一、将解压包发送到linux服务器上：1、在windos上下载好.tar.gz文件后，通过winscp等SFTP客户端传送给linux2、在linux中通过wget命令直接下载#wget [选项] [下载地址]wget常用参数：-b：后台下载(默认下载到当前目录)-O：用自定义的名字保存下载文件。下载下来的文件默认会用“下载地址的最后一个“/”符号后面的字符串来命名”，而我们可以使用“-O 新文件
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2023-07-13 21:04:57
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# Spark解压gz文件的实现流程
本文将教你如何使用Spark来解压gz文件。Spark是一个强大的分布式计算框架，可以处理大规模数据集。解压gz文件是一个常见的任务，通过本文的指导，你将学会使用Spark来解压gz文件。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[读取gz文件]
B --> C[解压gz文件]
C --
原创
2023-11-22 06:58:18
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# 使用 Python 读取 GZ 压缩文件的指南
在数据处理和传输中，GZ（Gzip）文件由于其高效的压缩算法，常被广泛使用。作为一名刚入行的小白，你可能会对如何使用 Python 来读取这些 GZ 文件感到困惑。本文将详细指导你如何实现这一功能，包括所需的步骤、每一步的代码示例，以及相关的解释。
## 整体流程
在开始编写代码之前，让我们先了解一下整个实现的流程：
```mermai
原创
2024-08-13 04:43:10
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# spark 2.x ML概念与应用@(SPARK)[spark] 一基础1核心概念2Transformer3Estimator4Pileline5同一实例6保存模型二基本数据结构一核心概念1本地向量 LocalVecotr2向量标签 LabelVector3本地矩阵4分布式矩阵二libsvm数据格式3fittransform方法的参数DF包含哪些列三朴素贝叶斯与逻辑回归示例一准备学习数据1数据
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2024-05-14 18:18:07
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spark-3.0.1源码阅读之文件数据计算1 调试2 核心方法2.1 makeRDD方法2.2 saveAsTextFile方法2.3 collect方法3 关于executor的最大并行度的说明4 总结 Spark作为分布式的计算引擎,本身并不存储要计算的数据源,需要使用外部的数据,所以这些外部数据接入spark的方式也不同.在接入数据后,spark使用自身的一套计算模式,对数据进行计算
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2024-08-02 12:56:07
27阅读
spark 1.5.1是支持直接读取gz格式的压缩包的，和普通文件没有什么区别：使用spark-shell进入spark shell 交互界面：输入命令：sc.textFile("\huawei\mr\20161120\880873\*.gz").foreach(println)回车后是可以看到该目下很多个gz压缩包文件都被打印出来了。 单文件 gzip zzz.dat # 压
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2023-07-03 15:31:15
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sparkR介绍及安装
SparkR是AMPLab发布的一个R开发包，为Apache Spark提供了轻量的前端。SparkR提供了Spark中弹性分布式数据集（RDD）的API，用户可以在集群上通过R shell交互性的运行job。例如，我们可以在HDFS上读取或写入文件，也可以使用 lapply 来定义对应每一个RDD元素的运算。 sc <- sparkR.init(
一、文件加载1. spark.read.load 默认加载和保存的是parquet格式文件 read可读格式2. spark.read.format("…")[.option("…")].load("…")format("…")：指定加载的数据类型，包括"csv"、"jdbc"、"json"、"orc"、"parquet"和"text
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2023-09-27 16:19:20
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Driver 官方解释是 “The process running the main（） function of the application and creating the SparkContext”。 Application 就是用户自己写的 Spark 程序（driver program），比如 WordCount.scala。 如果 driver program 在 Master（应该
每次接触一个新的知识之前我都抱有恐惧之心，因为总认为自己没有接触到的知识都很高大上，比如上篇介绍到的Hadoop的安装与使用与本篇要介绍的Spark,其实在自己真正琢磨以后才发现本以为高大上的知识其实也不过如此。由于Spark是最新火起来的处理大数据的框架，国内教程资源少之甚少，所以本篇文章是本人在看了Spark官网的快速入门教程后总结下来的经验，由于Spark同Hadoop一样可以运行在多种模式
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2024-07-23 16:15:08
18阅读
在处理数据时，Apache Spark 中的“spark read”功能是一项非常重要的任务，它用于从不同的数据源加载数据。在这篇博文中，我将在解决相关问题的过程中，详细记录背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和最佳实践等方面的内容，帮助大家更好地理解和应对“spark read”问题。
### 背景定位
在某互联网公司，工程师们发现读取大规模日志文件时，任务运行时间变得异常长，直
一 、概述我们知道Spark Shuffle机制总共有三种：1.未优化的Hash Shuffle：每一个ShuffleMapTask都会为每一个ReducerTask创建一个单独的文件，总的文件数是S * R,不仅文件数量很多，造成频繁的磁盘和网络I/O,而且内存负担也很大，GC频繁,经常出现OOM。2.优化后Hash Shuffle：改进后的Shuffle,启用consolidation机制，E
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2023-08-19 21:04:10
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spark的textFile API 支持读取单个文件，也支持读取文件夹路径并将文件夹路径下的文件都读取进内存处理，前面已经写了一篇关于 【本地/可分割/单个】 文件的分区处理，今天来看下 【本地/可分割/多个】一、简要概述1、goalSize从单个文件totalSize/minPartitions变成多个文件totalSize/minPartitions， 2、然后依旧是通过goalSize，m
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2023-06-01 15:36:09
242阅读
文件处理命令gzipgzip是在Linux系统中经常使用的一个对文件进行压缩和解压缩的命令。 gzip不仅可以用来压缩大的、较少使用的文件以节省磁盘空间。 语法：gzip[参数][文件或者目录] -d 或--decompress或----uncompress 解开压缩文件。 -f 或--force &n
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2024-06-28 05:21:27
43阅读
# 使用Spark进行数据读取与过滤
Apache Spark 是一个强大的分布式大数据处理框架，它提供了丰富的 API，使用户能够高效地读取、处理和分析大规模数据集。在实际应用中，我们经常需要从外部数据源中读取数据，然后对这些数据进行过滤与处理。本文将探讨如何使用 Spark 的数据读取与过滤功能，并通过示例代码来说明其操作步骤。
## Spark 数据读取
在 Spark 中，数据读取通
原创
2024-08-19 03:12:11
68阅读
# Spark读取和拆分数据的实现方法
## 概述
在大数据处理中，Apache Spark是一种非常流行的数据处理框架。它可以处理海量数据，并且具有良好的可伸缩性和性能。Spark提供了许多读取和处理数据的方法，其中之一是"spark read split"。本文将向你介绍如何使用Spark来读取和拆分数据。
## 流程
下面是使用Spark读取和拆分数据的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2023-09-23 16:49:29
53阅读
# 如何应对 Spark 中的 OOM（Out Of Memory）问题
在使用 Apache Spark 处理大规模数据时，Out Of Memory (OOM) 是一个常见的问题。这种情况通常是由于 Spark 的资源配置不足或数据处理方式不当引起的。本文将指导你如何识别并解决 Spark 中的 OOM 问题。
## 整体流程
首先，我们需要明确解决 OOM 问题的步骤。下表列出了这些步
原创
2024-08-24 04:13:07
43阅读
Apache Spark已逐渐俨然成为下一代大数据处理工具的典范。通过借鉴开源算法，并将处理任务分布到计算节点集群上，无论在它们在单一平台上所能执行的数据分析类型方面，还是在执行这些任务的速度方面，Spark和Hadoop这一代框架都轻松胜过传统框架。Spark利用内存来处理数据，因而速度比基于磁盘的Hadoop大幅加快(快100倍)。但是如果得到一点帮助，Spark可以运行得还要快。如果结合Sp
SparkSQL有哪些自带的read方式1：def read: DataFrameReader = new DataFrameReader(self) 功能：封装了一系列的读取数据的方法-1.def format(source: String): DataFrameReader 表示指定输入数据的格式是什么？如果不给定，自动推断-2.def schema(schema: StructType):
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2024-01-03 20:13:47
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# 使用Spark读取CSV文件的指南
在大数据处理过程中，Apache Spark作为一种强大的数据处理框架被广泛应用。本文将详细介绍如何使用Spark读取CSV文件，包括流程、每一步所需的代码示例及其注释，帮助刚入行的小白快速掌握这个技能。
## 整体流程
下面是使用Spark读取CSV文件的简要流程：
| 步骤 | 描述 |
|---
