# Spark 写 CSV 合并指南
在数据处理的过程中，使用 Apache Spark 来合并 CSV 文件是一个很常见的任务。本篇文章将指导你完成这个过程，并为刚入行的小白提供清晰的步骤和必要的代码。
## 流程概述
在开始之前，我们可以先了解一下整个流程。请参考以下表格：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-06 03:22:28
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调优参数：Spark SQL的表中，经常会存在很多小文件（大小远小于HDFS块大小），每个小文件默认对应Spark中的一个Partition，也就是一个Task。在很多小文件场景下，Spark会起很多Task。当SQL逻辑中存在Shuffle操作时，会**增加hash分桶数，严重影响性能。在小文件场景下，您可以通过如下配置手动指定每个Task的数据量（Split Size），确保不会产
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2023-11-19 10:44:43
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# 使用 Spark 合并 HDFS 文件的参数及示例
在大数据处理领域，Apache Spark 和 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）被广泛使用。时常在数据处理的过程中，用户可能会遇到多个小文件的情况，有时候将这些小文件合并为一个大文件，可以减少存储开销以及提升读写性能。本文将介绍如何使用 Spark 来合并 HDFS 文件，并提供相关代码示例。
## 1. 文件合并的必要性
在大
合并元数据如同ProtocolBuffer，Avro，Thrift一样，Parquet也是支持元数据合并的。用户可以在一开始就定义一个简单的元数据，然后随着业务需要，逐渐往元数据中添加更多的列。在这种情况下，用户可能会创建多个Parquet文件，有着多个不同的但是却互相兼容的元数据。Parquet数据源支持自动推断出这种情况，并且进行多个Parquet文件的元数据的合并。因为元数据合并是一种相对耗
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2023-10-10 10:37:48
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1、什么是RDD？ 上一章讲了Spark提交作业的过程，这一章我们要讲RDD。简单的讲，RDD就是Spark的input，知道input是啥吧，就是输入的数据。RDD的全名是Resilient Distributed Dataset，意思是容错的分布式数据集，每一个RDD都会有5个特征：1、有一个分片列表。就是能被切分，和hadoop一样的，能够切分的数据才能并行计算。2、有
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2023-08-23 19:30:38
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HIve，Spark性能优化HIve 性能优化一：map阶段的优化：主要是控制hive任务中的map数量，确定合适的map数，以及每个map处理的合适的数据量1.适当减少map数的情况：当任务中有许多的小文件，产生很多map，一个map任务的启动时间和初始化时间远远大于逻辑处理的事件，造成资源的浪费。合并方法如下：set mapred.max.split.size=100000000;//（100
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2024-04-02 09:29:49
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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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一、RDD定义分布式弹性数据集，只读的分区集合，不同分区可以被保存在不同的节点上，从而进行并行计算二、RDD操作RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件或者Hive表，来进行创建；有时也可以通过应用程序中的集合来创建.转换指定RDD之间的相互依赖关系 粗粒度的数据转换操作 适合对数据集执行相同操作的批处理式应用，而不适合用于需要异步、细粒度状态的应用比如map、filter、groupB
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2023-11-06 22:02:39
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1.spark中窄依赖的时候不需要shuffle，只有宽依赖的时候需要shuffle，mapreduce中map到reduce必须经过shuffle2.spark中的shuffle fetch的时候进行merge操作利用aggregator来进行，实际上是个hashmap，放在内存中 1 // Map: "cat" -> c, cat
2 val rdd1 = rdd.Map(x =>
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2024-01-19 22:37:44
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概述spark1.6以后，取消了基于hash的shuffle，只剩下基于sort的shuffle。现在只存在以下三种shuffle writer：BypassMergeSortShuffleWriterUnsafeShuffleWriterSortShuffleWriter其中，BypassMergeSortShuffleWriter实现带Hash风格的基于Sort的Shuffle机制，和已经废弃
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2024-06-12 23:31:53
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## Spark合并文件
### 1. 前言
在大数据处理中，常常需要对多个小文件进行合并，以减少文件数量和提高处理效率。Apache Spark是一种快速、通用的分布式计算系统，能够处理大规模数据，并具有良好的可扩展性。本文将介绍如何使用Spark合并文件，并提供相关代码示例。
### 2. Spark简介
Apache Spark是一种基于内存的分布式计算框架，使用了弹性分布式数据集（
原创
2023-10-31 15:37:44
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# Spark Dataset 合并的概述与示例
在大数据处理的世界中，Apache Spark 作为一种快速、通用的集群计算系统，已经受到越来越多开发者和数据工程师的青睐。Spark 的一个重要组成部分是 Dataset，它结合了 RDD 的强大功能和 DataFrame 的结构化接口，提供了更高层次的API。在实际工作中，我们常常需要对多个 Dataset 进行合并，以便于更好地进行数据分析
原创
2024-09-17 05:01:52
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# Spark RDD 合并：一种高效的数据整合方法
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广泛使用的开源框架，它提供了一个快速、通用的集群计算系统。Spark 的核心是弹性分布式数据集（RDD），它是一个不可变的、分布式的数据集合，可以并行操作。在处理大规模数据集时，我们经常需要将多个 RDD 合并成一个，以便于进一步的分析和处理。本文将介绍如何使用 Spark 的 RDD 合并功
原创
2024-07-27 10:22:46
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1.图聚合操作aggregateMessages:1.1 聚合操作：aggregateMessages：许多图分析任务中的一个关键步骤是聚集每个顶点的邻域信息，在GraphX中最核心的聚合操作就是aggregateMessages.它主要功能是向邻边发消息，合并邻边收到的消息.1.2.sendMsg和mergeMsg sendMsg: sendMsg
函数以EdgeContext作为输入参数
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2023-12-06 18:24:25
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# 教你如何使用 Spark 合并 JavaRDD
在处理大数据时，Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架。JavaRDD（弹性分布式数据集）是 Spark 中最基本的数据抽象，能够实现并行处理和数据的灵活操作。合并多个 JavaRDD 是一个常见的需求，本篇文章将逐步指导你如何实现这一目标。
## 流程概述
在实现合并 JavaRDD 的过程中，我们可以遵循以下步骤：
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原创
2024-08-27 09:07:08
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# 合并列在 Spark 中的应用与实例
在大数据分析中，Apache Spark 是一种非常流行的处理框架，因其高效的数据处理能力而备受青睐。在实际的数据处理过程中，合并列是一项常见的需求。本文将为大家介绍如何在 Spark 中合并列，提供相应的代码示例，并结合实际场景进行说明。
## 1. 合并列的场景
合并列的场景多种多样，比如：
- 将用户的姓与名合并为全名。
- 将多个测量指标合
在大数据处理领域，Apache Spark 作为一种强大的并行计算框架，经常用于处理大量数据集。特别是实施“合并操作”（例如，数据的聚合、连接和转换）时，Spark 的高效处理能力显得尤为重要。本文将详细介绍如何解决 Spark 合并操作中的问题，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南，帮助你快速上手并解决相关问题。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的开发
一. Spark有几种部署方式？请分别简要论述spark主要有如下四种部署方式，分别如下：1. Local Spark运行在一台机器上，通常用于代码测试或者学习。2. Standalone构建一个基于Master与Slaves的资源调度集群，Spark任务提交给Master运行。3. YarnSpark客户端直连Yarn，不需要额外构建Spark集群。包含yarn-client和ya
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2023-10-20 16:07:44
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RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。RDD的属性（1）一组分片（Partition），即
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2024-06-17 11:06:41
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在数据处理和分析的世界里，合并 Spark DataFrame 是一个常见而重要的任务。在这篇博文中，我们将深入探讨如何有效地合并 Spark DataFrame，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化及生态扩展等内容。接下来，让我们快速了解合并 Spark DataFrame 的一些要点。
## 版本对比
在不同的 Spark 版本中，合并 DataFrame 的能力和方法可
