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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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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### 使用Spark读取Kafka数据并写入HDFS的完整指南
在大数据处理中，Apache Spark与Kafka、HDFS的结合可以高效实现数据流的处理。本文将带您了解如何实现“Spark读取Kafka数据写入HDFS”的整体流程以及具体的代码实现。
#### 流程概述
以下是实现这一任务的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 配置
原创
2024-09-22 04:09:25
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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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# 从HBase读取数据并写入HDFS
在大数据处理中，Spark作为一个强大的数据处理框架，经常需要和其他存储系统进行交互。其中，HBase作为一个高可靠、高性能的NoSQL数据库，常常与Spark结合使用。在本文中，我们将介绍如何使用Spark读取HBase中的数据，并将数据写入HDFS。
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要确保已经配置好了HBase和Spark环境，并且HBas
原创
2024-04-19 04:22:53
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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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背景：对于使用clickhouse来说，和使用mysql等数据库相比，比较需要注意一点是它的数据插入，由于clickhouse后台使用合并各个part分区的方式进行数据合并，所以也就意味着对于ck来说分批插入才是更好的数据插入方式，本文就来对比下客户端分配和使用clickhouse字段的异步插入的优缺点,此处我们只讨论Replicate复制表.客户端分批我们可以通过在客户端对数据进行预先分批，比如
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2024-09-27 09:20:34
113阅读
# 使用 Apache Spark 写入 HDFS 的简单指南
Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，广泛用于大规模数据处理和分析。而 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）则是一个可靠的文件存储系统，通常与 Spark 一起使用，以处理大数据集。本文将介绍如何使用 Apache Spark 将数据写入 HDFS，并提供相应的代码示例。我们还将通过状态图和旅行图来帮助您更
原创
2024-09-19 08:24:45
56阅读
1.简述使用yarn的方式提交spark应用时，在没有配置spark.yarn.archive或者spark.yarn.jars时， 看到输出的日志在输出Neither spark.yarn.jars nor spark.yarn.archive is set；一段指令后，会看到不停地上传本地jar到HDFS上，内容如下，这个过程会非常耗时。可以通过在spark-defaults.conf配置里添
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2024-05-07 12:10:15
187阅读
# 使用Spark读取Hive表数据并写入Parquet格式的HDFS文件
## 1. 整体流程
为了实现将Hive表数据写入Parquet格式的HDFS文件，我们需要完成以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 配置Spark与Hive的集成 |
| 2. | 创建SparkSession |
| 3. | 读取Hive表数据 |
| 4
原创
2024-01-03 12:54:50
316阅读
一. HDFS写流程1)首先，客户端利用HDFS Client创建了Distributed FileSystem实例，再通过 Distributed FileSystem向NameNode发起上传文件的请求，NameNode会检查目标文件是否存在，父目录是否存在。
2)NameNode返回是否可以上传的响应信息。 3)客户端再次向NameNode请求可以存储第一个
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2023-09-19 05:53:07
133阅读
概述：Spark postgresql jdbc 数据库连接和写入操作源码解读，详细记录了SparkSQL对数据库的操作，通过java程序，在本地开发和运行。整体为，Spark建立数据库连接，读取数据，将DataFrame数据写入另一个数据库表中。附带完整项目源码(完整项目源码github)。1.首先在postgreSQL中创建一张测试表，并插入数据。（完整项目源码Github）1.1. 在pos
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2024-08-16 13:54:17
104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
83阅读
Spark大数据分析与实战：HDFS文件操作一、安装Hadoop和Spark二、启动Hadoop与Spark查看3个节点的进程masterslave1slave2Spark shell命令界面与端口页面三、HDFS 常用操作（1） 启动Hadoop，在HDFS 中创建用户目录“/user/hadoop”；Shell命令：[root@master ~]# hadoop fs -mkdir /user
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2023-08-15 19:04:02
215阅读
Spark大数据分析与实战：HDFS文件操作一、安装Hadoop和Spark具体的安装过程在我以前的博客里面有，大家可以通过以下链接进入操作Linux基础环境搭建（CentOS7）- 安装HadoopLinux基础环境搭建（CentOS7）- 安装Scala和Spark二、启动Hadoop与Spark查看3个节点的进程masterslave1slave2Spark shell命令界面与端口页面三、
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2024-07-03 22:16:57
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文件存储 分区规则: /houseId=?/dayId=?/hourId=?/minutet=5(5分钟产生一个文件) 存在问题: 1.收敛参数coalesce失效,小文件特别多 不同houseId(区域)的数据差异很大(如北上广与新疆西藏订单数据),导致清洗产生大量小文件 100G原始文件,清洗后产生10万多个文件2.数据入库延迟大 因为kafka 不同分区流速差异大,HDFS数据有延迟几个小时
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2024-03-10 23:33:36
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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
一、HDFS的读数据流程流程概述：1.客户端会先创建distributedfilesystem向namenode发出下载文件的请求2.namenode返回目标文件的元数据信息3.客户端通过FSDataInputStream向DataNode1和DataNode2读取数据4.数据回传。5和6过程同3和4。然后客户端关闭流注：客户端读取数据由于带宽所限，采取就近原则。本地DataNode，距离最近&g
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2023-07-14 10:52:13
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