发起Shuffle Read的方法是这些RDD的compute方法。下面以ShuffledRDD为例，描述Shuffle Read过程。
0. 流程图 1. 入口函数
Shuffle Read操作的入口是ShuffledRDD.compute方法。
override def compute(split: Partition, context: TaskContext):
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2024-01-04 22:25:53
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# 使用 Spark 读取 Hudi Log 文件的指南
在大数据处理的世界中，Apache Spark 和 Hudi 是非常流行的技术组合。特别是 Hudi 提供了一种高效的方式来管理和查询大规模数据集。本文将引导你通过几个简单的步骤，利用 Spark 读取 Hudi Log 文件。
## 整体流程
以下是完整的流程步骤表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-23 05:59:58
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# Spark 读 Hudi 报错解析错误
Apache Hudi 是一个开源的存储框架，专为大数据场景中的增量数据处理和管理而设计。它允许你以高效的方式在大数据源上执行数据湖操作，并提供了有力的支持来处理懒加载、数据插入、更新和删除等操作。然而，在使用 Apache Spark 读取 Hudi 表时，用户往往会遇到一些解析错误。本文将着重探讨常见的错误及其解决方法，并提供一些代码示例来帮助您更
原创
2024-09-21 06:17:27
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## 实现Spark读取Hudi数据源码步骤
### 整体流程
以下是实现Spark读取Hudi数据源码的整体流程，通过表格展示每个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 代码示例 |
| -------- | ------------------------ | ------
原创
2023-11-22 06:58:39
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# 使用Apache Spark 读写CSV文件到Hudi的全面指南
在大数据处理领域，Apache Spark和Apache Hudi是两个备受欢迎的技术。Spark是一种快速且通用的分布式计算引擎，而Hudi则是一个用于管理大规模数据集的框架，支持高效的读写操作。本文将介绍如何使用Spark读取CSV文件并将其写入Hudi，同时提供示例代码和流程图。
## 1. 环境准备
在开始之前，我
原创
2024-10-27 06:33:11
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# 使用Hudi写入多个topic的数据
## 介绍
Apache Hudi 是一款开源的数据湖解决方案，可以用于实时流和批处理场景下的数据管理和分析。在实时流处理中，Spark结合Hudi可以实现对多个topic的数据进行写入和管理。本文将介绍如何使用Spark和Hudi来写入多个topic的数据，并提供相应的代码示例。
## 流程
下面是写入多个topic数据到Hudi的流程图：
`
原创
2024-06-03 03:18:19
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使用org.elasticsearch.spark.rdd.EsSpark的APIEsSpark.saveJsonToEs(mergeData, esIndexName, esConf)将Json数据写入ES集群，报错信息如下：org.elasticsearch.hadoop.rest.EsHadoopInvalidRequest: org.elasticsearch.hadoop.rest.Es
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2023-12-10 11:56:23
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在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常强大的工具，而 Apache Hudi 则是一个用来处理大规模数据湖的开源项目。当我们需要从 Hudi 表中读取分区字段时，会遇到一些挑战。接下来，我将记录我在解决“spark如何直接读hudi分区字段”问题的全过程。
### 问题背景
在我的项目中，团队使用 Spark 来从 Hudi 表中读取数据以进行分析和处理。我们有一个基于时间的分
一、搭建执行hudi的平台1.1、整体软件架构1.2、安装Hadoop(当前环境是hadoop2.7)............1.3、安装 Spark（当前环境是3.x） 第一步、安装Scala-2.12.10##解压scala
tar -zxvf scala-2.12.10.tgz -C /opt/mo
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2023-07-15 09:13:20
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# 批量读取 Elasticsearch 数据到 Spark
Apache Spark 是一个开源的大数据处理框架，它提供了丰富的工具和功能来处理和分析大规模数据集。而 Elasticsearch 是一个分布式的搜索和分析引擎，它提供了强大的全文搜索、实时数据分析和可视化的能力。本文将介绍如何使用 Spark 批量读取 Elasticsearch 数据，并给出相应的代码示例。
## 准备工作
原创
2023-10-05 06:21:42
230阅读
# Spark SQL写Hudi线上实战
## 引言
本文将教会你如何使用Spark SQL将数据写入Hudi，并且在线上环境中进行实战。我们将以一个步骤流程的方式来讲解，每一步都会提供相应的代码和注释说明。在阅读本文之前，你需要具备一定的Spark SQL和Hudi的基础知识。
## 流程概述
下表展示了整个实战流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2023-10-11 10:24:07
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spark-streaming-kafka-demo使用Springboot框架，Sparkstreaming监听Kafka消息，Redis记录已读Kafka偏移量，Spark统计单词出现次数，最后写入Hive表。代码参考：https://github.com/JunjianS/spark-streaming-kafka-demo注意事项版本信息Kafka：2.12-2.3.0Spark：1.6.
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2023-09-26 21:45:13
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一、数据准备1.1 将hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下：分析：从错误提示上面就知道，spark无法知道hive的元数据的位置，所以就无法实例化对应的client。
解决的办法就是必须将hive-site.xml拷贝到spark/conf目录下1.2 测试代码中没有加sc.stop会出现如下错误：ERROR scheduler.LiveListener
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2023-08-28 11:28:30
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Hadoop允许Elasticsearch在Spark中以两种方式使用：通过自2.1以来的原生RDD支持，或者通过自2.0以来的Map/Reduce桥接器。从5.0版本开始，elasticsearch-hadoop就支持Spark 2.0。目前spark支持的数据源有：
（1）文件系统：LocalFS、HDFS、Hive、text、parquet、orc、json、csv
（2）数据RDBMS：m
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2023-10-08 12:44:49
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文章目录Spark环境准备Spark-shell 方式启动命令，需要显示指定一些参数插入数据查询数据时间旅行（Time Travel Query）更新数据增量查询（Incremental query）删除数据（Delete Data）覆盖分区数据（Insert Overwrite）PySpark方式python3.7安装pyspark的安装及配置pyspark的启动命令插入数据查询数据时间旅行（
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2023-11-19 21:12:02
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# Hive读Hudi
## 什么是Hive和Hudi？
在介绍Hive读取Hudi之前，我们先来了解一下Hive和Hudi是什么。
### Hive
Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，用于进行数据的存储、查询和分析。它提供了一个SQL查询引擎，可以将查询转化为MapReduce任务来执行，从而实现在Hadoop集群上对数据进行分析。
### Hudi
A
原创
2023-12-21 08:20:49
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Hudi 数据湖 的 一些特性: 数据写和数据读的一些不同的特性
原创
2022-10-23 00:03:59
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1.hadoop安装1.修改hadoop配置文件
hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.8.0_91
core-site.xml
<!--hdfs namenode的地址+端口-->
<property>
<name>fs.default.name</name>
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2023-07-30 22:37:10
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Spark读写ES
本文主要介绍spark sql读写es、structured streaming写入es以及一些参数的配置ES官方提供了对spark的支持，可以直接通过spark读写es，具体可以参考ES Spark Support文档(文末有地址)。以下是pom依赖，具体版本可以根据自己的es和spark版本进行选择：<dependency&
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2023-07-18 22:29:25
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Spark SQL支持通过JDBC直接读取数据库中的数据，这个特性是基于JdbcRDD实现。返回值作为DataFrame返回，这样可以直接使用Spark SQL并跟其他的数据源进行join操作。JDBC数据源可以很简单的通过Java或者Python，而不需要提供ClassTag。注意这与Spark SQL JDBC server不同，后者是基于Spark SQL执行查询。要保证能使用
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2023-11-09 08:44:50
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