利用Spark将Kafka数据流写入HDFS在当今的大数据时代，实时数据处理和分析变得越来越重要。Apache Kafka作为一个分布式流处理平台，已经成为处理实时数据的事实标准。而Apache Spark则是一个强大的大数据处理框架，它提供了对数据进行复杂处理的能力。 本篇博客将介绍如何使用Spark来读取Kafka中的数据流，并将这些数据以CSV格式写入到HDFS中。 环境准备 在开始之前，确
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2024-09-27 21:00:44
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# SPARK jar HDFS实现流程
## 1. 概述
在本文中，将介绍如何使用SPARK将JAR文件上传到HDFS（Hadoop分布式文件系统）。这是一个适合初学者的教程，将逐步引导你完成这个过程。下面是整个流程的概览：
```mermaid
erDiagram
Developer --> HDFS: 上传JAR文件
Developer --> Spark: 提交任务
原创
2023-10-06 17:25:10
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Spark的核心是RDD（弹性分布式数据集），是由AMPLab实验室提出的概念，属于一种分布式的内存系统数据集应用。Spark的主要优势来自RDD本身的特性，RDD能与其他系统兼容，可以导入外部存储系统数据，例如HDFS、HBase或者其他Hadoop数据源。RDD的3种基本运算：1）“转换“运算 Transformation：RDD执行”转换“运算的结果，会产生另外一个RDD，RDD具
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2024-09-09 17:39:21
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一、springboot中jar包启动停止脚本脚本备注说明： java -jar app.jar 运行jar包java -jar -Dspring.config.location="" app.jar 指定配置文件运行jar包备注：spring加载配置文件优先级为：Spring程序会按优先级从下面这些路径来加载application.properties配置文件
当前目录下的/config目录
当
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2024-03-24 20:24:09
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针对java语言中通过kerberos认证访问hadoop环境可以利用第三方api包。UserGroupInformation这个类JAAS 框架上封装了Hadoop 的用户信息，更确切地说是subject做了一层封装：UserGroupInformation(Subject subject) {
this.subject = subject;
this.user = subjec
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2023-08-18 22:14:51
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HDFS的Java访问接口 1）org.apache.hadoop.fs.FileSystem 是一个通用的文件系统API，提供了不同文件系统的统一访问方式。 2）org.apache.hadoop.fs.Path 是Hadoop文件系统中统一的文件或目录描述，类似于java.io.File对本地文件系统的文件或目录描述。 3）org.apache.hadoop.conf.Co
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2023-08-18 22:20:10
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在Spark的bin目录下有一个spark-submit脚本，它可以向所有支持的资源调度系统中提交应用而无需特殊的配置(如Standalone, yarn, mesos, k8s等)。这个spark-submit非常重要，无论是开源调度框架Oozie还是Spark Rest管理系统livy，底层都是基于这个spark-submit来进行作业提交的。1 构建应用依赖如果你的代
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2024-06-07 18:01:45
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Hadoop 和Spark完全分布式部署1. 配置相关服务器1.1 修改主机名hostname master1.2 修改/etc/hosts文件, 添加如下配置，方便通过主机名访问服务器127.0.0.1 localhost
master_ip master
worker1_ip worker01
worker2_ip worker021.3 配置ssh免密登录cd ~/.ssh
ssh-keyg
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2023-08-25 22:34:13
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1、生成票据
1.1、创建认证用户
登陆到kdc服务器，使用root或者可以使用root权限的普通用户操作：
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2023-07-12 08:35:31
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1. HADOOP和spark的关系？如下图所示： Hadoop和 Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储, 也有计算处理的功能。Spark，则是一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，它并不会进行分布式数据的存储。2.Hadoop主要包括哪些重要组
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2023-08-18 22:16:07
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1.前言E-MapReduce计划从EMR-3.18.1版本开始提供Spark Streaming SQL的预览版功能。Spark Streaming SQL是在Spark Structured Streaming的基础上做了进一步封装，方便用户使用SQL语言进行Spark流式分析开发。Spark Streaming SQL直接地透明地受惠于Spark SQL的优化带来的性能提升，同时也遵循Spa
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2024-07-24 21:56:09
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Spark数据读取对于存储在本地文件系统或分布式文件系统（HDFS、Amazon S3）中的数据，Spark可以访问很多种不同的文件格式，比如文本文件、JSON、SequenceFileSpark SQL中的结构化数据源，包括JSON和Hive的结构化数据源数据库和键值存储，自带的库，联结HBase或其他JDBC源格式名称结构化备注文本文件否普通的文本文件，每行一条记录JSON半结构化每行一条记录
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2023-07-12 10:10:20
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在本篇博文中，我会详细阐述如何将 `dist` 目录中的内容放入一个 Java JAR 文件中，具体包括背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、选型指南和生态扩展等多个方面。我们将深入讨论这个过程的各个技术细节和应用场景。
### 背景定位
Java 项目的构建和打包是开发工作中至关重要的一部分。通常情况下，我们在构建 Java 应用时，会生成一个 `dist` 目录，其中包含了所有的编译结果
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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2023-07-14 16:03:13
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如何使用HDFS和Spark进行数据处理
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用HDFS和Spark进行数据处理。首先，让我们来了解整个流程，并以表格展示每个步骤。
| 步骤 | 说明 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 安装和配置Hadoop和Spark |
| 步骤二 | 将数据上传到HDFS |
| 步骤三 | 在Spark中读取和处理数据 |
| 步骤四
原创
2023-12-31 10:25:38
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在前面的博客中谈到了不使用分布式系统如何做并行计算。其中需要利用scp命令手动拷贝数据的地方有如下三处：(1)手动将待处理的数据从Server1拷贝到各个计算节点；(2)手动将可执行文件topN从Server1拷贝到各个计算节点；(3)手动将各节点的中间计算结果从每个节点拷贝到Node10。如何避免这种频繁的基于手动的数据移动，我们需要这样一个工具，它具有如下特点：集群中每一个节点都能看到相同的目
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2023-09-14 22:06:42
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- 特点：一次写入，多次读取（write-once-read-many），降低并发要求控制，监护数据聚合性，支持高吞吐量；将处理逻辑放置到数据附近（比将数据移向应用程序空间更好）数据写入严格限制为，一次一个写入程序。字节被附加到流的末尾，字节流总以写入顺序存储- HDFS的应用层序几口：HDFS提供了一个原生的Java应用程序接口（API）和一个针对这个Java API的原生C语言
封装器。另外可
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2023-07-14 10:48:43
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Spark作为一个基于内存的大数据计算框架，可以和hadoop生态的资源调度器和分布式文件存储系统无缝融合。Spark可以直接操作存储在HDFS上面的数据：通过Hadoop方式操作已经存在的文件目录val path = neworg.apache.hadoop.fs.Path("hdfs://xxx"); val hdfs = org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get
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2023-06-11 15:24:32
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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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