这篇文件谈不上真正意义的原创作品，但是在调试的时候还是赤膊上阵，花了不少功夫，最终成功运行worldcount。 基于IntelliJ IDEA开发Spark的Maven项目——Scala语言 1、Maven管理项目在JavaEE普遍使用，开发Spark项目也不例外，而Scala语言开发Spark项目的首选。因此需要构建Maven-Scala项目来开发Spark项目，本文采用的工具是Intell
在数据处理和分析领域，Apache Spark 提供了一种高效的方法来处理大数据。其中，Spark 能够通过集成 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）来处理数据，这为数据分析工作提供了极大的便利。本文将详细描述如何通过 IDE（如 IntelliJ IDEA）利用 Spark 读取 HDFS 数据进行词频统计（Word Count），并记录下整个过程的关键步骤。
### 背景描述
随着大数
# 使用Spark在IDEA上读取HDFS的指南
Apache Spark是一款强大的分布式计算框架，常用于大数据处理和分析。与HDFS（Hadoop分布式文件系统）的结合，可以高效地处理存储在HDFS中的大数据。在本篇文章中，我们将探讨如何在IntelliJ IDEA中使用Spark来读取HDFS上的数据，并给出具体的代码示例。
## 环境准备
在开始之前，确保您的开发环境中已经安装了以下
原创
2024-08-15 09:20:56
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本次实验相关信息如下:
操作系统:Ubuntu 14
Hadoop版本:2.4.0
Spark版本:1.4.0
运行前提是Hadoop与Spark均已正确安装配置
2、在Linux中生成一个文件test.txt，保存在/home/testjars/目录下
hadoop fs -put /
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2024-08-28 15:40:02
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Spark目前支持Hash分区和Range分区，用户也可以自定义分区，Hash分区为当前的默认分区，Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数、RDD中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区和Reduce的个数注意：(1)只有Key-Value类型的RDD才有分区的，非Key-Value类型的RDD分区的值是None(2)每个RDD的分区ID范围：0~numPartitions-1，决定这
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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情况说明：数据以parquet文件形式保存在HDFS上，数据中的某一列包含了日期（例如：2017-12-12）属性，根据日期对数据分区存储，如下图所示： 项目需求： 在项目中想要读取某一个月的数据，肿么办？ 解决方法： spark中读取本地文件的方法如下:sparkSession.read.parquet("hdfs://path") 1 方法一：&n
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2024-02-01 10:27:22
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读取HDFS的整体流程图如下，下面根据此图对整个操作进行大致介绍 1.调用DistributedFileSystem.open(Path path, int b
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2023-08-18 22:30:52
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文章目录一、SparkSQL连接Hudi1.1 Hive配置1.2 SparkSQL连接Hudi二、创建表2.1 常规的建表2.2 CTAS三、插入数据四、查询数据五、更新数据5.1 普通5.2 MergeInto六、删除数据七、Insert Overwrite一、SparkSQL连接Hudi1.1 Hive配置我们需要将Hive 的 metastore服务独立出来-- 目前只指定一个节点，也可以
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2023-07-17 22:44:01
238阅读
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
# Spark 读取 HDFS 文件指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用 Apache Spark 读取存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中的文件感到困惑。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你理解整个过程，并提供必要的代码示例。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个流程：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| --- | --- | --- |
|
原创
2024-07-17 03:57:21
371阅读
# Spark远程读取HDFS的实现方法
## 1. 整体流程
在讲解具体的实现步骤之前，我们先来了解下整个流程。下面的表格展示了实现"Spark远程读取HDFS"的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| Step 1 | 创建SparkSession对象 |
| Step 2 | 配置Hadoop的配置信息 |
| Step 3 | 创建RDD或DataFrame，
原创
2024-02-16 11:12:54
243阅读
# Spark与HDFS文件读取
在大数据处理领域，Apache Spark和Hadoop分布式文件系统（HDFS）是两个非常重要的技术。Spark是一个快速、通用的大规模数据处理引擎，而HDFS是一个高吞吐量、高容错性的分布式文件系统。本文将通过代码示例，介绍如何使用Spark读取存储在HDFS上的文件。
## Spark简介
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，它提供了一
原创
2024-07-18 03:50:10
76阅读
目录一、spark直接读取本地文件系统的文件（非常不方便，不建议使用）1、file前缀地址“file:///”二、本地文件系统的文件上传到HDFS系统1、put命令2、copyFromLocal命令三、spark读写HDFS文件一、spark直接读取本地文件系统的文件（非常不方便，不建议使用）1、file前缀地址“file:///”例1：绝对路径成功scala> val rdd=sc.tex
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2023-08-25 22:43:34
431阅读
## 实现Spark Java读取HDFS的流程
### 关系图
```mermaid
erDiagram
读取HDFS --> 使用Spark API
```
### 任务流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个SparkSession对象 |
| 2 | 使用SparkSession对象创建一个DataFrame |
| 3 | 从HDF
原创
2024-06-21 03:36:06
65阅读
1、pyspark连接kudupyspark --jars /home/oicq/guomm/kudu-spark2_2.11-1.6.0.jar # 启动
sqlContext = pyspark.sql.SQLContext(spark) # 创建sql连接
df = sqlContext.read.format('org.apache.kudu.spark.kudu')
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2024-06-04 08:21:51
74阅读
1、Spark-shell读写Hudi1.1、Spark-shell启动// spark-shell for spark 3
spark-shell \
--packages org.apache.hudi:hudi-spark3-bundle_2.12:0.10.0,org.apache.spark:spark-avro_2.12:3.1.2 \
--conf 'spark.serial
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2024-05-01 14:59:21
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一、整合hive集成hudi方法：将hudi jar复制到hive lib下cp ./packaging/hudi-hadoop-mr-bundle/target/hudi-hadoop-mr-bundle-0.5.2-SNAPSHOT.jar $HIVE_HOME/lib4.1 hive hive 查询hudi 数据主要是在hive中建立外部表数据路径指向hdfs 路径，同时hudi
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2023-09-26 11:07:28
171阅读
# Java Spark 读取 HDFS 文件指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用Java Spark读取HDFS文件感到困惑。别担心，这篇文章将为你提供一份详细的指南，帮助你快速掌握这一技能。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 配置环境 |
| 2 | 编写Spark任务 |
| 3
原创
2024-07-17 08:48:24
128阅读
# Spark读取HDFS数据
Apache Spark是一个用于大规模数据处理和分析的快速通用引擎。它提供了丰富的API，可以在分布式环境中进行数据处理、机器学习、图形处理等任务。而Hadoop Distributed File System（HDFS）是一个用于存储大数据的可扩展分布式文件系统。本文将介绍如何使用Java语言编写代码来使用Spark读取HDFS数据。
## 准备工作
在开
原创
2023-09-20 06:21:12
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