文件系统（HDFS）被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。HDFS有三类节点，一类是NameNode，又名“名称节点/元数据节点”；另一类是DataCode(数据节点），还有一个是Secondary NameCode（第二名称节点）物理磁盘中有块的概念，磁盘的物理Block是磁盘操作最小的单元，读写操作均以Block为最小单元，一般为512 Byte。H
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2023-07-14 10:41:23
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在分布式计算中，为了提高计算速度，数据本地性是其中重要的一环。 不过有时候它同样也会带来一些问题。一.问题描述在分布式计算中，大多数情况下要做到移动计算而非移动数据，所以数据本地性尤其重要，因此我们往往也是将hdfs和spark部署在相同的节点上，有些人可能会发现即使他已经这么做了，在spark的任务中的locality还是ANY，这说明所有的数据都是走的网络IO。在没有没有shuffle的情况
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2024-01-24 18:42:43
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Hadoop
部分参考《hadoop大数据实战手册-精英版》-有很多命令查找语句 详细： hadoop分为几大部分：yarn负责资源和任务管理、hdfs负责分布式存储、map-reduce负责分布式计算 YARN总体上仍然是master/slave（主从）结构Hdfs文件系统
HDFS 部分由NameNode、SecondaryNameNode和DataNode组成。 HDFS 文件的大小可以大
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2023-07-27 20:38:22
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Spark读取HDFS或者AFS等文件系统文件Spark读取文件有很多方法，我这里主要介绍一下读取非结构化的文件的两种方式，针对多文件读取，单文件读取也是一样的。方案一：spark的textFile方法，也是最简单的方案，支持通配符
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2023-08-31 09:35:33
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一、RDD算子
RDD被创建后是只读的，不允许修改。Spark提供了丰富的用于操作RDD的方法，这些方法被称为算子。一个创建完成的RDD只支持两种算子：转化（Transformation）算子和行动（Action）算子。二、准备工作（一）准备文件1、准备本地系统文件在/home目录里创建words.txt
2、把文件上传到HDFS将words.txt上传到HDFS系统的/park目录里
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2023-08-18 22:38:22
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Spark是目前最流行的分布式计算框架，而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎，基于Spark做离线或者实时计算，数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法。例如用户画像、单品画像、推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介，供客户端使用。因此Spark如何向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了。本文将会介绍三种写入的方式，其中一种还在期待中，暂且官网即可...代码在spark
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2023-08-02 14:29:52
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# Spark 清除 HDFS 数据
在使用 Spark 进行数据处理时，经常需要清除 HDFS 中的数据，以便重新运行任务或释放存储空间。本文将介绍如何使用 Spark 提供的 API 来清除 HDFS 数据，并提供相应的代码示例。
## HDFS 简介
HDFS（Hadoop Distributed File System）是 Hadoop 中的分布式文件系统，它能够以高容错性、高吞吐量
原创
2024-01-18 12:13:14
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# HDFS 数据导入 Spark 的完整指南
在大数据生态系统中，HDFS（Hadoop Distributed File System）和Spark通常是组合使用的。对初学者而言，将HDFS中的数据导入到Spark中可能会显得复杂，但只需根据一定步骤进行操作，就能轻松实现。本文将指导你完成这一流程。
## 整体流程
下面的表格概述了整个流程：
| 步骤 | 说明
Spark Streaming整合HDFS与Spark SQL
原创
精选
2023-10-17 16:31:53
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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughp
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2023-08-26 02:08:41
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## Spark SQL读取HDFS并行度
在使用Spark进行数据处理时，经常需要从HDFS中读取大规模的数据进行分析。在这个过程中，调整并行度是非常重要的，可以提高作业的性能和效率。下面我们将介绍如何通过Spark SQL读取HDFS数据，并调整并行度来优化作业。
### 读取HDFS数据
首先，我们需要使用Spark SQL来读取HDFS中的数据。Spark SQL提供了一个简单而强大
原创
2024-03-04 06:53:25
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Spark Streaming整合HDFS与Spark SQL
原创
2021-07-12 16:38:41
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Hadoop 和Spark完全分布式部署1. 配置相关服务器1.1 修改主机名hostname master1.2 修改/etc/hosts文件, 添加如下配置，方便通过主机名访问服务器127.0.0.1 localhost
master_ip master
worker1_ip worker01
worker2_ip worker021.3 配置ssh免密登录cd ~/.ssh
ssh-keyg
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2023-08-25 22:34:13
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1.前言E-MapReduce计划从EMR-3.18.1版本开始提供Spark Streaming SQL的预览版功能。Spark Streaming SQL是在Spark Structured Streaming的基础上做了进一步封装，方便用户使用SQL语言进行Spark流式分析开发。Spark Streaming SQL直接地透明地受惠于Spark SQL的优化带来的性能提升，同时也遵循Spa
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2024-07-24 21:56:09
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1、生成票据
1.1、创建认证用户
登陆到kdc服务器，使用root或者可以使用root权限的普通用户操作：
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2023-07-12 08:35:31
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1. HADOOP和spark的关系？如下图所示： Hadoop和 Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储, 也有计算处理的功能。Spark，则是一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，它并不会进行分布式数据的存储。2.Hadoop主要包括哪些重要组
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2023-08-18 22:16:07
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