# 使用Spark读取Hive中的HDFS文件
在大数据处理的领域，通过Apache Spark读取Hive中的HDFS文件是一项基本而重要的技能。今天，我会为你详细讲解如何实现这一过程，我们将从完整流程开始，并逐步深入其中每一步的实现细节。
## 整体流程
以下是读取HDFS文件的整体流程，这将帮助你快速理解整个操作的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-18 07:49:21
55阅读
# Spark读取Hive数据保存到HDFS
在大数据处理领域，Hadoop生态系统中的两个核心组件是Hive和Spark。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以通过类SQL语言(HiveQL)查询和分析数据。而Spark是一个用于大规模数据处理的快速通用计算引擎。
在实际项目中，我们经常需要将Hive中的数据进行处理后保存到HDFS中，以进行后续的分析和挖掘。本文将介绍如何使用S
原创
2024-01-24 05:40:38
135阅读
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
1 hadoop中各工程包依赖简述 Google的核心竞争技术是它的计算平台。Google的大牛们用了下面5篇文章，介绍了它们的计算设施。 GoogleCluster： http://research.google.com/archive/googlecluster.html
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2024-03-01 13:52:50
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情况说明：数据以parquet文件形式保存在HDFS上，数据中的某一列包含了日期（例如：2017-12-12）属性，根据日期对数据分区存储，如下图所示： 项目需求： 在项目中想要读取某一个月的数据，肿么办？ 解决方法： spark中读取本地文件的方法如下:sparkSession.read.parquet("hdfs://path") 1 方法一：&n
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2024-02-01 10:27:22
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关于编写HIVE的UDF，有两个不同的接口可以实现。一个非常简单，另一个则并不容易。只要你的函数能够读取原始类型数据并返回原始类型数据就能使用简单的API（org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF），这个原始类型数据是指Hadoop和Hive的可写类型-Text, IntWritable, LongWritable, DoubleWritable等。无论如何，如果你打算
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2023-11-08 19:08:13
259阅读
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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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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文章目录一、SparkSQL连接Hudi1.1 Hive配置1.2 SparkSQL连接Hudi二、创建表2.1 常规的建表2.2 CTAS三、插入数据四、查询数据五、更新数据5.1 普通5.2 MergeInto六、删除数据七、Insert Overwrite一、SparkSQL连接Hudi1.1 Hive配置我们需要将Hive 的 metastore服务独立出来-- 目前只指定一个节点，也可以
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2023-07-17 22:44:01
238阅读
机器学习、数据挖掘等各种大数据处理都离不开各种开源分布式系统，hadoop用于分布式存储和map-reduce计算，spark用于分布式机器学习，hive是分布式数据库，hbase是分布式kv系统，看似互不相关的他们却都是基于相同的hdfs存储和yarn资源管理，本文通过全套部署方法来让大家深入系统内部以充分理解分布式系统架构和他们之间的关系，本文较长，精华在最后。本文结构首先，我们
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2023-08-08 03:09:23
120阅读
1.上传一个words.txt文件到HDFS中vim words.txt
输入i 进入插入模式
添加以下内容:
hadoop hive hive hadoop sqoop
sqoop kafka hadoop sqoop hive hive
hadoop hadoop hive sqoop kafka kafka
kafka hue kafka hbase hue hadoop hadoop h
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2023-09-01 09:57:07
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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
195阅读
# Spark远程读取HDFS的实现方法
## 1. 整体流程
在讲解具体的实现步骤之前，我们先来了解下整个流程。下面的表格展示了实现"Spark远程读取HDFS"的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| Step 1 | 创建SparkSession对象 |
| Step 2 | 配置Hadoop的配置信息 |
| Step 3 | 创建RDD或DataFrame，
原创
2024-02-16 11:12:54
240阅读
# Spark与HDFS文件读取
在大数据处理领域，Apache Spark和Hadoop分布式文件系统（HDFS）是两个非常重要的技术。Spark是一个快速、通用的大规模数据处理引擎，而HDFS是一个高吞吐量、高容错性的分布式文件系统。本文将通过代码示例，介绍如何使用Spark读取存储在HDFS上的文件。
## Spark简介
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，它提供了一
原创
2024-07-18 03:50:10
76阅读
# Spark 读取 HDFS 文件指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用 Apache Spark 读取存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中的文件感到困惑。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你理解整个过程，并提供必要的代码示例。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个流程：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| --- | --- | --- |
|
原创
2024-07-17 03:57:21
371阅读
目录一、spark直接读取本地文件系统的文件（非常不方便，不建议使用）1、file前缀地址“file:///”二、本地文件系统的文件上传到HDFS系统1、put命令2、copyFromLocal命令三、spark读写HDFS文件一、spark直接读取本地文件系统的文件（非常不方便，不建议使用）1、file前缀地址“file:///”例1：绝对路径成功scala> val rdd=sc.tex
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2023-08-25 22:43:34
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## 实现Spark Java读取HDFS的流程
### 关系图
```mermaid
erDiagram
读取HDFS --> 使用Spark API
```
### 任务流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个SparkSession对象 |
| 2 | 使用SparkSession对象创建一个DataFrame |
| 3 | 从HDF
原创
2024-06-21 03:36:06
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# Hive读取HDFS文件
Hive是一个在Hadoop上构建的数据仓库工具，它提供了一个类似于SQL的查询语言HiveQL，用于读取、处理和分析存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的大数据。
本文将介绍如何使用Hive读取HDFS文件，并提供相应的代码示例。我们将使用Hive的CLI(Command Line Interface)进行操作。
## 准备工作
在开始之前，确保你
原创
2023-10-16 07:02:00
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# Hive 读取 HDFS 中的 Array 数据
## 引言
在大数据处理的生态系统中，Apache Hive 是一个用于处理存储在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 中的数据的工具。Hive 提供了一种类 SQL 的查询语言，称为 HiveQL，允许用户更方便地分析和查询大数据。随着大数据的不断演变，存储结构的多样性也在增加，数组（Array）数据结构日益受到关注。在本文中，我
