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
## 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
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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 /
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
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读取本地文件的方法如下:sparkSession.read.parquet("hdfs://path") 1 方法一:&n
转载 2024-02-01 10:27:22
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# 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
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# 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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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hdfsspark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
转载 2024-01-24 18:42:43
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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
转载 2023-08-18 22:30:52
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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
# 使用Java Spark远程读取HDFS文件的流程 为了实现Java Spark远程读取HDFS文件,我们需要按照以下步骤进行操作: 步骤 | 操作 --- | --- 1. 创建SparkSession | 使用`SparkSession`类创建一个Spark会话,它是与Spark集群交互的入口点。代码示例:`SparkSession spark = SparkSession.build
原创 2023-10-06 15:35:46
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# 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
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# SparkHDFS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
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# 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
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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
转载 2023-08-25 22:43:34
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本文将介绍如何使用Spark操作HBase的数据,实现列之间的计算,以特征值计算为例。特征值是指从原始数据中提取出来的具有代表性或判别性的数值,可以用于数据分析或机器学习等领域。本文将使用hbase-spark连接器,通过Spark RDD的方式,读取和写入HBase的表,实现对Sentinel-2卫星影像数据的特征值计算。主要内容如下:创建SparkSession和HBaseConfigurat
转载 2024-09-29 13:57:48
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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')
转载 2024-06-04 08:21:51
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## Java连接Spark读取HDFS数据 在大数据处理中,Spark是一个非常强大的工具,它可以快速处理大规模数据,并且提供了丰富的API接口。而HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop的分布式文件系统,可以存储海量的数据。本文将介绍如何使用Java连接Spark读取HDFS中的数据。 ### 准备工作 在开始之前,我们需要确保已经安装好了J
原创 2024-01-23 06:07:59
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运行前提: 搭建Hadoop + Spark集群,安装jdk1.8及以上版本,Scala2.11,maven31、新建maven项目 这里需要注意的是我们为了方便,直接勾选Create from archetype,然后从下面列表中选择scala archetype simple 2、填写GAV这里按照个人设置,说白了GroupID就是公司的域名倒过来写 artifactId可以是你项目的名称
转载 2024-02-18 09:35:16
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# 用Java实现Spark读取HDFS文件 ## 引言 大数据时代,处理和分析海量数据的工具层出不穷,其中Apache Spark因其性能卓越、易于使用而受到广泛关注。本文将详细介绍如何使用Java编程语言,通过Apache Spark读取存储在HDFS(Hadoop分布式文件系统)中的文件。我们将从环境配置、代码示例到执行流程进行全面讲解。 ## 环境准备 ### 1. 安装Hadoo
原创 2024-09-04 05:36:58
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