# 使用 PySpark 操作 HDFS 的指南
在现代大数据处理和分析中，PySpark 是一个强大的工具，可以让我们操作 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）。如果你是一个刚入行的小白，本文将帮助你理解如何使用 PySpark 来操作 HDFS。以下是我们将要执行的步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
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--》org.apache.spark帮助文档
http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.package
--》帮助文档的使用
在左侧搜索框中输入包名
在右侧中查看相应函数及其用法
例rdd中的RDD类具有函数repart
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2023-10-31 21:47:44
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HDFS概述以及HDFS的shell操作和API操作目录HDFS概述以及HDFS的shell操作和API操作一、HDFS概述1.HDFS背景2.HDFS定义3.HDFS的优缺点4.HDFS组成架构5.文件块大小二、HDFS的shell操作1.基本语法2.命令大全3.常用命令三、HDFS的API操作1.客户端环境准备2.HDFS的SPI实例操作一、HDFS概述1.HDFS背景随着数据量越来越大，在一
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2023-08-30 19:29:35
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1. Kerberos是一种计算机网络授权协议，用来在非安全网络中，对个人通信以安全的手段进行身份认证。具体请查阅官网2. 需要安装的包（基于centos）yum install libsasl2-dev
yum install gcc-c++ python-devel.x86_64 cyrus-sasl-devel.x86_64
yum install python-devel
yum inst
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2023-10-26 21:28:30
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HDFS的读取和写入原理数据读取请求将由 HDFS、NameNode和DataNode来服务。让我们把读取器叫 “客户端”。1.HDFS读操作1、客户端启动通过调用文件系统对象的 open() 方法读取请求;它是DistributedFileSystem 类型的对象。2、此对象使用 RPC 连接到 namenode 并获取的元数据信息，如该文件的块的位置。 请注意，这些地址是文件的前几个块。3、响
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2023-07-14 10:42:04
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1.读取本地文件
首先需要在目录“/usr/local/spark/mycode/wordcount”下，建好一个word.txt：
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2023-07-12 08:33:33
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大数据前驱知识hadoop: 一个大数据计算框架,使用hdfs作为存储,多个廉价的集群组成集群hive：丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据：可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能；mapreduce: 一个计算任务被拆分为多个部分,分配到集群下的计算机,多台计算机并行计算并将结果汇总.一、背景介绍spark 是和hadoop 一样的分布
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2023-09-27 04:54:11
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又是装环境斗志斗勇的一天，苦笑之前一直不想搭虚拟机/Hadoop/spark这些环境，后来python三千万行数据实在跑不动了，知道有pyspark这等好东西，以为conda install pyspark一下就可以了，发现并没有那么简单。找了很多资料，搜了很多也没找到合适的教程，正好记录一下，希望能帮到需要的同学。不用虚拟机不用Hadoop。环境：anconda 3.0 win10 64位1.下
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2023-12-29 23:53:09
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# 使用PySpark和HDFS的BytesWritable
在大数据领域，PySpark是一个功能强大的工具，它使得我们能够使用Python与Apache Spark进行交互。Apache Spark提供了强大的数据处理能力，尤其在处理分布式数据时表现优异。在与Hadoop分布式文件系统（HDFS）结合使用时，BytesWritable作为一种数据类型，能够有效地处理字节流数据。本文将探讨如何
原创
2024-08-23 04:35:24
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# 如何使用 Pyspark 读取 HDFS 数据
在大数据处理的世界中，Pyspark 是一种非常流行的工具，用于在大规模数据上执行并行处理。在这篇文章中，我们将学习如何使用 Pyspark 读取 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）上的数据。对于刚入行的小白来说，理解这一过程至关重要，下面我们将提供一个详细的指南。
## 流程概述
在使用 Pyspark 读取 HDFS 数据时，可以
原创
2024-10-10 06:05:25
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# Pyspark连接HDFS的详细指南
在大数据处理领域，Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Pyspark是两种常用的工具。新入行的开发者可能会感到困惑，如何将Pyspark与HDFS连接，以便于进行数据处理和分析。本文将为您详细说明实现这一连接的整个流程，提供必要的代码示例，并在最后解释每个步骤的重要性。
## 整体流程
我们可以将Pyspark连接HDFS的流程分为以下几个步骤：
目录 1. 连接spark2. 创建dataframe2.1. 从变量创建2.2. 从变量创建2.3. 读取json2.4. 读取csv2.5. 读取MySQL2.6. 从pandas.dataframe创建2.7. 从列式存储的parquet读取2.8. 从hive读取3. 保存数据3.1. 写到csv3.2. 保存到parquet3.3. 写到hive3.4. 写到hdfs3.5. 写到mys
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2023-08-08 10:10:50
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1. 写在前面这篇文章记录下最近学习的有关Pyspark以及用spark sql去处理大规模数据的一些常用语法，之前总觉得pandas是做数据分析和数据挖掘的利器， 但是工作之后，面对海量数据(上亿规模)，这才发现，普通的pandas几乎毫无用武之力，所以有必要再重新探索下pyspark了，学校的时候也接触了些，但大部分都是关于环境搭建相关的皮毛，对于做数据处理，数据分析等是一点都没有深入，所以工
4 从HDFS上读取文件并实现排序1- 上传一个words.txt文件到HDFS中vim words.txt
输入i 进入插入模式
添加以下内容:
hadoop hive hive hadoop sqoop
sqoop kafka hadoop sqoop hive hive
hadoop hadoop hive sqoop kafka kafka
kafka hue kafka hbase h
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2023-08-31 14:51:03
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背景 平台HDFS数据存储规则是按照“数据集/天目录/小时目录/若干文件”进行的，其中数据集是依据产品线或业务划分的。 用户分析数据时，可能需要处理以下五个场景： （一）分析指定数据集、指定日期、指定小时、指定文件的数据；（二）分析指定数据集、指定日期、指定小时的数据；（三）分析指定数据集、指定日期的数据（24个小时目录的数据）；（四）分析多个数据集、多个日期或多个小
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2024-04-18 11:21:46
244阅读
## 科普文章：Pyspark中如何移动HDFS文件
Apache Spark是一个流行的大数据处理框架，而Pyspark则是Spark的Python API。在Pyspark中，我们经常需要处理HDFS（Hadoop分布式文件系统）中的数据文件。有时候，我们需要将文件从一个位置移动到另一个位置。本文将介绍如何在Pyspark中移动HDFS文件，并附带代码示例。
### HDFS文件移动的原理
原创
2024-03-27 04:11:42
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# PySpark读取HDFS数据
## 简介
Apache Hadoop是一个开源的分布式存储和计算系统，其中的HDFS（Hadoop Distributed File System）是其核心组件之一，用于存储大量的数据。PySpark是Apache Spark的Python API，可用于处理大规模数据集。在本文中，我们将介绍如何使用PySpark读取HDFS中的数据。
## 准备工作
原创
2024-06-04 05:11:13
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Win10下配置PySpark环境一、下载和安装Python和JAVA下载JDK8：https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase-jdk8-downloads.html（注：Hadoop只支持JDK8或者JDK11）安装JDK到默认路径。 设置JAVA_HOME=%JAVA_HOME%为C:\PROGRA~1\Java\jdk1.8.
# 科普文章：PySpark删除HDFS路径
在大数据处理的过程中，HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个非常重要的组件，它用于存储海量数据，并提供高可靠性和高性能的数据访问能力。而PySpark作为一种基于Python的Spark API，也是大数据处理中常用的工具之一。但在实际应用中，我们可能会遇到需要删除HDFS路径的情况，本文将介绍如何使用PySp
原创
2024-03-01 05:14:00
216阅读
# PySpark 读取 HDFS 文件及可视化分析
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广泛使用的开源框架，它提供了快速的数据处理能力。PySpark 是 Spark 的 Python API，允许我们使用 Python 语言进行大数据处理。Hadoop Distributed File System（HDFS）是一个分布式文件系统，用于存储大规模数据集。本文将介绍如何使用 Py
原创
2024-07-16 05:31:17
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