# 使用 Spark 进行 HDFS 操作的完整指南
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的集群计算框架，与 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）无缝集成。本文将指导您如何使用 Spark 操作 HDFS 文件，具体分为几个步骤。
## 流程概述
以下是操作流程的一个简明表格：
| 步骤 | 说明
在前面的博客中谈到了不使用分布式系统如何做并行计算。其中需要利用scp命令手动拷贝数据的地方有如下三处：(1)手动将待处理的数据从Server1拷贝到各个计算节点；(2)手动将可执行文件topN从Server1拷贝到各个计算节点；(3)手动将各节点的中间计算结果从每个节点拷贝到Node10。如何避免这种频繁的基于手动的数据移动，我们需要这样一个工具，它具有如下特点：集群中每一个节点都能看到相同的目
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2023-09-14 22:06:42
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- 特点：一次写入，多次读取（write-once-read-many），降低并发要求控制，监护数据聚合性，支持高吞吐量；将处理逻辑放置到数据附近（比将数据移向应用程序空间更好）数据写入严格限制为，一次一个写入程序。字节被附加到流的末尾，字节流总以写入顺序存储- HDFS的应用层序几口：HDFS提供了一个原生的Java应用程序接口（API）和一个针对这个Java API的原生C语言
封装器。另外可
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2023-07-14 10:48:43
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Spark大数据分析与实战：HDFS文件操作一、安装Hadoop和Spark二、启动Hadoop与Spark查看3个节点的进程masterslave1slave2Spark shell命令界面与端口页面三、HDFS 常用操作（1） 启动Hadoop，在HDFS 中创建用户目录“/user/hadoop”；Shell命令：[root@master ~]# hadoop fs -mkdir /user
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2023-08-15 19:04:02
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下面通过启动Spark-Shell，并且使用Scala语言开发单词计数的Spark程序，现有文本文件words.txt(读者需要在本地创建文件并上传至指定目录)在HDFS中的/spark/test路径下，且文本内容如下。hello hadoophello sparkhellp itcast如果使用Spark Shell来读取HDFS中的/spark/test/ words.txt文件，具体步骤如下
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2023-06-13 23:33:46
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一、RDD算子
RDD被创建后是只读的，不允许修改。Spark提供了丰富的用于操作RDD的方法，这些方法被称为算子。一个创建完成的RDD只支持两种算子：转化（Transformation）算子和行动（Action）算子。二、准备工作（一）准备文件1、准备本地系统文件在/home目录里创建words.txt
2、把文件上传到HDFS将words.txt上传到HDFS系统的/park目录里
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2023-08-18 22:38:22
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# 如何在Spark中操作HDFS
## 1. 整体流程
首先，我们来看一下在Spark中操作HDFS的整体流程。下面是一个简要的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 读取HDFS文件 |
| 3 | 进行数据处理 |
| 4 | 将结果写入HDFS |
## 2. 操作步骤及代码示例
###
原创
2024-05-08 03:56:25
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在处理大数据时，Apache Spark 提供了强大的工具来与 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）进行交互。本文将详细描述如何使用 Spark 操作 HDFS，通过一系列基础配置和示例代码，帮助你快速完成任务。
## 环境准备
### 软硬件要求
确保你的环境满足以下软件及硬件要求：
| 软件/硬件 | 最低要求 | 推荐配置 |
|--------
一、工具下载：1、spark下载目前最新的是2.1.1，spark 2.0开始api和之前的还是有比较多的变化，因此如果选择2.0以上版本，最好看一下api变化，下载地址：http://spark.apache.org/downloads.html2、hadoop下载目前最新的hadoop版本已经到了3.0了，可以根据你的选择需要的版本，下载地址：https://dist.apache.org/r
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2023-06-19 06:33:58
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在使用Spark进行大数据处理时，操作HDFS（Hadoop分布式文件系统）是一个常见的需求。在这种场景中，用户可能会面临如何使Spark更有效地与HDFS交互的问题。这篇文章将给大家详细讲解解决这个问题的过程。
用户背景场景还原：
假设某公司正在使用Spark处理大量的日志数据，这些数据存储在HDFS上。他们希望通过Spark能够高效地访问和分析这些数据，以便提取有价值的信息。设想一下，他们
作者：梁伟雄作者简介：Spark爱好者背景在数据仓库建设的过程中，会产生越来越多的目录和文件。随着这些大文件、小文件的野蛮生长，我们需要思考，如何保证集群的持续健康？假设在集群资源有限的情况下，集群资源已通过各种手段最大化被利用。那么，我们可以考虑针对存储文件本身对文件进行“瘦身”，降低磁盘的使用率。可以从以下三个点进行考虑：选择高效的列式存储和压缩方式确定数据冷、热分界线，对冷数据采取降副本、迁
1．HDFS 常用操作 （1） 启动 Hadoop，在 HDFS 中创建用户目录“/user/hadoop”； $cd /usr/local/hadoop
$./sbin/start-dfs.sh #启动 HDFS
$./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop #在 HDFS 中创建用户目录/user/hadoop（2） 在 Linux 系统的本地文件系统的“/ho
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2023-07-12 11:26:55
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前言经过了前5篇文章的介绍 ，本专栏的内容已经近半了。本文接下来主要介绍Spark中的流计算，以及编程的基本方法。在正式开始介绍流计算前，首先要理解几种不同的数据类型。然后给出流计算的基本框架以及其处理的基本流程。全部的Spark Streaming内容分为两篇，本文介绍其基本概念以及基本操作。下一篇主要是介绍如何设置输入源，且对其数据抽象DStream进行转换与输出操作。本文的主要内容包括以下几
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2024-06-01 23:59:03
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Hadoop 和Spark完全分布式部署1. 配置相关服务器1.1 修改主机名hostname master1.2 修改/etc/hosts文件, 添加如下配置，方便通过主机名访问服务器127.0.0.1 localhost
master_ip master
worker1_ip worker01
worker2_ip worker021.3 配置ssh免密登录cd ~/.ssh
ssh-keyg
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2023-08-25 22:34:13
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1.前言E-MapReduce计划从EMR-3.18.1版本开始提供Spark Streaming SQL的预览版功能。Spark Streaming SQL是在Spark Structured Streaming的基础上做了进一步封装，方便用户使用SQL语言进行Spark流式分析开发。Spark Streaming SQL直接地透明地受惠于Spark SQL的优化带来的性能提升，同时也遵循Spa
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2024-07-24 21:56:09
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Spark数据读取对于存储在本地文件系统或分布式文件系统（HDFS、Amazon S3）中的数据，Spark可以访问很多种不同的文件格式，比如文本文件、JSON、SequenceFileSpark SQL中的结构化数据源，包括JSON和Hive的结构化数据源数据库和键值存储，自带的库，联结HBase或其他JDBC源格式名称结构化备注文本文件否普通的文本文件，每行一条记录JSON半结构化每行一条记录
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2023-07-12 10:10:20
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1、生成票据
1.1、创建认证用户
登陆到kdc服务器，使用root或者可以使用root权限的普通用户操作：
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2023-07-12 08:35:31
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1. HADOOP和spark的关系？如下图所示： Hadoop和 Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储, 也有计算处理的功能。Spark，则是一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，它并不会进行分布式数据的存储。2.Hadoop主要包括哪些重要组
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2023-08-18 22:16:07
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Hudi Spark使用本篇为大家带来通过Spark shell和Spark SQL操作Hudi表的方式。 Hudi表还可以通过Spark ThriftServer操作。软件准备Scala 2.12Flink 1.15Spark 3.3Hudi 0.13.1Hudi编译的时候会遇到依赖下载缓慢的情况。需要换用国内源。修改settings.xml文件，在mirrors部分增加： settings.x
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2024-09-04 06:26:19
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RPC协议假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易。1:spark的StandAlone模式1.1 spark的client模式特点:spark的client模式的特点是Driver端在SparkSubmit里1:启动Master,master负责集群资源管理
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2024-10-09 13:34:08
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