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
# 如何使用Spark读取JSON文件
## 一、流程概述
在使用Spark读取JSON文件时，通常需要经过以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 读取JSON文件 |
| 3 | 处理数据 |
| 4 | 显示数据 |
## 二、具体步骤及代码示例
### 步骤一：创建SparkSession
首先
原创
2024-03-04 06:53:43
49阅读
# 如何实现“spark 写入 hdfs json”
## 一、整体流程
为了将数据写入HDFS中的JSON文件，需要经过以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 读取数据源 |
| 3 | 对数据进行处理 |
| 4 | 将数据写入HDFS中的JSON文件 |
## 二、具体步骤
### 1. 创建
原创
2024-06-17 05:29:58
43阅读
# Spark读取JSON文件的实现
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Spark来读取JSON文件。下面是整个过程的步骤流程：
```mermaid
journey
title Spark读取JSON文件的实现
section 步骤流程
开始 --> 加载Spark库 --> 创建SparkSession --> 设置文件路径 --> 读取JSON文
原创
2024-01-03 06:58:41
98阅读
读json格式的数据和文件import spark.implicits._ // spark的一个隐式转换
val spark = SparkSession
.builder()
.master("local")
.appName("JsonFileTest")
.getOrCreate()
/ /读取json文件数据
v
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2024-02-28 10:14:12
139阅读
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
471阅读
# Spark读取HDFS JSON文件
## 介绍
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它提供了一个高级API，用于分布式数据处理和分析。Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Spark常用的数据存储系统之一。本文将介绍如何使用Spark读取HDFS中的JSON文件。
## 准备工作
在开始之前，我们首先需要安装和配置Spark环境，并确保HDFS已经启动并可用。
原创
2024-01-01 04:00:02
330阅读
# 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
103阅读
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
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
87阅读
# Spark读取JSON并解析成Map
在大数据处理中，Apache Spark 是一个流行的分布式计算框架，它提供了丰富的API和工具，可以帮助我们高效地处理和分析海量数据。在Spark中，我们经常需要读取和解析JSON数据，然后将其转换成Map类型进行进一步处理。
## 什么是JSON？
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，它以易
原创
2024-03-11 04:17:27
102阅读
文件读写+JSON数据解析
1.读文件通过 sc.textFile(“file://") 方法来读取文件到rdd中。val lines = sc.textFile("file://")//文件地址或者HDFS文件路径本地地址"file:///home/hadoop/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/examples/
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2023-06-19 14:21:03
282阅读
# 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
69阅读
1、Spark-shell读写Hudi1.1、Spark-shell启动// spark-shell for spark 3
spark-shell \
--packages org.apache.hudi:hudi-spark3-bundle_2.12:0.10.0,org.apache.spark:spark-avro_2.12:3.1.2 \
--conf 'spark.serial
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2024-05-01 14:59:21
95阅读
一、saprkSQL背景Spark 1.0版本开始，推出了Spark SQL。其实最早使用的，都是Hadoop自己的Hive查询引擎；但是后来Spark提供了Shark；再后来Shark被淘汰，推出了Spark SQL。Shark的性能比Hive就要高出一个数量级，
而Spark SQL的性能又比Shark高出一个数量级。
最早来说，Hive的诞生，主要是因为要让那些不熟悉Java，无法深入进行
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2024-05-16 07:14:14
52阅读
运行前提： 搭建Hadoop + Spark集群，安装jdk1.8及以上版本，Scala2.11，maven31、新建maven项目 这里需要注意的是我们为了方便，直接勾选Create from archetype，然后从下面列表中选择scala archetype simple 2、填写GAV这里按照个人设置，说白了GroupID就是公司的域名倒过来写 artifactId可以是你项目的名称
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2024-02-18 09:35:16
109阅读
# 使用Java Spark Core读取HDFS中的JSON文件
在大数据处理中，Apache Spark是一个强大的工具，能够处理过程中大量的数据。在本教程中，我们将重点介绍如何使用Java Spark Core读取存储在HDFS（Hadoop Distributed File System）上的JSON文件。整个过程分为几个步骤，下面将通过表格和代码详细介绍这些步骤。
## 整体流程
一、Spark简介Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发的通用内存并行计算框架Spark使用Scala语言进行实现，它是一种面向对象、函数式编程语言，能够像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集，具有以下特点。1.运行速度快：Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计算。官方提供的数据表明，如果
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2023-08-21 09:48:41
58阅读
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
81阅读
hdfs 读取流程
原创
2021-01-16 11:55:54
336阅读
