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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HDFS的文件拷贝1、将本地的文件远程拷贝对对方主机
scp -r /root/test/ root@192.168.88.161:/root/ #拷贝目录
scp /root/test/a.txt root@192.168.88.161:/root/ #拷贝文件
scp /root/test/a.txt 192.168.88.1
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2024-05-11 15:14:04
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[size=large]前提Spark集群已经搭建完毕,如果不知道怎么搭建
注意提交作业，需要使用sbt打包成一个jar，然后在主任务里面添加jar包的路径远程提交即可，无须到远程集群上执行测试，本次测试使用的是Spark的Standalone方式
sbt依赖如下：
[/size]
name := "spark-hello"
version
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2024-07-24 08:48:35
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hdfs上传文件的过程： 以 hadoop fs -put a.txt /dir 为例 1、客户端向服务器发起上传请求（用rpc协议） 2、namenode收到请求后会进行权限检查：（1）看是否有操作权限（2）父目录是否存在 3、namenode给客户端反馈是否可以上传的标记4、客户端会将要上传的文件按照设置的block大小进行切片，假如是切3片，blk1、blk2、blk3。5、客户端向Name
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2023-06-29 17:51:35
175阅读
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
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2023-08-07 00:42:10
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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
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2023-08-28 22:10:52
329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
原创
2024-08-27 07:06:26
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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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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
195阅读
# 在Java中从HDFS拷贝文件的实用指南
## 一、流程概述
在Java中从Hadoop分布式文件系统（HDFS）拷贝文件通常涉及以下几个步骤。我们可以用表格来展示整个流程。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 定义Hadoop配置和初始化文件系统 |
| 2 | 指定源文件和目标路径 |
| 3 | 执行文件拷贝操作 |
| 4
原创
2024-09-05 06:14:35
39阅读
在3.1.9章节中我们已经详细讲述了Client在需要上传文件时，需要进行的操作以及相关实现模块，这一章节我们着重讲述datanode一侧支持数据传输的重要模块。DataXceiverServer：datanode在启动以后会首先初始化一个DataXceiverServer对象实例，这个对象是实现了Runnable接口的对象，它附着于一个特定线程监听在特定端口。public void
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2024-05-11 14:08:06
29阅读
## Spark SQL 写 HDFS 设置文件大小
在大数据处理中，将数据写入到 HDFS 中是常见的操作之一。而在 Spark SQL 中，我们可以使用 DataFrame 或者 Dataset API 将数据写入到 HDFS 中。本文将介绍如何使用 Spark SQL 将数据写入到 HDFS，并设置文件大小的方法。
### 准备工作
在开始之前，请确保你已经正确安装了以下软件和库：
原创
2024-01-06 05:40:23
339阅读
一. 前言Datanode最重要的功能之一就是读取数据块,如果高效的完成数据的读取是影响效率的关键.二. 操作系统层面读取数据步骤一 : Datanode会首先将数据块从磁盘存储（也可能是SSD、 内存等异构存储） 读入操作系统的内核缓冲区步骤二 : 将数据跨内核推到Datanode进程步骤三 : Datanode会再次跨内核将数据推回内核中的套接字缓冲区步骤四 : 最后将数据写入网卡缓冲区Dat
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2024-04-19 17:38:30
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# 从Spark生成HDFS文件
在大数据领域，Spark是一个非常流行的分布式计算框架，而HDFS（Hadoop分布式文件系统）是Hadoop生态系统中的分布式文件系统。将Spark生成的数据保存到HDFS文件中是非常常见的操作，本文将介绍如何通过Spark生成HDFS文件，并提供相应的代码示例。
## Spark生成HDFS文件流程
在Spark中生成HDFS文件一般包括以下几个步骤：
原创
2024-06-09 03:27:08
67阅读
目录一.引言二.源码浅析1.RDD.saveAsTextFile2.TextOutputFormat 3.FileOutputFormat三.源码修改1.修改文件生成逻辑 - getRecordWriter2.允许目录存在 - checkoutputSpecs3.全部代码 - TextOutputFormatV2四.追加存储代码实战五.总结一.引言Output directory fil
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2023-08-01 23:58:21
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# Spark 写入 HDFS 文件的详解指南
在大数据处理的领域，使用 Apache Spark 将数据写入 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）是一项很基础且重要的技能。对于刚入行的小白，我们将通过清晰的步骤和代码示例来展示整个流程。
## 整体流程概述
以下是使用 Spark 写入 HDFS 文件的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 环境准
# Spark写HDFS文件
## 引言
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的快速通用的计算引擎。它将数据存储在分布式文件系统中，如Hadoop Distributed File System（HDFS），并提供了一种简单而强大的方式来处理和分析这些数据。
本文将介绍如何使用Spark来写HDFS文件，包括代码示例和详细的说明。我们将使用Scala语言编写示例代码，并使用Apa
原创
2024-02-05 09:57:12
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# Spark HDFS文件合并教程
## 1. 简介
在Spark中，我们经常需要处理大量的数据，而这些数据经常分布在多个HDFS文件中。为了提高处理效率和降低资源消耗，我们通常需要将这些小文件合并成更大的文件。本教程将向你介绍如何使用Spark来合并HDFS文件。
## 2. 整体流程
下面是整个合并HDFS文件的流程，我们可以通过一个流程图来更清晰地展示：
```mermaid
f
原创
2023-11-16 16:33:21
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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
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2023-06-05 12:48:08
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