在使用spark的时候，往往我们需要外部传入文件，来配合程序做数据处理那么这就涉及到，如何传入，如何获取（本文讨论的是spark on yarn）讲实话，我觉得这个问题挺烦的，我百度了好久（可能我姿势不对？），各种博客，stackoverflow，community.cloudera.com都找过，我觉得回答方都停留在理论基础，并没有show me code，我实际测试的时候，好像又和他们说的不太
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2023-08-01 23:58:31
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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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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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一.引言Parquet 是一种列式存储格式，常用于表结构数据存储，也是 sparkSql 的默认存储格式。spark 读取 parquet 文件时，偶发读取时间过长，正常 parquet 时间在 1-5 s，异常期间最长可达 10 min +，于是开始踩坑之旅。下面是读取日志，正常情况只需 1s 以内，异常时却需要很久。二.Parquet 读取问题定位与解决1.代码变化 &&a
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2024-08-11 10:57:50
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问题描述报错bug:
22/09/25 23:28:14 INFO GPLNativeCodeLoader: Loaded native gpl library
22/09/25 23:28:14 WARN LzoCompressor: java.lang.NoSuchFieldError: lzoCompressLevelFunc
22/09/25 23:28:14 ERROR LzoCod
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2023-08-28 08:23:29
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一、文本文件读取文件textFile()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。使用wholeTextFiles()方法：
它也以目录为参数，返回一个 pair RDD,其中key是输入文件的文件名，value是对应文件的所有数据，size为文件个数。
wholeTextF
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2023-08-01 13:49:46
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spark SQL Parquet 文件的读取与加载是由许多其他数据处理系统支持的柱状格式。Spark SQL支持阅读和编写自动保留原始数据模式的Parquet文件。在编写Parquet文件时，出于兼容性原因，所有列都会自动转换为空。1， 以编程方式加载数据private def runBasicParquetExample(spark: SparkSession): Uni
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2023-08-23 16:57:18
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之前文章介绍了如何处理数据以及如何构建、训练和测试深度学习模型。然而在实际中，我们有时需要把训练好的模型部署到很多不同的设备。在这种情况下，我们可以把内存中训练好的模型参数存储在硬盘上供后续读取使用。 目录1. 读写`Tensor`2. 读写模型2.1 `state_dict`2.2 保存和加载模型1. 保存和加载`state_dict`(推荐方式)2. 保存和加载整个模型总结 1. 读写Tens
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2023-09-01 12:59:32
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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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作者 | News 专栏目录： 第一章：
PyTorch之简介与下载
PyTorch简介PyTorch环境搭建 第二章：PyTorch之60分钟入门
PyTorch入门PyTorch自动微分PyTorch神经网络PyTorch图像分类器PyTorch数据并行处理 第三章：PyTorch之入门强化
数据加载和处理PyTorch小试牛刀迁移学习混合前端的seq2
1，spark读文件流程从本地读取txt文件： // path最后可以是文件或文件夹，还可以用通配符
val path = “file:///usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/licenses/”
val rdd1 = sparkcontext.textFile(path,2)
从hdfs读取文件：sparkcontext.textFile(
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2023-08-03 21:30:25
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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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### Spark读取文件流程
为了教会小白如何使用Spark读取文件，我将按照以下流程详细介绍每一步需要做什么以及需要使用的代码。
#### 步骤概览
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 使用SparkSession对象读取文件 |
| 3 | 对文件进行处理和转换 |
| 4 | 执行Spark任务并获取结果
原创
2023-10-15 14:14:59
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# Spark 文件读取教程
## 1. 简介
在使用 Spark 进行数据处理时，文件读取是一个非常重要的环节。本教程将向你展示如何使用 Spark 进行文件读取的过程，并提供相应的代码示例和解释。
## 2. 文件读取流程
在开始编写代码之前，让我们先来了解一下文件读取的整个流程。下表展示了文件读取的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建 Spa
原创
2024-01-20 09:43:01
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SparkStreaming动态读取配置文件标签： SparkStreaming HDFS 配置文件 MySql需求要实现SparkStreaming在流处理过程中能动态的获取到配置文件的改变并且能在不重启应用的情况下更新配置配置文件大概一个月改动一次，所以不能太耗性能为什么需要动态读取配置文件？在之前的项目中一直使用的读配置文件的模式是在应用启动阶段一次性读取配置文件并获取到其中的全部配置内容。
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2023-11-14 03:51:42
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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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sparkSession 读取 csv1. 利用 sparkSession 作为 spark 切入点2. 读取 单个 csv 和 多个 csvfrom pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import SQLContext
if __name__ == '__main__':
scSpark = SparkSession \
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2023-06-02 14:17:56
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spark支持多种数据源，从总体来分分为两大部分：文件系统和数据库。文件系统 文件系统主要有本地文件系统、Amazon S3、HDFS等。 文件系统中存储的文件有多种存储格式。spark支持的一些常见格式有：格式名称结构化说明文件文件否普通文件文件，每行一条记录JSON半结构化常见的基于文本的半结构化数据CSV是常见的基于文本的格式，在电子表格应用中使用SequenceFiles是一种用于
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2023-08-10 11:03:16
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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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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。 文件格式分为：Text文件、Json文件、Csv文件、Sequence文件以及Object文件； 文件系统分为：本地文件系统、HDFS、HBASE以及数据库。 文章目录文件类数据读取与保存Text文件Json文件Sequence文件对象文件文件系统类数据读取与保存HDFSMySQL数据库连接HBase数据库 文件类数据读
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2023-08-10 11:03:42
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