# 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：
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
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spark的分配资源主要就是 executor、cpu per executor、memory per executor、driver memory 等的调节，在我们在生产环境中，提交spark作业时，用的spark-submit shell脚本，里面调整对应的参数：/usr/local/spark/bin/spark-submit \
--class cn.spark.sparkt
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2023-10-19 19:21:59
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pyspark从hbase中读取数据并转化为RDD出现问题：pyspark连接Hbase提示java.lang.ClassNotFoundException:代码环境就是spark自带的pyspark shell。使用pycharm下编写一样的（最好把spark自带的pyspark覆盖到python解释器里这样依赖包自动查找的spark\jars的依赖包省了不少配置依赖的问题）操作系统：Windo
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2023-12-12 13:48:34
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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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--》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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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 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 |
| ----------
# 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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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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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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摘抄一段 ZooKeeper 官网的一句话。大意就是 ZooKeeper 为分布式应用提供了高效可靠的分布式协调服务，提供了统一命名服务、配置管理和分布式锁等分布式的基础服务。ZooKeeper is a centralized service for maintaining configuration information, naming, providing distributed sync
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2023-11-15 14:43:46
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上一节搭建完了Hive，这一节我们来搭建ZooKeeper，主要是后面的kafka需要运行在上面。ZooKeeper下载和安装 下载ZooKeeper 3.4.5软件包，可以在百度网盘进行下载。 下载完用Xftp上传到spark1服务器，我是放在/home/software目录下。[root@spark1 lib]# cd /home/software/
[root@spark1 soft
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2023-11-09 12:11:38
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一、Kafka简介1、Zookeeper安装（apache-zookeeper-3.5.5-bin.tar.gz）解压：tar -xzf /home/spark/桌面/apache-zookeeper-3.5.5-bin.tar.gz移动：sudo mv apache-zookeeper-3.5.5-bin /home/spark/app/zookeeper配置环境变量： ①vi ~/.bash_
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2024-01-11 13:23:05
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文章目录写在前面安装Zookeeper下载Zookeeper（先在Master上搞）配置Zookeeper创建相应的数据和日志目录分发Zookeeper目录创建myid启动zookeeper安装Spark修改Spark的配置文件启动基于zookeeper的Spark集群验证集群是否高可用 写在前面Spark Standalone集群是Master-Slaves架构的集群模式，存在着Master单
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2023-11-29 05:18:16
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一、ZooKeeper集群搭建（一）、集群部署的基本流程 下载安装包、解压安装包、修改配置文件、分发安装包、启动集群（二）、ZooKeeper集群搭建1、下载安装包 去官网下载zookeeper压缩包2、解压安装包 tar -zxvf zookeeper-3.4.12.tar.gz解压并重命名为zookeeper3、修改配置文件cd zookeeper/conf
cp zoo_samp
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2023-11-25 07:08:25
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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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