1.SparkContext对象2.RDD创建2.1 并行化集合创建 本地集合：list，dict类似的东西 实例代码如下图所示：2.2 读取外部数据源3.算子3.1 算子概念算子：分布式集合对象上的API叫算子 方法/函数：本地对象的API叫方法函数3.2 算子分类Transformation：转换算子 Action：行动算子4.常用Transformation算子4.1 map算子4.2 fl
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2024-08-14 17:56:59
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作者：梁世威“ 对 spark 任务数据落地(HDFS) 碎片文件过多的问题的优化实践及思考。”此文是关于公司在 Delta Lake 上线之前对Spark任务写入数据产生碎片文件优化的一些实践。形成原因数据在流转过程中经历 filter/shuffle 等过程后，开发人员难以评估作业写出的数据量。即使使用了 Spark 提供的AE功能，目前也只能控制 shuffle read
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2023-08-08 11:38:59
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从数据处理的方式角度:流式: 一条数据一条数据的处理 微批量: 一小批一小批的处理 批量: 一批数据一批数据的处理(Spark)从数据处理的延迟角度 离线: 数据处理的延迟是以小时,天为单位 准(近)实时: 以秒为单位 实时:延迟以毫秒为单位,Spark是一个批量数据处理的离线数据分析框架 为了适应实时分析的场景,创建新功能模块,SparkStreaming SparkStreaming 微批次
# 如何在Spark中合并小文件
在大数据处理的场景中，我们经常会发现小文件过多的问题。处理小文件不仅会消耗更多的系统资源，还会影响Spark应用的性能。为了提高处理效率，合并小文件是一个常见的解决方案。本篇文章将指导你使用Spark来实现小文件的合并，下面是详细的步骤和代码示例。
## 流程概览
我们将整个流程分为几个主要步骤，以下是步骤概览表：
| 步骤 | 描述 |
|------|
LOSF(lots of small files）问题是很多互联网企业都会遇到的, 文本、图片、音乐是典型的小文件应用场景，比如58同城、淘宝网、虾米网、汽车之家等网站都是有海量小文件存储需求的。 小文件存储问题集中表现在如下几个方面：1. 小文件太多，单机无法存储 2. 小文件的存取性能 3. 小文件的高效备份与恢复 对于问题1，主要是借助分布式技术来解决，单机存储不了，就将数据分散存储到多台
# Spark 合并小文件的处理方法
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种广泛使用的分布式计算框架。一个常见问题是“小文件”，即大量小文件导致任务执行效率低下。本文将教你如何在 Spark 中合并这些小文件。
## 整体流程
首先，我们来概述处理“小文件”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ----
原创
2024-10-31 09:31:03
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今天仍然处于感冒状态，打开电脑随便写一篇，然后滚回床上休息。我们都知道，在HDFS中不宜存储大量的小文件。所谓小文件，就是大小远小于dfs.block.size的文件。如果有大量小文件的话，会浪费block，使元数据增加，挤占宝贵的NameNode内存。另外，大文件能够发挥磁盘顺序读写的优势，小文件会产生很多随机读写，性能下降。在我们的数仓体系中，有一部分业务的日志数据来源是RocketMQ。我们
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2023-11-20 10:14:18
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背景1、许多Spark SQL用户都要求一种方法来控制Spark SQL中的输出文件数；2、Scala/Java/Python代码中可以使用coalesce()和repartition()方法有效的控制Spark文件数量；3、但用户需要在SparkSQL服务的SQL语句中使用提示；4、建议在SparkSQL中添加以下Hive样式的COALESCE和REPARTITION提示。提示名称不区分大小写。
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2023-07-27 16:33:10
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背景小文件带来的问题对于HDFS从 NN RPC请求角度，文件数越多，读写文件时，对于NN的RPC请求就越多，增大NN压力。从 NN 元数据存储角度，文件数越多，NN存储的元数据就越大。对于下游流程下游流程，不论是MR、Hive还是Spark，在划分分片（getSplits）的时候，都要从NN获取文件信息。这个过程的耗时与文件数成正比，同时受NN压力的影响。在NN压力大，上游小文件多的情况下，下游
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2023-09-08 20:38:04
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# Spark 小文件合并参数实践指南
在大数据处理中，Spark作为处理框架，常常会遇到小文件问题。小文件会导致Spark处理的效率大大降低，因此合并小文件是提高性能的一种常见手段。在这篇文章中，我们将系统地讲解如何在Spark中实现小文件的合并，包括具体的步骤和代码实现。
## 整体流程
以下是实现Spark小文件合并的整体流程：
| 步骤 | 描述
# Spark SQL小文件合并：提高数据处理效率
在大数据处理的过程中，文件的管理和组织极为重要。尤其是在使用Apache Spark进行数据分析时，如何有效利用资源，减少文件数量，提升处理效率成为了一个关键问题。本文将主要讨论Spark SQL中小文件的合并问题，以及针对这一问题我们可以采取的解决方案，并提供相关的代码示例和图示。
## 一、小文件生成的背景
在数据处理的流程中，由于多个
# Spark SQL 小文件合并指南
在大数据开发中，常常会遇到“小文件”问题，这会影响到数据处理的性能。Spark SQL 提供了有效的方法来解决这个问题。本文将指导你了解小文件合并的流程，并通过代码实例帮你实现这一功能。
## 合并小文件的流程
以下是合并小文件的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 初始化 Spark 会话 |
| 2
spark基础 RDD
RDD算子分为两类：Transformation和Action，如下图，记住这张图，走遍天下都不怕。 Transformation：将一个RDD通过一种规则映射为另外一个RDD。Action：返回结果或保存结果。注意：只有action才触发程序的执行，transformation不触发执行。 RDD的操作种类有
RDD的依赖关系描述父RDD和子RDD之间分区的关系窄依赖每一个父RDD的分区最对被子RDD的一个分区使用，一对一宽依赖一个父RDD的分区会被子RDD的多个分区使用，一对多join有两种情况 如果在join之前先进行groupByKey操作，join的过程就不会发生shuffle 否则就会发生shuffleLineageRDD只支持粗粒度的转换，用来恢复丢失的数据DAG的生成DAG叫做有向无环图，
# Spark合并小文件程序实现流程
## 1. 理解问题
首先，我们需要明确什么是“Spark合并小文件程序”。在大数据处理中，由于数据量巨大，会产生很多小文件，这些小文件会降低Spark的性能。因此，我们需要将这些小文件合并成较大的文件，以提高Spark的处理效率。
## 2. 实现步骤
下面是实现“Spark合并小文件程序”的步骤和相应的代码示例：
| 步骤 | 操作 | 代码示例
原创
2024-02-04 05:21:29
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Spark RDD 两大操作Resilient Distributed Dataset - 弹性分布式数据集，是一个容错的，并行的数据结构，可以让用户显式的将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。Transformation 转换一个RDD经过计算后生成新的RDDmap map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD；RDD之间的元素是一对一关系val rdd1 =
# Spark分区小文件合并
在使用Spark进行大数据处理时，经常会遇到分区数据过多而导致小文件过多的问题。这些小文件会影响作业的性能，增加读取和写入的开销。因此，我们需要将分区小文件合并，以提高作业的效率。
## 为什么要合并小文件
当我们使用Spark处理大规模数据时，数据通常会被划分到多个分区中进行处理。每个分区生成的结果会被写入到不同的文件中。如果分区过多，会导致生成大量的小文件，
原创
2024-05-19 05:07:18
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## Spark SQL合并小文件的科普
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广泛使用的集成式分析引擎。其中，Spark SQL 提供了一种适用于大规模数据处理的查询语言，它能够无缝地与结构化数据集进行交互。然而，当我们处理小文件时，可能会遇到性能瓶颈，因为过多的小文件会增加I/O开销，并导致任务调度变慢。本文将重点介绍如何使用Spark SQL合并小文件，并提供相关代码示例。
# Spark SQL 合并小文件
在大数据处理中，通常会遇到大量的小文件的情况，这些小文件可能会影响数据处理的效率和性能。合并小文件是一种常见的优化策略，可以将多个小文件合并为较少的大文件，减少文件数量，提高数据处理的效率。
## 问题描述
在数据处理过程中，通常会使用 Spark SQL 来处理大规模的数据。但是，当数据以大量小文件的形式存储在分布式文件系统（如 HDFS）中时，会导致每
原创
2023-12-28 04:36:32
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# 如何实现“Spark输出合并小文件”
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现“Spark输出合并小文件”的流程：
```mermaid
erDiagram
|步骤1: 读取数据|
|步骤2: 进行数据处理|
|步骤3: 输出数据|
```
## 每一步的具体操作
### 步骤1: 读取数据
在这一步，我们需要使用Spark的API来读取我们的数据。这里
原创
2024-05-05 05:29:42
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