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
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# 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
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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
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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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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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# 如何实现“spark 写入 hdfs json”
## 一、整体流程
为了将数据写入HDFS中的JSON文件，需要经过以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 读取数据源 |
| 3 | 对数据进行处理 |
| 4 | 将数据写入HDFS中的JSON文件 |
## 二、具体步骤
### 1. 创建
原创
2024-06-17 05:29:58
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# Spark PartitionBy写入HDFS
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解如何使用Apache Spark将数据写入HDFS，并使用`partitionBy`方法进行分区。以下是实现这一任务的完整流程。
## 流程概述
以下是实现Spark PartitionBy写入HDFS的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备环境 |
| 2 |
原创
2024-07-21 09:57:15
38阅读
# Spark 写入 HDFS 文件的详解指南
在大数据处理的领域，使用 Apache Spark 将数据写入 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）是一项很基础且重要的技能。对于刚入行的小白，我们将通过清晰的步骤和代码示例来展示整个流程。
## 整体流程概述
以下是使用 Spark 写入 HDFS 文件的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 环境准
# 使用Apache Spark将数据写入HDFS的指南
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，可以处理大规模的数据集。将数据写入HDFS（Hadoop Distributed File System）是大数据处理中的常见操作。在本篇文章中，我们将指导你完成从Spark写入HDFS的整个流程。
## 1. 流程概述
在开始之前，了解整个流程是非常重要的。下面是将Spark数据写
# 使用 Spark SQL 写入 HDFS 的完整指南
## 引言
在大数据处理的场景中，Apache Spark 和 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 是两种流行的技术。本文将详细讲解如何使用 Spark SQL 将数据写入 HDFS。文章将从整体流程入手，逐步深入到每一步的代码实现与解释。
## 整体流程
在进行 Spark SQL 写入 HDFS 的过程中，首先需要明确各
原创
2024-08-27 07:06:26
132阅读
# Java Spark 写入 HDFS 的完整指南
在这个指南中，我们将逐步学习如何使用 Java Spark 将数据写入 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）。如果你是初学者，首先要了解整个过程的步骤。
## 整体流程
以下是将数据写入 HDFS 的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------
一、实现功能dataframe保存到指定路径，一般都是一个文件夹，具体保存文件是文件夹内部的 part-00000*文件。对于需要指定最终保存文件的场景，本身api无法实现。本文提供保存到指定文件夹内，并且指定最终文件名称的两种方法。二、方法1：直接使用hdfs的api实现修改文件名称1.实现思路首先，DataFrame先减少分区到1个，再转换为RDD，然后写入hdfs，因为DataFrame直接
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2023-08-07 00:42:10
599阅读
1.写在前面在spark streaming+kafka对流式数据处理过程中，往往是spark streaming消费kafka的数据写入hdfs中，再进行hive映射形成数仓，当然也可以利用sparkSQL直接写入hive形成数仓。对于写入hdfs中，如果是普通的rdd则API为saveAsTextFile()，如果是PairRDD则API为saveAsHadoopFile()。当然高版本的sp
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2023-07-06 17:21:04
223阅读
Spark作为大数据计算框架，主要的优势在于数据计算，但是因为自身不具备分布式文件系统，所以往往需要结合其他的文件系统和数据源来完成工作，这其中就包括HDFS。HDFS是Hadoop的分布式文件系统，Spark写数据到Hadoop，其实就是HDFS与Spark协同工作，那么这一过程要如何实现呢？ Spark框架不管是写数据还是读取数据，基于Hadoop集群，主要靠的就是HDFS。我们可以把这个过程
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2023-09-05 08:43:15
372阅读
Spark中加载本地(或者hdfs)文件以及 spark使用SparkContext实例的textFile读取多个文件夹(嵌套)下的多个数据文件在正常调用过程中，难免需要对多个文件夹下的多个文件进行读取，然而之前只是明确了spark具备读取多个文件的能力。针对多个文件夹下的多个文件，以前的做法是先进行文件夹的遍历，然后再进行各个文件夹目录的读取，其实不必那么麻烦，因为spark原生就支持这样的能力
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2023-08-28 22:10:52
329阅读
最近遇见加载程序写入hdfs速度缓慢问题。经过长时间的分析后解决，这里写下思路和解决方案。实时数据写入kafka过慢，导致加载到多个存储组件的sparkstreaming延迟过高。其中hbase10ms，tsdb70ms，hdfs20s。第一次尝试，分离加载程序，独立写入hdfs单独加载。速度仍然缓慢。通过日志分析得到，程序的瓶颈在于写的过程，即：InputStream in = new Buf
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2023-06-05 12:48:08
449阅读
如何实现HDFS HADOOP SPARK LOGO
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现HDFS HADOOP SPARK LOGO。首先，让我们来看一下整个实现的流程，然后再逐步解释每一步需要做什么。
流程如下：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤1 | 下载HDFS Hadoop Spark的Logo图片 |
| 步骤2 | 创建一个Ha
原创
2024-02-05 08:56:20
33阅读
# Spark使用Hadoop HDFS
## 简介
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，支持在Hadoop HDFS上进行高效的分布式数据处理。本文将介绍如何在Spark中使用Hadoop HDFS，并提供示例代码。
## Hadoop HDFS
Hadoop HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，用于存储大规模数据。HDFS将数据划分为小的数据块，并将这些
原创
2024-04-02 06:08:59
176阅读
hdsf 本质上就是一个分布式文件系统，只是相对于普通计算机来说，它可以很容易横向扩展，自带高可用机制。我们要在Hadoop做MapReduce计算的时候，就需要把写好的程序打成jar包放到hdfs上。hadoop提供多种方式方式让你能够把文件放入hdfs，比如 自带的shell命令行客户端put命令，java客户端的FileSystem，REST的HDFS API（WebHDFS与HttpFS）
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2023-09-22 13:09:35
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