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
转载
2023-09-05 08:43:15
372阅读
#!/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
转载
2023-06-26 11:58:39
200阅读
软件：Spark - 3.1.1环境：在windows中基于pycharm进行开发，使用远程Linux的python环境作为pycharm的解释器。目标：通过pyspark读取开了Kerberos的HDFS集群上的文件。配置：在远程服务器上下载Spark将hdfs-site.xml、yarn-site.xml、core-site.xml拷贝到linux服务器的spark/conf目录
转载
2023-06-11 14:55:46
189阅读
废话不多说，先上图 科学已经证明，人记住一张图片要比记住一堆文字要容易的多，这就是我们右脑的作用。那么所以我觉得先记住一张图，以后只要想到这张图那么HDFS整个的文件写入流程就会很容的回想起来。 那么接下来我们就分析一下这张图中都有哪些步骤： 第一步：客户端向NN发送写入文件申请，这时NN就要看看我系统里边有没有你要写入的这文件，要是有不好意思，你就不能写入了，要是没有OK可以写入。 第二步：客户
转载
2023-07-20 21:26:11
126阅读
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
转载
2023-08-28 17:49:46
54阅读
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
转载
2024-05-10 15:33:47
24阅读
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
转载
2024-04-01 13:11:05
69阅读
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
转载
2024-03-05 15:05:43
60阅读
# 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
# 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
74阅读
csv格式储存# 读取csv文件
import csv
with open('some.csv', 'rb') as f: # 采用b的方式处理可以省去很多问题
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
# do something with row, such as row[0],row[1]
# 写入c
转载
2024-06-20 05:43:07
18阅读
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
转载
2024-05-07 12:10:15
187阅读
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 ...
转载
2021-08-02 22:42:00
414阅读
2评论
## Python HDFS写入流程
### 1. 理解HDFS
Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS）是Hadoop生态系统的一部分，提供了可靠的、高容错性的分布式存储解决方案。HDFS将大文件分割成数据块并存储在集群中的多个节点上，可以实现高容错性和高可靠性。
### 2. 安装Python HDFS库
在开始写入之前，
原创
2024-02-01 05:56:03
89阅读
# Python写入HDFS实现流程
## 引言
在数据处理和分析的过程中，常常需要将Python程序处理的结果保存到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，以便后续的数据处理和分析。本文将介绍如何使用Python实现将数据写入HDFS的流程，并提供相应的代码。
## 整体流程
以下是将数据写入HDFS的整体流程，具体步骤如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-12-13 06:31:32
276阅读
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
转载
2023-08-07 00:42:10
599阅读
# Python写入HDFS的流程和代码示例
## 1. 流程概述
在将Python程序写入HDFS之前，我们需要确保以下几个步骤的正确执行：
1. 配置Hadoop环境：确保本地开发环境中已经正确安装和配置了Hadoop。
2. 安装hdfs模块：使用pip安装Python的hdfs模块，该模块提供了与HDFS交互的API。
3. 连接HDFS：在Python程序中，通过hdfs模块的AP
原创
2023-11-20 09:19:05
210阅读
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
转载
2023-07-29 14:07:59
151阅读
# 使用Python操作HDFS写入文件的教程
在本文中，我们将讨论如何使用Python操作Hadoop分布式文件系统（HDFS）进行文件写入。HDFS是处理大数据的重要组成部分，了解如何通过Python与HDFS交互将极大提升你的数据处理能力。我们将分步进行，并通过代码示例进行详细解析。
## 过程概览
首先，我们来看看整个操作的流程。以下是步骤的总结：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-18 04:47:38
186阅读
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
转载
2024-03-10 23:33:36
89阅读
