## 实现Java Spark的Hadoop File
### 流程概述
- 首先，我们需要创建一个SparkContext对象，用于与Spark集群进行通信和交互。
- 然后，我们需要使用SparkContext对象的`hadoopFile`方法来读取Hadoop文件系统中的文件。
- 最后，我们可以对读取的数据进行进一步的处理和操作。
下面是实现Java Spark的Hadoop Fil
1、概念HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称，意为：Hadoop 分布式文件系统。是 Hadoop 核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。2、优点适合大数据处理：能够处理百万规模以上的文件数量（ GB、TB、PB级数
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2023-08-18 19:06:05
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Shuffle简介Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节，shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。因为在分布式情况下，reduce task需要跨节点去拉取其它节点上的map task结果。这一过程将会产生网络资源消耗和
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2023-08-13 17:04:45
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spark简介Spark（注意不要同Apache Spark混淆）的设计初衷是，可以简单容易地创建REST API或Web应用程序。它是一个灵活、简洁的框架，大小只有1MB。Spark允许用户自己选择设计应用程序的模板引擎以及选择最适合他们项目的库，比如，HTML解析功能就有Freemarker、Mustaches、Velocity、Jade、Handlebars、Pebble或Water等选项可
文章目录1.HDFS1.1 HDFS优点1.2 HDFS的关键元素1.2.1 block:1.2.2 namenode 和 datanode2. Map-Reduce2.1 MapReduce其处理过程主要分为两个步骤3. Hadoop经典案例4. Hadoop的局限性与不足5. 而spark相比hadoop有着更多的优点5.1 RDD的设计与运行原理5.2 RDD概念5.3 RDD特性5.4
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2023-07-12 11:24:37
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文章目录1. spark集群搭建2. 初步认识Spark3. 理解spark的RDD4. 使用shell方式操作Spark，熟悉RDD的基本操作5. 使用jupyter连接集群的pyspark6. 理解Spark的shuffle过程7. 学会使用SparkStreaming8. 说一说take,collect,first的区别，为什么不建议使用collect？9. 向集群提交Spark程序10.
一、Spark核心API
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[SparkContext]
连接到spark集群,入口点.
[HadoopRDD] extends RDD
读取hadoop hdfs上的数据，hbase的数据，s3的数据
[MapPartitionsRDD]
SPARK的核心就是RDD，对SPARK的使用入门也就是对RDD的使用， 对于JAVA的开发者，Spark的RDD对JAVA的API我表示很不能上手， 单单看文档根本是没有办法理解每个API的作用的，所以每个SPARK的新手，最好按部就班直接学习scale, 那才是一个高手的必经之路，但是由于项目急需使用，没有闲工夫去学习一门语言，只能从JAVA入门的同学， 福利来了：  
Spark API创建spark环境方法一：SparkConf//spark环境配置对象
val conf = new SparkConf()
//设置spark任务的名称
conf.setAppName("Demo1WordCount")
//设置spark运行模式，local:本地运行
conf.setMaster("local")
//创建spark上下文对象，sc是spark写代码的
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2023-07-05 14:38:53
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基于文件的数据结构
两种文件格式：
1、SequenceFile
2、MapFileSequenceFile1、SequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的<key,value>对而设计的一种平面文件(Flat File)。2、能够把SequenceFile当做一个容器，把全部文件打包到SequenceFile类中能够高效的对小文件进行存储和处理。3、Seque
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2023-05-24 14:13:04
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前一阵一直在使用hadoop集群，也积累了一些使用经验，本文分享一下hadoop的文件操作hadoop fs -touch [filepath] 在指定地方创建一个文件hadoop fs -get [filepath] [localpath] 将集群上的文件下载到本地hadoop fs -put [localfile] [filepath] 将本地文件上传到集群hadoop fs -cat [fi
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2012-01-14 20:41:00
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SequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的key-value对而设计的一种平面文件(Flat File)。目前，也有不少人在该文件的基础之上提出了一些HDFS中小文件存储的解决方案，他们的基本思路就是将小文件进行合并成一个大文件，同时对这些小文件的位置信息构建索引。不过，这类解决方案还涉及到Hadoop的另一种
一、RDD 的创建1）通过 RDD 的集合数据结构，创建 RDDsc.parallelize(List(1,2,3),2) 其中第二个参数代表的是整个数据，分为 2 个 partition，默认情况会讲数据集进行平分，注意不是两个副本2）通过文件来读取sc.textFile("file.txt")
sc.sequenceFile("file.txt") sequeceFile 是 HDFS 一些数
Spark的核心就是RDD，对SPARK的使用入门也就是对RDD的使用，包括action和transformation对于Java的开发者，单单看文档根本是没有办法理解每个API的作用的，所以每个SPARK的新手，最好按部就班直接学习scale, 那才是一个高手的必经之路，但是由于项目急需使用，没有闲工夫去学习一门语言，只能从JAVA入门的同学， 福利来了。。。。对API的解释
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2023-07-05 13:06:46
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Spark 1.3 引入了第一版的数据源 API，我们可以使用它将常见的数据格式整合到 Spark SQL 中。但是，随着 Spark 的不断发展，这一 API 也体现出了其局限性，故而 Spark 团队不得不加入越来越多的专有代码来编写数据源，以获得更好的性能。Spark 2.3 中，新一版的数据源 API 初见雏形，它克服了上一版 API 的种种问题，原来的数据源代码也在逐步重写。本文将演
因为Spark是用Scala实现的，所以Spark天生支持Scala API。此外，还支持Java和Python API。
以Spark 1.3版本号的Python API为例。其模块层级关系例如以下图所看到的： 从上图可知，pyspark是Python API的顶层package，它包括了几个重要的subpackages。当中：1) pyspark.SparkContext它抽象了指向sp
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2023-08-11 15:17:53
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免责声明 ：这篇文章是关于名为Spark的Java微型Web框架的，而不是关于数据处理引擎Apache Spark的 。 在此博客文章中，我们将看到如何使用Spark构建简单的Web服务。 如免责声明中所述，Spark是受Ruby框架Sinatra启发的Java微型Web框架。 Spark的目的是简化操作，仅提供最少的功能集。 但是，它提供了用几行Java代码构建Web应用程序所需的一切。 入门
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2023-08-11 19:15:19
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初识Spark之 Spark API
原创
2019-11-27 21:56:05
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Spark UIExecutorsEnvironmentStorageSQLExchangeSortAggregateJobsStagesStage DAGEvent TimelineTask MetricsSummary MetricsTasks 展示 Spark UI ，需要设置配置项并启动 History Server# SPARK_HOME表示Spark安装目录
${SPAK_HOME
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2023-08-11 15:21:58
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IDEA 应用开发Spark构建Maven Project创建Maven Project工程【bigdata-spark_2.11】，设置GAV三要素的值如下： 创建Maven Module模块【spark-chapter01_2.11】，对应的GAV三要素值如下： 至此，将Maven Module模块创建完成，可以开始编写第一个Spark程序。应用入口SparkContextSpark Appl
