# 使用Spark读取PDF文件
在大数据时代，数据的格式种类繁多，PDF作为一种常用的文档格式也常常出现在数据处理的需要中。使用Apache Spark，可以高效地读取和处理PDF文件。本文将指导你如何使用Spark读取PDF文件，并给出每一步的详细解释和示例代码。
## 一、整体流程
为了更好地理解这一过程，下面是实现的整体流程表：
| 步骤 | 描述
Spark 在对 MySQL 进行读写的时候使用自带的 read 和 write 方法就可以满足，而在对 ElasticSearch 进行读写的时候则要用到其他依赖，在数据结构较为复杂时还需要使用 GSON 或其他 JSON 包进行解析。所以就记录一下 MySQL 的读写以及 ES 的读以及解析为 DataFrame 的方法。MySQLSpark 可以使用 read 和 write 方法直接连接
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2023-10-10 09:18:41
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PDF文件可以展现原书的原貌，任意调节显示大小，给读者提供了个性化的阅读方式。不过我们读者能得到最好的阅读体验感还得益于一款好的PDF文件阅读器，刚开始接触PDF文件的用户可能还在疑惑PDF文件怎么打开，更别说怎么挑选一个适合自己的阅读器了。软件介绍 Foxit Reader 是 Windows 电脑上一款专业好用、小巧快速的 PDF 阅读器，能够随时打开、浏览及打印任何 PDF 文件。软
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2024-04-23 11:36:25
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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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今天分享一个使用sparksql的spark.write.format("hbase").save()spark.read.format("hbase").load()方式读写Hbase的方法。1、引入maven依赖只需要引用sparksql依赖和hbase-mapreduce包，即可实现spark sql读写hbase功能。<dependency>
<g
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2023-08-18 22:53:30
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本文摘录了VC6.0下，利用Minidx Extract-Text Com组件读取文本内容的方法的两篇文章，并做了一些自己的笔记 一、《利用Minidx Extract-Text Com组件从Word,Xls,Pdf……等文件中读取文本内容》 http://blog.minidx.com/2008/01/10/373.html Demo(VC++)源代码从这里下载 (相关文档资料
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2024-03-08 08:33:05
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安装 # pip install pdfminer pip install pdfminer3k pip install pdfminer.six 安装这个引入的内容不会报错若安装不成功，可以试试下面方法首先下载pdfminer3k：https://pypi.python.org/pypi/pdfminer3k；然后安装pdfminer，将下载好的pdfminer3k解压到D:或其他合适的盘符，
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2023-07-05 10:40:22
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PDF 表示 Portable Document Format，使用 .pdf 作为文件扩展名。虽然 PDF 支持许多功能，但现在我们专注于最常做的两件事：从 PDF 读取文本内容和从已有的文档生成新的 PDF。主要涉及到三个类：PdfFileReader、PdfFileWriter、PageObject。 Python中用于处理PDF文档的模块是PyPDF2。可以直接通过 pip 指令去安装：p
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2023-09-07 11:53:18
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# 教你如何实现“Spark 读取”
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你入门 Spark。在这篇文章中，我将向你展示如何使用 Apache Spark 读取数据。我们将通过一个简单的示例来实现这一过程。
## 流程概览
首先，让我们看看使用 Spark 读取数据的基本流程。以下是一个表格，展示了整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必
原创
2024-07-19 12:30:02
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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
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Spark对很多种文件格式的读取和保存方式都很简单。Spark会根据文件扩展名选择对应的处理方式。Spark支持的一些常见文件格式如下：文本文件 使用文件路径作为参数调用SparkContext中的textFile()函数，就可以读取一个文本文件。也可以指定minPartitions控制分区数。传递目录作为参数，会把目录中的各部分都读取到RDD中。例如：val input = sc.textF
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2023-07-03 17:01:45
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在公司做大数据开发已经四五年了，因此也积累了一些心得体会，便趁着这次机会大体描述下。 首先：数据开发的前提肯定是需要数据的，而数据从哪里来，大部分的数据都存储在Oracle中，而spark的计算 数据来源基本上都是hdfs。虽然oracle也可以与spark进行直接交互，但是如果oracle的表的数据量高达千万、亿 级别，每次的spark的查询都会对oracle数据库产生极大的影响，因
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2023-11-24 13:35:20
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文章目录创建SparkSession读取数据jdbcjsoncsvparquet保存数据 创建SparkSessionsparkSQl 可以读取不同数据源的数据，比如jdbc,json,csv,parquet 执行读操作就用sparkSession.read.文件类型，执行写操作就用SparkSession.write.文件类型首先创建一个SparkSession：val spark = Spa
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2023-08-09 21:06:49
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文章目录前言一. pyspark连接hudi二. 创建表三. 插入数据四. 查询数据五. Time Travel查询六. 更新数据七. 增量查询八. 基于时间点查询九. 删除数据9.1 软删除9.2 硬删除十. 插入覆盖十一. Spark其它命令11.1 Alter Table11.2 Partition SQL Command参考: 前言软件版本Python3.8Hadoop3.3.2Spar
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2023-08-29 13:59:43
144阅读
Apache Avro 是一种流行的数据序列化格式。它广泛用于 Apache Spark 和 Apache Hadoop 生态系统，尤其适用于基于 Kafka 的数据管道。从 Apache Spark 2.4 版本开始(参见 Apache Spark 2.4 正式发布，重要功能详细介绍)，Spark 为读取和写入 Avro 数据提供内置支持。新的内置 spark-avro 模块最初来自 Datab
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2023-07-28 13:26:40
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一、学习视频https://www.bilibili.com/video/BV1oE411s7h7?p=37二、配置过程 2.1在spark安装目录下的jars目录中新建hbase目录 2.2将hbase安装目录下的lib目录下的相关文件拷贝到上面的hbase文件夹中 注：./代表当前文件夹
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2023-05-18 15:16:30
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spark支持的常见文件格式如下:文本,json,CSV,SequenceFiles,Protocol buffers,对象文件1.文本只需要使用文件路径作为参数调用SparkContext 中的textFile() 函数，就可以读取一个文本文件；scala> val lines=sc.textFile("/tmp/20171024/20171024.txt")
lines: org.apa
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2023-07-31 23:37:21
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背景介绍：cdh集群、hadoop2.6.0、spark2.3.0hive表：text格式存储数据块：128M处理过程：读取hive表 -> 业务处理（无聚合操作） -> 写入hive、es问题描述：正常情况下，一个spark task要处理一个partition即128M的数据，因处理过程较耗时而成为任务瓶颈。解决过程：大的方向是进行任务拆分，增大并行度。方法一：使用spark提供的
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2023-09-12 10:35:16
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Apache Avro 是一种流行的数据序列化格式。它广泛用于 Apache Spark 和 Apache Hadoop 生态系统，尤其适用于基于 Kafka 的数据管道。从 Apache Spark 2.4 版本开始（参见 Apache Spark 2.4 正式发布，重要功能详细介绍），Spark 为读取和写入 Avro 数据提供内置支持。新的内置 spark-avro 模块最初来自 Datab
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2024-03-10 23:26:09
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写在前面本系列是综合了自己在学习spark过程中的理解记录 ＋ 对参考文章中的一些理解 ＋ 个人实践spark过程中的一些心得而来。写这样一个系列仅仅是为了梳理个人学习spark的笔记记录，所以一切以能够理解为主，没有必要的细节就不会记录了，而且文中有时候会出现英文原版文档，只要不影响理解，都不翻译了。若想深入了解，最好阅读参考文章和官方文档。 其次，本系列是基于目前最新的 sp
