MapReduce的缺点：中间结果会借助磁盘传递，大量的Map-Reduced作业受限于IO 对延时要求较为苛刻的用例，比如：对流数据进行处理来做近实时分析在大型数据集上进行交互式分析Spark堆栈中的组件 spark的核心是RDD（弹性分布式数据集），一种通用的数据抽象，封装了基础的数据操作，如map，filter，reduce等。RDD提供数据共享的抽象，相比其他大数据处理框架，如Map
Spark Core提供了三种创建RDD的方式，包括：使用程序中的集合创建RDD；使用本地文件创建RDD；使用HDFS文件创建RDD。
1、并行化集合
如果要通过并行化集合来创建RDD，需要针对程序中的集合，调用SparkContext的parallelize()方法。Spark会将集合中的数据拷贝到集群上去，形成一个分布式的数据集合，也就是一个RDD。相当于是，集合中
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2024-03-21 19:22:31
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本质上在Actions算子中通过SparkContext执行提交作业的runJob操作，触发了RDD DAG的执行。根据Action算子的输出空间将Action算子进行分类：无输出、 HDFS、 Scala集合和数据类型。无输出foreach对RDD中的每个元素都应用f函数操作，不返回RDD和Array，而是返回Uint。图中，foreach算子通过用户自定义函数对每个数据项进行操作。 本例中自定
## Spark RDD 存储到 HDFS 的实现流程
在将 Spark RDD 存储到 HDFS 的过程中，我们可以按照以下步骤进行操作：
1. 创建 SparkConf 对象和 SparkContext 对象，用于连接到 Spark 集群。
```scala
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
val c
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2023-11-26 03:14:29
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FS Shell调用文件系统(FS)Shell命令应使用bin/hadoop fs 的形式。 所有的的FS shell命令使用URI路径作为参数。URI格式是scheme://authority/path。对HDFS文件系统，scheme是hdfs，对本地文件系统，scheme是file。其中scheme和authority参数都是可选的，如果未加指定，就会使用配置中指定的默认scheme。一个H
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2024-03-15 05:50:37
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文章目录pyspark读取数据参数介绍formatschemaloadtableoption读取文件jsoncsvparquet和orc读取数据表hivejdbc pyspark读取数据参数介绍formatDataFrameReader.format(source)指定不同格式来读取文件，例如以下为指定json格式读取数据：df = spark.read.format('json').load(
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2023-08-22 12:34:53
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# RDD读取Redis的实用指南
在大数据处理领域，RDD（弹性分布式数据集）是Apache Spark的重要组成部分。随着NoSQL数据库Redis的广泛应用，许多开发者希望将两者结合，从Redis中读取数据以支持大规模数据处理。本文将介绍如何使用Spark中的RDD来读取Redis数据，并提供相应的代码示例。
## 什么是RDD和Redis？
RDD（弹性分布式数据集）是Spark的核
文章目录一、hdfs写数据流程简化流程流程图二、hdfs读数据流程简化流程：读数据流程图三、名词NameNode(Master)在HDFS中：DataNode(slave)：实际存储数据块的节点，执行数据库的读写操作SecondaryNameNode作用：四、常见问题① NameNode的启动过程？第一阶段：NameNode启动第二阶段：Secondary NameNode工作② 集群的安全模式
问题 对于给定的文件，应该使用多少个分区? 例如，假设我有一个10GB 文件，3个执行器，每个执行器有 2 个内核，3G内存。 我应该重新分配吗?我应该使用多少个分区?做出选择的更好方法是什么?会默认重新分区么？ 分析 Spark可以为一个RDD的每个分区运行一个并发任务，直到并发任务数等于集群中的内核总数（
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2023-09-24 22:19:03
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# pyspark读取hive数据到RDD
## 简介
本文将介绍如何使用pyspark读取hive数据到RDD。pyspark是Python编程语言与Spark的结合，可以方便地处理大规模数据集。Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据映射到Hadoop上，并提供SQL查询功能。
## 流程概览
下面的表格展示了实现“pyspark读取hive数据到RDD”的整个流程。
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2023-10-24 05:30:58
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SparkSession是Spark 2.0引如的新概念。SparkSession为用户提供了统一的切入点，来让用户学习spark的各项功能。 在spark的早期版本中，SparkContext是spark的主要切入点，由于RDD是主要的API，我们通过sparkcontext来创建和操作RDD。对于每个其他的API，我们需要使用不同的context。例如，对于Streming，我们需要
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2024-09-15 14:54:26
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# 使用Spark读取JSON格式的RDD
在大数据处理领域中，Apache Spark因其高效的处理能力和易用性而广受欢迎。Spark能处理多种数据格式，其中JSON是一种常见的数据交换格式。本文将探讨如何使用Spark读取JSON格式的RDD（弹性分布式数据集），并提供相应的代码示例。
## 什么是RDD？
RDD，即弹性分布式数据集，是Spark的核心抽象。它表示一个不可变的分布式对象
# 使用 Spark RDD 覆盖写入 HDFS 的完整指南
在大数据领域，Apache Spark 是一款强大的数据处理框架，而 HDFS（Hadoop Distributed File System）是 Hadoop 生态系统中的分布式存储系统。当我们需要将 Spark 的 RDD 数据写入 HDFS 并覆盖已有文件时，有几个步骤需要特别注意。本文将带您逐步了解如何实现这一过程。
## 流
原创
2024-10-03 06:20:18
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文章目录RDD缓存RDD缓存API介绍RDD缓存代码演示示例RDD缓存执行原理RDD CheckPointCheckPoint代码演示示例CheckPoint与Cache对比 RDD缓存RDD之间进行Transformation计算，当执行开启之后，就会有新的RDD生成，而之前老的RDD就会消失，所以RDD是过程数据，只在处理过程中存在，一旦处理完成，就会消失。这样的特性就是可以最大化利用资源，
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2024-07-15 11:07:27
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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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在HDFS客户端实现中，最重要也是最复杂的一部分就是文件的读写操作。打开文件 当客户端读取一个HDFS文件时，首先会调用DistributedFileSystem.open（）方法打开这个文件，open方法首先会调用DFSCklient.open()方法创建HDFS文件对应的DFSInputStream输入流对象，然后构建一个HDFSDataInputSream对象包装DFSInputStrea
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2023-10-19 12:02:38
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HDFS读写删目录 &nb
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2024-04-16 20:41:06
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Spark SQL有两种方法将RDD转为DataFrame。1. 使用反射机制，推导包含指定类型对象RDD的schema。这种基于反射机制的方法使代码更简洁，而且如果你事先知道数据schema，推荐使用这种方式；2. 编程方式构建一个schema，然后应用到指定RDD上。这种方式更啰嗦，但如果你事先不知道数据有哪些字段，或者数据schema是运行时读取进来的，那么你很可能需要用这种方式。 利用反
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2024-08-11 16:27:19
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在处理大数据时，使用 Apache Spark 读取文本文件并将其转换为 RDD（弹性分布式数据集）是一个常见的需求。此过程的实现依赖于多种环境配置、步骤以及最佳实践，以下将详细阐述如何高效地完成这一任务。
## 环境准备
为确保 Spark 能够正常运行并读取文本文件，需进行适当的环境配置。以下为安装所需的依赖项：
| 组件 | 版本 | 兼容性 |
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hadoop装好后，文件系统中没有任何目录与文件1、 创建文件夹 hadoop fs -mkdir -p /hkx/learn 参数-p表示递归创建文件夹2、 浏览文件 hadoop fs -ls / 3、 上传本地文件到HDFS hadoop fs -put word.txt /hkx/learn 4、 查看文件 hadoop fs -cat /hkx/learn/wo
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2023-09-08 22:05:39
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