目录一.引言二.源码浅析1.RDD.saveAsTextFile2.TextOutputFormat 3.FileOutputFormat三.源码修改1.修改文件生成逻辑 - getRecordWriter2.允许目录存在 - checkoutputSpecs3.全部代码 - TextOutputFormatV2四.追加存储代码实战五.总结一.引言Output directory fil
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2023-08-01 23:58:21
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当第一次对RDD2执行算子，获取RDD3的时候，就会从RDD1开始计算，就是读取HDFS文件，然后对RDD1执行算子，获取 到RDD2，然后再计算，得到RDD3 另外一种情况，从一个RDD到几个不同的RDD，算子和计算逻辑其实是完全一样的，结果因为人为的疏忽，计算了多次，获取到了多个RDD。默认情况下，多次对一个RDD执行算子，去获取不同的RDD；都会对这个RDD以及之前的父RDD，全部重新计算
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2024-06-26 05:49:55
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# 使用Spark将数据写入HDFS的指南
在大数据处理的生态系统中，Apache Spark作为一个高效的分布式计算框架，常结合Hadoop分布式文件系统（HDFS）来处理和存储海量数据。本文将为您提供一个详细的指南，教您如何使用Spark将数据写入HDFS，并提供代码示例、流程图和序列图来帮助理解。
## 什么是HDFS？
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个可以存储数十亿个文件
原创
2024-10-15 06:18:12
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Spark是目前最流行的分布式计算框架，而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎，基于Spark做离线或者实时计算，数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法。例如用户画像、单品画像、推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介，供客户端使用。因此Spark如何向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了。本文将会介绍三种写入的方式，其中一种还在期待中，暂且官网即可...代码在spark
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2023-08-02 14:29:52
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# 使用Spark SQL写入HDFS教程
## 整体流程
首先，让我们来看一下整体的操作流程，可以通过以下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 读取数据源创建DataFrame |
| 3 | 执行Spark SQL操作 |
| 4 | 将DataFrame写入HDFS |
## 操作步骤及代码示
原创
2024-03-18 03:46:22
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# 使用 Spark DataFrame 将数据写入 HDFS 的方法
随着大数据技术的普及，Apache Spark 已成为处理和分析大规模数据的首选工具之一。Spark 的 DataFrame API 提供了一种非常方便的方式来操作分布式数据集合，而 HDFS（Hadoop Distributed File System）则是存储这些数据的重要平台。本文将介绍如何使用 Spark 的 Dat
原创
2024-08-20 07:23:58
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# Spark DataFrame 写入 HDFS
在大数据处理中，Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个非常重要的组件。它可以存储海量数据，并提供高吞吐量的数据访问。Apache Spark 是一个广泛使用的大数据处理框架，它提供了对HDFS的原生支持。在本文中，我们将探讨如何使用Spark DataFrame将数据写入HDFS。
## DataFrame 概述
在Spark中，Da
原创
2024-07-18 14:15:47
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# Spark写HDFS文件
## 引言
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的快速通用的计算引擎。它将数据存储在分布式文件系统中，如Hadoop Distributed File System（HDFS），并提供了一种简单而强大的方式来处理和分析这些数据。
本文将介绍如何使用Spark来写HDFS文件，包括代码示例和详细的说明。我们将使用Scala语言编写示例代码，并使用Apa
原创
2024-02-05 09:57:12
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我们用Flume采集日志信息后，数据进入Kafka。在Kafka之后的选择我们有很多，最典型的就是Flume-ng------Kafka------Storm。当然也可以是Mongo、Elasticsearch、Hbase等等。不过不管去哪，Kafka的数据默认只存7天（可以配置），7天之后就会自动删除了，所以说数据持久化的问题就来了，数据持久化最好的选择就是进入Hadoop。所以本文介绍如何将K
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2023-10-27 00:42:57
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# 利用Spark消费Kafka消息并写入HDFS的完整指南
在现代数据处理领域，Apache Spark和Kafka是两个非常流行的工具，常用于处理流数据。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Spark消费Kafka中的数据，并将其写入HDFS（Hadoop分布式文件系统）。下面是整个流程的概述，以及每一步需要执行的代码和相关说明。
## 流程概述
| 步骤 | 描
# 从Spark往HDFS写数据
在大数据领域，Spark作为一种快速、通用的数据处理引擎，广泛应用于数据分析、机器学习等领域。而HDFS（Hadoop Distributed File System）则是Apache Hadoop的核心组件，用于存储大规模数据集。在实际生产环境中，我们经常需要将Spark处理后的数据写入到HDFS中，以便后续分析和处理。
本文将介绍如何使用Spark将数据写
原创
2024-06-24 04:28:22
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# Spark写文件到HDFS
在分布式计算中，将数据写入到分布式文件系统中是非常常见的操作之一。Hadoop Distributed File System (HDFS) 是一个适用于大规模数据处理的分布式文件系统，而Apache Spark是一个快速且通用的集群计算系统。在本文中，我们将探讨如何使用Spark将数据写入到HDFS中。我们将通过一个简单的代码示例来演示这个过程。
## 准备工
原创
2024-01-24 11:07:40
285阅读
# Spark写日志到HDFS
在大数据处理领域，Spark作为一种快速、通用和易用的集群计算系统，被广泛应用于数据处理和分析任务。在Spark应用程序的开发过程中，日志记录是至关重要的一环，通过记录日志可以帮助开发人员监控应用程序的运行状态、分析问题以及追踪系统的行为。本文将介绍如何使用Spark将日志写入HDFS中，并提供相应的代码示例。
## 日志记录
在Spark应用程序中，通常使用
原创
2024-07-04 03:47:23
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这篇文件谈不上真正意义的原创作品，但是在调试的时候还是赤膊上阵，花了不少功夫，最终成功运行worldcount。 基于IntelliJ IDEA开发Spark的Maven项目——Scala语言 1、Maven管理项目在JavaEE普遍使用，开发Spark项目也不例外，而Scala语言开发Spark项目的首选。因此需要构建Maven-Scala项目来开发Spark项目，本文采用的工具是Intell
目录4. 从 HDFS 中读取数据4.1 案例结构介绍4.1.1 场景介绍4.1.2 案例介绍4.1.3 实现步骤4.1.4 难点和易错点4.1.5 总结4.2 产生小文件并推送到 HDFS4.3 流式计算统计 HDFS 上的小文件4.4 运行和流程总结4.4.1 运行 Python 程序4.4.2 运行 Spark 程序4.5 总结4. 从 HDFS 中读取数据4.1 案例结构介绍4.1.1 场
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2023-12-21 10:52:48
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作者 | 吴磊自 Spark 问世以来，已有将近十年的光景。2009 年，Spark 诞生于加州大学伯克利分校的 AMP 实验室（the Algorithms, Machines and People lab），并于 2010 年开源。2013 年，Spark 捐献给阿帕奇软件基金会（Apache Software Foundation），并于 2014 年成为 Apache 顶级项目。2014，
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2024-06-12 08:41:46
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初学耗时：0.5h一、HDFS写数据流程 记忆词： HDFS写数据流程
一、HDFS写数据流程client 发起文件上传请求，通过 RPC 与 NameNode 建立通讯，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传；client 请求第一个 block 该传输到哪些 DataNode 服务器上；NameNode 根据配置文件中指定的备份数量及副本放置策
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2023-07-14 15:59:57
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spark data写入机制： 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。1.hdfs-api改名/**
* 保存DataFrame到指定名称文件
*
* @param DF 希望保存的DataFrame
* @param fullPath 希望保存的最终文件路径，s"/data/test/pa
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2023-12-10 10:33:55
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（1）shuffle的概述 Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。因为是分布式存储，reduce task需要跨节点去拉取其它节点上的map task结果。这一过程将会产生网络资源消耗和内存，磁盘IO的消耗。通常shuffle分为两部分：Map阶段的数据准备和Reduce阶段的数据拷贝处理。（2）hash shuffle 1、普通运行机制 &nb
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2023-09-11 16:28:59
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# Spark Java写数据到HDFS
## 简介
Apache Spark是一种快速、通用、并且易于使用的大数据处理引擎，它支持在内存中计算，因此速度比传统的MapReduce快很多。在Spark中，可以使用Java来编写数据处理程序，同时将处理后的数据写入HDFS存储系统。本篇文章将介绍如何使用Spark Java来写数据到HDFS。
## 步骤
### 步骤一：创建SparkSes
原创
2024-06-21 03:35:35
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