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
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2023-09-05 08:43:15
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HDFS文件操作 HDFS是一种文件系统，存储着Hadoop应用将要处理的数据，类似于普通的Unix和linux文件系统，不同的是他是实现了google的GFS文件系统的思想，是适用于大规模分布式数据处理相关应用的、可扩展的分布式文件系统。它有以下优点：1、在分布式存储中，经常会出现节点失效的情况，HDFS可以持续监视，错误检查，容错处理，自动恢复；2、分布式存储的文件都是非常巨大的，HDFS重
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2023-08-28 17:49:46
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一、HDFSHDFS全称是Hadoop Distributed System。HDFS是为以流的方式存取大文件而设计的。适用于几百MB，GB以及TB，并写一次读多次的场合。而对于低延时数据访问、大量小文件、同时写和任意的文件修改，则并不是十分适合。目前HDFS支持的使用接口除了Java的还有，Thrift、C、FUSE、WebDAV、HTTP等。HDFS是以block-sized chunk组织其
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2024-05-10 15:33:47
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HDFS写入流程 1、 使用HDFS提供的客户端Client， 向远程的Namenode发起RPC请求 2、 Namenode会检查要创建的文件是否已经存在， 创建者是否有权限进行操作， 成功则会为文件创建一个记录， 否则会让客户端抛出异常； 3、 当客户端开始写入文件的时候， 客户端会将文件切分成多个packets， 并在内部以数据队列“data queue（ 数据队列） ”的形式管理这些p
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2024-04-01 13:11:05
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文件的写入过程这里的FSDatainputStream改成outputstream第一步：客户client 发送文件上传的请求给NameNode，NameNode去检查目标文件是否存在,父目录是否存在，返回是否上传第二步：接受指令 ， 给NameNode发送Block1可以传输到datanode的那些服务器上第三步：NameNode根据当前配置和机架感知原理来进行分配，如返回datanode的地址
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2024-03-05 15:05:43
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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
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2024-05-07 12:10:15
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HDFS写入过程中各组件发生了什么事？ HDFS有什么组件： Client NameNode(NN) DataNode(DN) 名词解释： block: HDFS的存储单元，默认128M pipeline：Client和DataNode之间用来传输数据建立的管道 packet：属于pipeline管 ...
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2021-08-02 22:42:00
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2评论
# 实现Hdfs文件写入Mysql
## 整体流程
首先我们需要从Hdfs中读取文件，然后将文件内容写入到Mysql数据库中。下面是整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 从Hdfs中读取文件 |
| 2 | 解析文件内容 |
| 3 | 将解析后的数据写入Mysql数据库 |
## 详细步骤
### 步骤1：从Hdfs中读取文件
首先，我
原创
2024-03-22 07:50:19
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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
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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一、 HDFS读文件流程 1、客户端通过FileSystem对象的open方法打开希望读取的文件，DistributedFileSystem对象通过RPC调用namenode，以确保文件起始位置。对于每个block，namenode返回存有该副本的datanode地址。这些datanode根据它们与客户端
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2023-07-29 14:07:59
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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、
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2024-07-03 22:16:57
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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
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2024-03-10 23:33:36
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#!/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
from hdfs.ext.kerberos import KerberosClient
import requests,csv,time
client=KerberosClient('http://x.x.x.x:50070',mutual_auth='REQUIRED',principal='example@EXA
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2023-06-26 11:58:39
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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
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hdfs文件写入kafka集群
原创
2021-07-22 09:40:08
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### 读取HDFS文件写入HBase流程
#### 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
|----------------|--------------------------------------------|
| 1. 连接HDFS | 建立到HDFS的连接
原创
2024-04-13 06:10:59
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package com.zhen.hdfs; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.FileInp
原创
2022-06-10 19:53:02
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## pyspark 写入文件到hdfs
在大数据领域，Hadoop是一个被广泛使用的分布式数据处理框架，而HDFS是其分布式文件系统的核心组件。HDFS被设计用来存储大规模数据集，并在集群中提供高吞吐量的数据访问。在使用Hadoop时，我们常常需要将数据从其他数据源写入到HDFS中，本文将介绍如何使用pyspark来实现这一功能。
### 1. 前提条件
在开始之前，我们需要确保以下条件得
原创
2024-01-26 08:40:07
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# 使用Java和Apache Spark将数据写入HDFS
在大数据领域，Apache Spark是一款广泛使用的开源分布式计算框架，它能够处理大规模的数据集。而HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop中用于存储数据的分布式文件系统。在许多大数据应用中，会使用Spark将数据写入HDFS。本文将探讨如何利用Java和Spark将数据写入HDFS。
