在大数据工作中，我们经常需要对数据进行压缩以节省空间和网络传输开销。对于大多数Hadoop输出格式来说，我们可以指定一种压缩编解码器来压缩数据。我们已经提过，Spark原生的输入方式（textFile和sequenceFile）可以自动处理一些类型的压缩。在读取压缩后的数据时，一些压缩编解码器可以推测压缩类型。这些压缩选项只适用于支持压缩的Hadoop格式，也就是那些写出到文件系统的格式。写入数据
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2023-10-15 14:10:51
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在大数据处理领域，Apache Spark 的广泛应用使其在数据的导出和存储方面有了显著进展。将 Spark DataFrame 导出为 CSV 格式是一个常见的需求。本篇博文将详细记录解决“Spark to CSV”问题的过程，围绕环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和部署方案进行深入探讨。
### 环境配置
在开始实际操作之前，我们首先需要配置好环境。下面是所需的步骤及代码示例
# Spark CSV：大数据的便捷处理工具
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，广泛应用于数据分析和机器学习。Spark 提供了多种数据源的支持，其中CSV（Comma-Separated Values）格式是最常用的数据存储格式之一。本文将探讨如何利用 Spark 轻松读取、处理和保存 CSV 数据。
## Spark CSV 组件介绍
Spark 的 CSV 组件允许
【导读】笔者（ 许鹏）看Spark源码的时间不长，记笔记的初衷只是为了不至于日后遗忘。在源码阅读的过程中秉持着一种非常简单的思维模式，就是努力去寻找一条贯穿全局的主线索。在笔者看来，Spark中的线索就是如何让数据的处理在分布式计算环境下是高效，并且可靠的。在对Spark内部实现有了一定了解之后，当然希望将其应用到实际的工程实践中，这时候会面临许多新的挑战，比如选取哪个作为数据仓库，是HBase
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2024-08-14 18:12:24
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RDD是Spark里面最重要的基础抽象，代表的是弹性的分布式的数据集。RDD有很多的实现类，在各个RDD之上提供了transformation和action两大类算子。transformation算子具有惰性，他们并不会触发作业的提交，一个个的transformation算子操作只是定义出了计算所依赖的DAG有向无环图，它只是一个计算的逻辑，而真正会触发作业提交的算子是属于action类别的算子。
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2023-10-19 19:53:46
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第七章 DataFocus数据导出7.1 单个图表导出数据分析完成后，点击右侧“操作”按钮，点击导出CSV或导出图片即可进行单个图表的导出。图7-1-17.2 数据看板导出点击左侧第二个数据看板按钮，选择要导出的数据看板，点击“查看”按钮图7-2-1点击右上角保存为PDF按钮，即可导出可视化大屏。便于公司存档、商务资料应用或是报告撰写引用等。图7-2-2第八章 DataFocus系统设置8.1 角
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2023-09-25 12:02:13
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目的读取CSV文件，包含题头的数据表格，显示到WinForm。 使用了锐视SeeSharp工具包。CSV读取一开始打算自己干写，觉得这个链接文章有用：后来看了简仪SeeSharp Tools的范例，问了LJY，有我需要的API，就成了这样：//引用段
using SeeSharpTools.JY.File;
...
//方法定义变量
string[,] data= null;
//方法里面的调用
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2024-06-14 11:30:11
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语法在为透视操作进行pull请求的过程中，我进行了许多相关研究，其中一项便是对其它优秀工具的语法进行比较，目前透视语法格式多种多样，Spark 透视功能最主要的两个竞争对手是pandas（Python语言）和reshape2（R语言）。我们提出Spark透视操作自有的语法格式，它能够与DataFrame上现有其它聚合操作完美结合，同样是进行group/pivot/sum操作，在Spar
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2023-11-06 16:39:01
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大数据特征：1）大量化（Volume）：存储量大，增量大 TB->PB2）多样化（Variety）：来源多:搜索引擎，社交网络，通话记录，传感器格式多:(非）结构化数据，文本、日志、视频、图片、地理位置等3）快速化（Velocity）：海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中4）价值密度低（Value）：但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来大数据带来的革命性
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2023-07-23 21:22:35
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Spark概念Scala为可扩展性语言Spark支持Java/python等，scalaSpark 对比 HadoopHadoop
表达能力有限延迟磁盘开销任务之间衔接单线Spark相比于 Hadoop MapReduce：Spark的计算模式属于MapReduce，并且不局限于Map和Reduce操作，提供了多种数据集操作类型，编程模型更加灵活。操作类型有很多种，大致分为转换操作和动作操作
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2023-10-03 20:47:16
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# 实现GitHub Spark教程
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现GitHub Spark的整体流程：
```mermaid
gantt
title GitHub Spark实现流程
section 入门
注册GitHub账号 :a1, 2022-01-01, 3d
创建新仓库 :a2, after
原创
2024-02-25 06:28:22
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概述spark 基础 --mvn -DskipTests clean package -rf :spark-core_2.11RDDresillient distributed dataset 弹性分布式数据集
分布式内存的抽象操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现分布式只读且已分区集合对象,加载到内存处理容错实现
记录数据的更新 - spark记录RDD转换关系Lineage
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2023-11-28 08:39:32
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# 教你如何实现spark读取csv文件
## 介绍
在本篇文章中，我将教会你如何使用Spark来读取CSV文件。Spark是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算框架，能够快速处理海量数据。
## 流程
首先，我们先看一下整个实现“spark读取csv”过程的流程。
```mermaid
gantt
title 实现"spark读取csv"流程
dateFormat YY
原创
2024-03-23 04:08:43
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# Spark 保存CSV
## 引言
Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，提供了强大的数据处理和分析能力。其中，保存数据是使用Spark进行数据处理的重要环节之一。本文将重点介绍Spark如何保存CSV格式的数据，并提供相应的代码示例。
## CSV文件格式
CSV（Comma-Separated Values）文件是一种常见的电子数据表格文件格式，以纯文本
原创
2023-10-14 11:51:36
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# 使用 Apache Spark 导出 CSV 文件
Apache Spark 是一个快速、通用的分布式计算引擎，广泛应用于大数据处理。通过 Spark，用户可以进行大规模数据处理、分析和转化任务。本文将介绍如何使用 Spark 导出 CSV 文件，包括代码示例、流程图与甘特图的应用。
## 什么是 CSV 文件？
CSV（Comma-Separated Values，逗号分隔值）是一种简
# 使用Spark csv DataFrameReader读取数据
在大数据处理领域，Spark 是一个非常流行的开源分布式计算框架，可以处理大规模数据并提供较高的性能。在Spark中，我们可以使用DataFrame API来处理结构化数据，而Spark提供了一个方便的工具 `DataFrameReader` 来读取各种数据源的数据，包括csv文件。
## 什么是Spark csv DataF
原创
2024-03-30 03:49:02
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# Spark生成CSV的实现流程
## 1. 引言
Spark是一个强大的大数据处理框架，它提供了丰富的功能和API来处理和分析大规模数据集。其中一个常见的需求是将数据集导出为CSV格式，CSV是一种常见的数据交换格式，易于读取和编辑。本文将介绍如何使用Spark生成CSV文件。
## 2. 实现步骤
下面的表格展示了实现Spark生成CSV的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---
原创
2023-09-26 11:00:02
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# 使用Apache Spark写入CSV文件
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、通用和可扩展的集群计算能力。本文将深入探讨如何使用Spark写入CSV文件，并将讨论其背后的原理，以及在实际项目中的应用。
## Spark与CSV文件
CSV（Comma-Separated Values）文件是一种简单、可读性高的文本格式，广泛用于数据交换和存
# Spark SQL CSV实现指南
## 简介
Spark SQL是Apache Spark项目的一个模块，用于处理结构化数据。它提供了一种与数据进行交互的高级API，支持SQL查询、DataFrame和DataSet等概念。CSV（Comma-Separated Values）是一种常见的文本文件格式，用于存储表格数据。在本文中，我将指导你如何使用Spark SQL来读取和写入CSV文件
原创
2023-10-08 14:57:09
146阅读
# Spark DataFrame to CSV
Apache Spark is a fast and distributed cluster-computing framework widely used for big data processing and analytics. It provides a powerful abstraction called DataFrame, whi
原创
2023-12-30 06:33:30
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