# Spark读取大文件的实现流程
## 1. 了解Spark的基本概念和架构
在开始学习如何使用Spark读取大文件之前，首先需要了解Spark的基本概念和架构。Spark是一个开源的大数据处理框架，可以处理大量的数据，并且具有良好的容错性和性能。Spark使用分布式计算的方式，将数据划分为多个分区，通过并行处理来提高处理效率。Spark的核心概念包括SparkContext、RDD（弹性分
原创
2023-11-13 04:44:31
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# Spark 读取大文件
在大数据处理领域，处理大文件是一个非常常见的任务。而Apache Spark作为一个快速、通用的大数据处理引擎，也可以帮助我们高效地处理大文件。在本文中，我们将介绍如何使用Spark来读取大文件，并给出相应的代码示例。
## 什么是Spark
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，支持大多数大数据处理任务，包括ETL、数据查询、机器学习等。它提
原创
2024-04-27 04:12:35
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前言旁边的实习生又一脸懵逼了：Spark有bug，明明我本地/data目录下有test.txt文件，但运行就报错:Caused by: java.io.FileNotFoundException: File file:/data/test.txt does not exist我一看，原来小伙子使用spark集群模式来读取仅仅在他自己的客户端存放的一个文本文件如何读取本地文件Spark 支持从本地文
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2022-10-14 09:40:21
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文件读写读写文本文件PySpark可以直接将一个文本文件读取进来，变成一个RDD，将文件的每一行作为RDD中的一个元素。比如读取一个Markdown文件：from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setMaster('local').setAppName('MyApp')
sc = SparkContext(c
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2023-08-21 10:41:07
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Spark数据读取与保存Spark支持多种数据源文件格式文件系统SparkSQL结构化数据数据库文件格式支持的文件格式有文本文件、SequenceFile、序列化对象、Hadoop输入输出格式、protocol buffer、压缩文件等。介绍几种常见的文件格式api：文本文件1、读取文本文件文本文件输入的每一行作为RDD的一个元素，或者将一个完整的文件已文件名-文件内容键值对的形式读取。val i
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2023-08-06 15:29:11
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## 如何使用Spark读取大文件
### 1. 简介
Apache Spark 是一个开源的分布式计算系统，提供了强大的数据处理和分析功能。它的数据处理速度很快，特别适合处理大规模数据集。在处理大文件时，Spark 提供了多种方式来读取和处理数据，本文将介绍如何使用 Spark 读取大文件的方法和步骤。
### 2. 读取大文件的流程
下面是使用 Spark 读取大文件的整个流程，可以用表格
原创
2023-11-26 09:47:00
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# Spark SQL 读取大文件的科普文章
随着大数据时代的到来，快速且高效的数据处理工具已成为数据工程师的必备技能之一。Apache Spark就是这样一款强大的数据处理框架，其中Spark SQL组件使得我们在大数据处理时更加灵活、高效。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Spark SQL读取大文件，并以示例代码进行解析，帮助你更好地理解其中的流程。
## Spark SQL简介
Spa
# 项目方案：Spark如何读取大文件
## 1. 简介
在大数据处理领域，Spark是一个非常流行的开源分布式计算框架。在处理大规模数据时，一个常见的问题是如何高效地读取大文件。本文将介绍如何使用Spark来读取大文件，并提出一个项目方案。
## 2. Spark如何读取大文件
Spark提供了多种读取大文件的方法，包括使用DataFrame API、RDD API和Spark Stre
原创
2023-08-28 07:12:34
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Spark 的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统：文件格式：Text 文件、Json 文件、csv 文件、Sequence 文件以及 Object 文件文件系统：本地文件系统、HDFS、Hbase 以及数据库1. 读写 text/hdfs 文件text/hdfs 类型的文件读都可以用 textFile(path)，保存使用 saveAsTextFile(path)//
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2023-06-11 15:37:52
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## 如何实现Spark读取单个大文件
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何使用Spark读取单个大文件。在本文中，我将会以步骤的形式详细介绍整个流程，并附上每一步所需的代码和注释。
### 流程图
```mermaid
erDiagram
程序员 --> 读取大文件
```
### 状态图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
原创
2024-06-07 06:16:47
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零、本节学习目标了解RDD的主要特征掌握RDD的创建方式一、RDD为何物（一）RDD概念Spark提供了一种对数据的核心抽象，称为弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，RDD）。这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，并且可以在多次计算时重用。RDD其实就是一个分布在多个节点上的数据集合。RDD的弹性主要是指当内存不够时，数据可以持久化到磁盘，并且RDD具有
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2024-08-14 17:59:43
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一、文件的读取，首先准备一个people.json文件和一个people.csv文件，文件内容如下：json文件：{"name":"Michael"}
{"name":"Andy","age":30}
{"name":"Justin","age":19}csv文件为：name,age
Michael,
Andy,30
Justin,191、读取和写入json文件（1）从本地文件读取，首先导入：im
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2023-07-27 18:38:49
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Spark数据分区调研Spark以textFile方式读取文件源码textFile方法位于spark-core_2.11/org.apache.spark.api.java/JavaSparkContent.scala 参数分析：path ：String是一个URI，可以是HDFS、本地文件、或者其他Ha
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2023-10-13 22:51:32
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最近在使用spark处理分析一些公司的埋点数据，埋点数据是json格式，现在要解析json取特定字段的数据，做一些统计分析，所以有时候需要把数据从集群上拉到driver节点做处理，这里面经常出现的一个问题就是，拉取结果集过大，而驱动节点内存不足，经常导致OOM，也就是我们常见的异常:
````
java.lang.OutOfMemoryError: J
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2023-10-05 16:24:35
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在使用spark读取json文件的时候，数据文件有12G，数据读取就耗费了80秒，如果数据量更大，花费时间则更长。后来发现，时间主要浪费在数据读取的时候，类型推断上。为了提高读取速度，可以提前读取小批量的数据获取数据类型模式，然后将类型模式设置给spark的数据读取器，这样在40秒内就读完了所有的数据。与此同时，可以在代码中写入两条数据，推断出数据类型模式。或者，手动实现数据类型模式。总之，spa
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2023-08-31 21:31:43
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在spark中有重要的组件SparkContext和SQLContext，在读取数据文件时我们可以通过这两个组件进行不同形式的读取，比如：val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("testRead")
val sc = new SparkContext(conf)
val readFile = sc.textFile("C
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2024-04-10 09:02:49
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文章目录文本文件输入输出JSON文件输入输出CSV文件输入输出SequenceFile文件输入输出对象文件输入输出Hadoop输入输出格式数据库的输入输出mysql读取HBase读取 文本文件输入输出当我们将一个文本文件读取为 RDD 时，输入的每一行 都会成为RDD的一个元素。也可以将多个完整的文本文件一次性读取为一个pair RDD， 其中键是文件名，值是文件内容。 val input =
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2023-08-10 20:03:15
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hutool读取大excel（超过10M）文件的时候gc会溢出，超出限制，为了解决这个问题，自己编写一个类，用来读取大文件可手动配置设置表头行号 通过反射的方式将读取的excel封装成需要的类import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import cn.hutool.core.bean.copier.CopyOptions;
import cn.hutool.cor
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2024-01-11 12:49:59
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f=open(r"C:\Users\Administrator\Desktop\w.txt",encoding="utf-8")while True: #死循环，因为不知道循环多少次 content=f.readline() #一行一行读 print(content) if not content: ...
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2021-09-09 17:32:00
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1.读取CSV文件
python中csv模块读取reader只能读取一次：注意可能会有：I/O operation on closed filewith open(path,'r',encoding="GB2312") as csvfile: #防止乱码 reader = csv.reader(csvfile) csvdata = reader for row in rea
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2023-06-16 14:39:29
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