从spark jobs监控页面上经常看到这种job： Listing leaf files and directories for 100 paths: 如图： 这其实是spark sql在读一大堆文件。最简单的demo语句，这样读文件： val df = session.read.json("path
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2023-12-15 12:45:55
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在大数据处理领域，Apache Spark 已经成为我们处理海量数据不可或缺的工具之一。而在与分布式文件系统 HDFS （Hadoop Distributed File System）交互时，常常会遇到一些挑战。下文将详细记录如何高效地将 Spark 与 HDFS 结合使用的过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比及常见错误汇总。
### 环境配置
为了顺利地使用 Spark
## Spark 从 HDFS 读取比 MySQL 快的实现方法
在现代大数据处理场景中，Apache Spark 常被用作快速处理和分析大规模数据集，而 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）则提供了高效的数据存储。相比于从 MySQL 数据库读取数据，从 HDFS 中读取数据通常会更快，因为 HDFS 设计用于高吞吐量的存储访问。本文将详细介绍如何实现 Spark 从 HDFS 中读取数据
原创
2024-08-10 04:15:02
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# 如何使用Spark读取HDFS中的小文件
## 1. 流程概述
在使用Spark读取HDFS中的小文件时，我们通常会遇到性能问题，因为小文件数量过多会导致Spark作业运行缓慢。为了解决这个问题，我们可以使用`wholeTextFiles`方法将小文件合并成更大的文件，然后再进行处理。
以下是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取HD
原创
2024-06-20 03:21:03
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结合 Alluxio 和 Spark 来提升读取 HDFS 的性能是一个很有意思的课题。通过这种方式，我们能够显著改善大数据处理的效率。接下来，我将详细记下整个解决过程，帮助大家更好地理解和实现这个过程。
### 环境准备
在开始之前，我们需要先准备好我们的环境。确保你具备基本的 Hadoop 和 Spark 环境，接下来需要安装 Alluxio。以下是不同环境的安装方法。
```bash
妈妈再也不用担心我不会写快读啦（bushi int read() { int x = 0, f = 1; char ch = getchar(); while (ch < '0' || ch > '9') { if (ch == '-') f = -1; ch = getchar(); } whil ...
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2021-08-13 16:27:00
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int read() { char c;c=getchar(); int f=1,n; while(c<'0'||c>'9'){if(c=='-')f=-1;c=getchar();} while(c>='0'&&c<='9'){n=(n<<3)+(n<<1)+(c^48),c=getchar(); ...
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2021-08-22 20:04:00
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inline int read() { int x=0,f=1;char ch=getchar(); while (ch<'0'||ch>'9'){if (ch=='-') f=-1;ch=getchar();} while (ch>='0'&&ch<='9'){x=x*10+ch-48;ch=ge ...
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2021-10-07 12:59:00
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#超级快读 namespace fastIO { #define BUF_SIZE 100000 bool IOerror = 0; inline char nc() { static char buf[BUF_SIZE], * p1 = buf + BUF_SIZE, * pend = buf + ...
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2021-08-01 13:32:00
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快读 参考：算法笔记--快读（输入外挂）模板 基础版本： inline int read(
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2022-11-03 15:27:03
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1 #include <bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 int read(){ 4 int flag=0,x=0; 5 char a=getchar(); 6 while(a<'0'||a>'9'){ 7 if(a=='-')flag=1; 8 a=g ...
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2021-08-19 08:53:00
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大数据计算引擎的起源Hadoop和其他基于mapreduce的数据处理系统的出现首先是为了满足传统数据库无法满足的数据处理需求。随着2004年谷歌发布MapReduce白皮书以来的发展浪潮，利用Hadoop的开源生态系统或类似系统处理大数据已经成为行业的基本需求。尽管最近努力降低进入门槛，但在开发自己的数据处理系统时，组织不可避免地会遇到一系列问题，常常会发现从数据中获得价值所需的投资大大超出预期
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2023-11-14 13:21:49
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作者：王爷科技Redis 简介 & 优势Redis 数据类型发布订阅订阅者的客户端显示如下事务持久化复制哨兵分片Redis 简介Redis 是完全开源免费的，遵守 BSD 协议，是一个高性能的 key - value 数据库Redis 与 其他 key - value 缓存产品有以下三个特点：Redis 支持数据持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。Red
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2024-10-11 16:02:59
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# Spark读HDFS文件时用grep命令
在大数据处理中，Spark是一个非常流行的分布式计算框架，而Hadoop Distributed File System（HDFS）是Hadoop生态系统中一个重要的组件，用于存储大规模数据。在Spark中读取HDFS文件时，我们经常需要对文件内容进行筛选和过滤，这时候可以使用grep命令来实现。
## 什么是grep命令？
grep是一个在Un
原创
2024-03-19 04:44:04
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使用 fread 和 fwrite（mmap不会写）。 浮点数输出精度误差过大，且实现复杂，就没写。 #include <cstdio> struct IO_Tp { bool isdigit(char ch) { return ch >= '0' && ch <= '9'; } const sta ...
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2021-07-21 18:59:00
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inline int read(){ int s=0,f=1;char ch=getchar(); while(!isdigit(ch)) {if(ch=='-') f=-1;ch=getchar();} while(isdigit(ch)) s=s*10+ch-'0',ch=getchar(); ...
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2021-09-15 12:52:00
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# 实现Java快读
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Java快读。在开始之前，我们先来了解一下整个实现流程。
## 流程概述
实现Java快读的流程可以分为以下几个步骤：
1. 读取输入流
2. 解析输入数据
3. 处理数据逻辑
4. 输出结果
下面是一个表格展示了每个步骤所需的代码和注释：
| 步骤 | 代码 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| 读
原创
2023-12-11 11:59:33
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namespace fdata { inline char nextchar() { static const int BS = 1 << 21; static char buf[BS], *st, *ed; if (st == ed) ed = buf + fread(st = buf, 1, B ...
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2021-10-07 11:45:00
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本以为 while(c > '9' || c < '0') s |= c == '-', c = getchar(); 因为分支预测的原因会比 while(c > '9' || c < '0') { if(c == '-') s = 1; c = getchar(); } 快，实际上差不多。 ...
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2021-10-15 20:05:00
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# Python快读实现方法
## 1. 概述
在Python中，实现快读是指通过优化输入函数，提高输入数据的读取速度，以便更高效地处理大量输入数据。本文将介绍如何在Python中实现快读功能。
## 2. 实现步骤
在实现Python快读功能时，需要经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入需要的模块 |
| 步骤二 | 优化输入函数 |
原创
2023-08-23 12:16:44
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