读取HDFS的整体流程图如下，下面根据此图对整个操作进行大致介绍 1.调用DistributedFileSystem.open(Path path, int b
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2023-08-18 22:30:52
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在分布式计算中，为了提高计算速度，数据本地性是其中重要的一环。 不过有时候它同样也会带来一些问题。一.问题描述在分布式计算中，大多数情况下要做到移动计算而非移动数据，所以数据本地性尤其重要，因此我们往往也是将hdfs和spark部署在相同的节点上，有些人可能会发现即使他已经这么做了，在spark的任务中的locality还是ANY，这说明所有的数据都是走的网络IO。在没有没有shuffle的情况
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2024-01-24 18:42:43
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Spark读取HDFS或者AFS等文件系统文件Spark读取文件有很多方法，我这里主要介绍一下读取非结构化的文件的两种方式，针对多文件读取，单文件读取也是一样的。方案一：spark的textFile方法，也是最简单的方案，支持通配符
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2023-08-31 09:35:33
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1、pyspark连接kudupyspark --jars /home/oicq/guomm/kudu-spark2_2.11-1.6.0.jar # 启动
sqlContext = pyspark.sql.SQLContext(spark) # 创建sql连接
df = sqlContext.read.format('org.apache.kudu.spark.kudu')
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2024-06-04 08:21:51
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Spark作为一个分布式计算框架，可以很好的适用于Hadoop。那么Spark是否可以与关系型数据库较好的进行兼容呢？以Spark作为计算，以关系型数据库（例如Oracle）作为存储？ 答案当然是可以，笔者经过不断地测试和优化，终于将Spark与Oracle进行了兼容匹配与读写优化。1、环境准备 在本次测试环境中，用6台机器搭建了CDH的Hadoop平台，Spark2.2版本搭配Yarn
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2023-09-29 21:10:52
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1.背景介绍Spark 是一个开源的大数据处理框架，由阿帕奇(Apache)开发。它可以处理大规模数据集，并提供了一种高效、灵活的数据处理方法。Spark 的核心组件是 Spark Core，负责数据存储和计算；Spark SQL，用于处理结构化数据；Spark Streaming，用于实时数据处理；以及 Spark MLLib，用于机器学习任务。在大数据处理领域，Spark 已经成为了一种标准的
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2024-08-14 18:37:44
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CSV逗号分隔值（CSV）文件每行都有固定数目的字段，字段间用逗号隔开（在制表符分隔值文件，即TSV文件中用制表符隔开）。记录通常是一行一条，不过也不总是这样，有时也可以跨行。CSV文件和TSV文件有时支持的标准不一致，主要是在处理换行符、转义字符、非ASCII字符、非整数值等方面。CSV原生并不支持嵌套字段，所以需要手动组合和分解特定的字段。与JSON中的字段不一样的是，这里的每条记录都没有相关
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2024-04-12 10:43:51
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本次实验相关信息如下:
操作系统:Ubuntu 14
Hadoop版本:2.4.0
Spark版本:1.4.0
运行前提是Hadoop与Spark均已正确安装配置
2、在Linux中生成一个文件test.txt，保存在/home/testjars/目录下
hadoop fs -put /
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2024-08-28 15:40:02
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# Spark读取HDFS数据
Apache Spark是一个用于大规模数据处理和分析的快速通用引擎。它提供了丰富的API，可以在分布式环境中进行数据处理、机器学习、图形处理等任务。而Hadoop Distributed File System（HDFS）是一个用于存储大数据的可扩展分布式文件系统。本文将介绍如何使用Java语言编写代码来使用Spark读取HDFS数据。
## 准备工作
在开
原创
2023-09-20 06:21:12
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# Spark读取MySQL数据库
## 介绍
Apache Spark是一个开源的分布式计算框架，旨在处理大规模数据集并提供快速、通用的数据处理能力。它支持各种数据源，包括关系型数据库。本文将介绍如何使用Spark读取MySQL数据库中的数据，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在使用Spark读取MySQL数据库之前，需要进行一些准备工作。首先，确保你已经安装了Spark和MySQ
原创
2023-10-11 10:23:40
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在大数据技术不断发展的今天，Apache Spark成为处理大规模数据的重要工具。其流式处理能力尤其受到关注，本文将深入探讨如何用Spark进行流式读取数据库，涵盖相关版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及生态扩展等方面。
### 版本对比
在分析Spark版本的演变过程中，重要的是理解不同版本在性能和功能上的差异。
时间轴如下，展示了Spark版本的演进史：
```merm
# Spark 读取 Hive 数据库
随着大数据时代的到来，Apache Spark 逐渐成为了数据处理的热门工具。Spark 不仅能处理大规模数据，还能与多种数据库集成，让数据分析和处理变得更为灵活和高效。Hive 是一个构建在 Hadoop 上的数据仓库工具，它提供了 SQL 查询功能以方便地处理大数据。本文将介绍如何使用 Spark 读取 Hive 数据库，并通过代码示例和可视化图表加深
原创
2024-08-07 07:52:39
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# 用Spark读取Progress数据库的完整指南
### 引言
在大数据领域，有很多种数据存储方式，Progress数据库作为一种高效且灵活的关系型数据库管理系统（RDBMS），在很多企业的信息系统中扮演着重要的角色。本文将介绍如何使用Apache Spark读取Progress数据库的数据，并通过相关的示例代码和可视化图表帮助你更好地理解整个流程。
### 什么是Spark？
Apa
好久时间没更了，最近继续更新起来！本文咱们来看看如何使用Excel、Python、Hive和Spark SQL来处理json格式的数据！满满干货，细细品尝！先介绍下咱们使用的数据，就来点简单的吧：{"name":"wenwen","age":"26","sex":"male"}就三个字段，分别是姓名、年龄、性别。1、使用Excel处理JSON字符串Excel中并没有解析JSON数据的函数，只能通过
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2023-10-05 16:35:05
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# 教你如何实现spark读取csv文件
## 介绍
在本篇文章中，我将教会你如何使用Spark来读取CSV文件。Spark是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算框架，能够快速处理海量数据。
## 流程
首先，我们先看一下整个实现“spark读取csv”过程的流程。
```mermaid
gantt
title 实现"spark读取csv"流程
dateFormat YY
原创
2024-03-23 04:08:43
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jquery读取数据库图片 View demo 查看演示 Download Source 下载源 In this tutorial we will create a bubbly image gallery that shows your images in a unique way. The idea is to show the thumbna
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2023-09-28 17:14:51
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#_*_coding:utf-8_*_# spark读取csv文件#指定schema：
schema = StructType([
# true代表不为null
StructField("column_1", StringType(), True), # nullable=True, this field can not be null
Struct
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2023-07-04 16:07:51
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一、整合hive集成hudi方法：将hudi jar复制到hive lib下cp ./packaging/hudi-hadoop-mr-bundle/target/hudi-hadoop-mr-bundle-0.5.2-SNAPSHOT.jar $HIVE_HOME/lib4.1 hive hive 查询hudi 数据主要是在hive中建立外部表数据路径指向hdfs 路径，同时hudi
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2023-09-26 11:07:28
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Spark目前支持Hash分区和Range分区，用户也可以自定义分区，Hash分区为当前的默认分区，Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数、RDD中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区和Reduce的个数注意：(1)只有Key-Value类型的RDD才有分区的，非Key-Value类型的RDD分区的值是None(2)每个RDD的分区ID范围：0~numPartitions-1，决定这
#该篇内容采用spark的python接口，即pyspark现阶段我们已经实现sparksql读取hive数据，但日常一个频繁的操作就是数据导入导出。我们知道hadoop生态圈里有一个成员叫sqoop，这组件可以实现hive到关系型数据库mysql，oracle等数据库的数据转移。但是有两个缺点;1.sqoop只能表到表的导入，不能在中间实现数据计算变换等操作2.网上传言spark转移比sqoop
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2023-09-08 21:01:41
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