Spark是粗粒度的，即在默认情况下会预先分配好资源，再进行计算。
好处是资源提前分配好，有计算任务时就直接使用计算资源，不用再考虑资源分配。
高峰值和低峰值时需要的资源是不一样的。资源如果是针对高峰值情况下考虑的，那势必在低峰值情况下会有大量的资源浪费。
Twitter最近推出了会秒杀Storm的Heron，非常值得关注。因为Heron能有更好的资源分配、 更
# 通过Java Spark SQL输出文件
在大数据处理中，Apache Spark 是一个非常流行的分布式计算框架，可以用来处理海量数据。Spark SQL 是 Spark 的一个模块，用于处理结构化数据。在 Spark SQL 中，我们可以使用 Java 编程语言来操作数据，并将结果输出到文件中。
## Spark SQL 概述
Spark SQL 是一个用于处理结构化数据的模块，它提
原创
2024-02-26 05:06:11
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# Spark输出文件大小
在进行数据处理时，Spark是一个非常流行的框架。然而，在处理大规模数据时，我们需要考虑输出文件的大小。本文将介绍如何在Spark中管理和优化输出文件的大小，以及如何通过代码示例演示这一过程。
## Spark输出文件大小的重要性
在Spark中，输出文件的大小是一个重要的考量因素。如果输出文件过大，会影响数据的传输速度和存储成本。另一方面，如果输出文件过小，会导
原创
2024-04-04 06:42:08
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spark内核源码学习-RDD基础篇1. RDD基本概念RDD，英文全称：resilient distributed dataset，中文名：弹性分布式数据集。它是可以并行处理的，错误容忍性强的数据集合。RDD是只读的，不能修改里面的数据，当对RDD使用map等转换操作后，会生成新的RDD。在spark中，我们可以通过SparkContext的parallelize方法，把一个普通集合创建为一个R
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2024-07-27 18:06:19
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支持的格式文件系统：比如NFS, HDFS, S3, TEXT, JSON等使用Spark SQL处理结构化数据：比如Json，APACHE HIVE等键值对的数据库：比如CASSANDRA, HBASE, ELASTICSEARCH, JDBC等文件系统下面是一些常见的，在spark中使用的文件系统： Text Files加载文件只需要调用textFile()这个函数即可。d = sc.text
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2023-08-30 15:08:35
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# Spark 中设置输出文件大小的指南
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种非常流行的工具。它的强大和灵活使得用户能够高效地处理大规模数据集。但有时，我们需要控制输出文件的大小，以便于后续的数据处理或存储。在这篇文章中，我们将探讨如何在 Spark 中设置输出文件大小。
## 整体流程
实现 Spark 输出文件大小设置的流程如下表所示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-08 14:56:28
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# 如何在 Spark 中定义输出文件编码格式
在开发大数据应用时，处理数据的编码格式是一个非常重要的环节。Apache Spark 提供了一些方法来指定输出文件的编码格式。下面，我将为您详细讲解如何在 Spark 中定义输出文件编码格式的流程，并提供代码示例和详细说明。
## 整体流程
以下是实现该功能的简要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
一、output操作1、output操作 DStream中的所有计算，都是由output操作触发的，比如print()。如果没有任何output操作，那么，压根儿就不会执行定义的计算逻辑。
此外，即使你使用了foreachRDD output操作，也必须在里面对RDD执行action操作，才能触发对每一个batch的计算逻辑。否则，光有
foreachRDD output操作，在里面没有对RD
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2023-10-28 13:25:45
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环境: 1, ubuntu 16.04 2, Intellij 3, jdk1.8 4, Scala2.11 5,Spark 2.1.1 操作过程: 一,安装好Intellij,配置jdk,这些就不详细写了. 二,安装Scala 1)下载Scala scala下载地址 这里注意Scala需要下载2.12之前的,spark目前不支持2.12之后的Scala的版本,之前我就吃了这个
# Spark 如何控制输出文件大小
## 1. 简介
在使用 Spark 进行数据处理时，经常需要将处理结果保存为文件或数据表。然而，如果数据量非常大，直接保存为一个文件可能会导致文件过大，给后续的数据读取和处理带来困难。为了解决这个问题，我们可以通过 Spark 的一些技巧来控制输出文件的大小，使其更易于管理和处理。
本文将介绍两种方法来控制 Spark 输出文件的大小：
1. 使用
原创
2024-01-03 07:00:34
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文件输出步骤总结：1、建立输出流对象，并将输出流对象和输出文件名绑定：ofstream sss_out("sssout.txt");2、向输出流输出元素，有两种方式，一种是直接输出：sss_out<<输出内容；  
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2023-06-19 17:48:26
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Spark对很多种文件格式的读取和保存方式都很简单。Spark会根据文件扩展名选择对应的处理方式。Spark支持的一些常见文件格式如下：文本文件 使用文件路径作为参数调用SparkContext中的textFile()函数，就可以读取一个文本文件。也可以指定minPartitions控制分区数。传递目录作为参数，会把目录中的各部分都读取到RDD中。例如： val input = sc.tex
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2023-09-05 10:39:26
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一、概述 本文将通过源码出发讲述spark如何调用hadoop几种OutputFormat,从而实现的文件输出，这里将讲述几种工作中常使用的算子，例如：saveAsTextFile(path) 、saveAsHadoopFile(path)二、spark源码分析 saveAsTextFile(p
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2023-09-09 00:04:12
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文章目录1.什么是OutputStream？（输出流）2.使用FileOutputStream写出文件2.1 void write(int b) 向目的地写入一个字节2.2 void write(byte b[]) 向目的地写入多个字节2.3 void write(byte b[], int off, int len) 向目的地写入指定多个字节2.4 void flush() 如果使用的是缓冲流
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2023-06-27 11:28:26
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write写入数据时需要close关闭0x01、文件和目录操作代码示例：import java.io.File;
public class Hello2 {
public static void main(String args[]) {
//File x = new File(".");
//System.out.print(x.getAbsolutePath());//输出当前目
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2023-09-18 16:59:24
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# Spark如何控制最后输出文件大小
在使用Apache Spark进行大规模数据处理时，输出文件的大小往往是一个需要关注的问题。在数据处理的最后阶段，输出的文件既可以被后续的计算流程使用，也可能用于存储和分析，因此控制输出文件的大小至关重要。本文将介绍在Spark中控制输出文件大小的几种方法，同时给出代码示例与视觉化的状态图和序列图帮助理解。
## 为什么要控制输出文件大小？
1. **
原创
2024-08-19 07:23:22
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Shuffle的核心要点1. ShuffleMapStage与ResultStage 在划分stage时，最后一个stage称为finalStage，它本质上是一个ResultStage对象，前面的所有stage被称为ShuffleMapStage。ShuffleMapStage的结束伴随着shuffle文件的写磁盘。ResultStage基本上对应代码中的action算子，即将一个函数应用在RD
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2024-10-12 13:34:47
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# 如何在Spark RDD中控制输出文件大小
在大数据处理框架Apache Spark中，使用RDD（弹性分布式数据集）进行数据处理时，输出文件的大小可能会影响后续的数据分析和处理。大文件不仅占用更多的存储空间，还可能导致数据读取和处理的延迟。本篇文章将介绍如何在Spark RDD中控制输出文件的大小，并提供示例代码。
## 输出文件大小控制的必要性
输出文件的大小控制有几个重要原因：
RDD简述RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类，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属性 RDD官方文档中给出5个主要的属性1一组分区（Partition），即数据集的基本组成单位2一个计算每个分区的函数3RDD之间的依赖关系4一个Partitioner，即RDD的分
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2023-06-16 19:01:21
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导出文档第一步就是将Ｗorld文档里面需要从数据库填充的部分用占位符替换第二步：就是将此文档保存为Xml格式第四步：将其放在resource目录下，并选中此文件，右键点击properties属性，将其编码格式设置为Utf-8（防止生成之后乱码）第四步：将此文件后缀名改为ftl导入依赖<dependency>
<groupId>org.freemarker</g
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2023-07-17 17:07:47
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