关于博客转眼入Spark的坑已经有三个月，不断尝试，不断练习，翻阅网上海量的资料，终有所得。博客的原文来自美团点评技术团队的李雪蕤,文章对Spark程序的性能调优有一个系统、详细的讲解，希望对被Spark性能问题所困扰的各位有所帮助。前言继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以
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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# 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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往期链接： Spark基础：Spark SQL入门
Spark基础：数据读写
Spark基础：读写Parquet
Spark基础：读写Hive
Spark基础：读写JDBC
Spark基础：Spark SQL优化
Spark基础：分布式SQL查询引擎Spark SQL设计的时候就考虑了与Hive元数据、SerDes、UDF的兼容性。1 与现有的Hive数仓集
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2023-09-26 22:24:40
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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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# 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：
# 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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在生产中，无论是通过SQL语句或者Scala/Java等代码的方式使用Spark SQL处理数据，在Spark SQL写数据时，往往会遇到生成的小文件过多的问题，而管理这些大量的小文件，是一件非常头疼的事情。 大量的小文件会影响Hadoop集群管理或者Spark在处理数据时的稳定性：Spark SQL写Hive或者直接写入HDFS，过多的小文件会对NameNode内存管理等产生巨大的压力，会影响整
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2023-08-08 15:21:08
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Spark SQL的发展HDFS -> HIVE 由于Hadoop在企业生产中的大量使用，HDFS上积累了大量数据，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive应运而生。Hive的原理是将SQL语句翻译成MapReduce计算。HIVE -> SHARK MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O，降
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2024-01-25 14:08:16
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文章目录一、IDEA 开发 SparkSQL二、用户自定义函数2.1 UDF2.2 UDAF三、数据的加载和保存3.1 通用的加载和保存方式3.2 Parquet3.3 JSON3.4 CSV3.5 MySQL3.6 Hive 一、IDEA 开发 SparkSQLobject SparkSqlTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
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2023-09-04 11:05:04
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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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# Spark on S3的使用指南
随着大数据的迅速发展，Apache Spark已成为数据处理和分析的重要工具。而Amazon S3作为一种高可用、高扩展性的对象存储服务，为Spark提供了一个安全、可靠的数据存储解决方案。因此，在Spark中使用S3越来越受到广大数据工程师的欢迎。本文将介绍如何在Spark中使用S3，并提供一些示例代码和关键概念。
## Spark与S3的架构
在使用
原创
2024-10-23 04:08:44
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# 解决方案：SparkSQL如何控制输出文件的大小
在使用SparkSQL时，我们经常会遇到需要将处理后的数据输出到文件中的场景。然而，有时候输出的文件大小可能会过大，不利于后续的数据处理和管理。本文将介绍如何使用SparkSQL来控制输出文件的大小，避免生成过大的文件。
## 问题描述
假设我们有一个包含大量数据的DataFrame，并且需要将其输出到文件中。如果直接使用DataFram
原创
2024-07-11 05:49:46
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# SPARK S3：高效的分布式数据处理
在大数据时代，如何高效处理海量数据成为了一个关键问题。Apache Spark作为一个强大的开源分布式计算框架，在数据处理领域表现得尤为出色。其中，SPARK S3即是Spark与Amazon S3集成的一种模式，让我们能够更好地利用云存储的优势。
## 什么是SPARK S3？
SPARK S3是指使用Apache Spark来访问和处理存储在A
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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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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最近看完了《Spark 大数据处理》一数，收益非浅，又结合平时工作中用到的一些开发实践，用Python实现了Spark编程过程中经常用到且比较基础的编程模型，拿出来与大家分享，如有不足还请补充。《Spark 大数据处理》 一书中也有相关的例子，但是是用Scala实现的，个人觉得还是Python API的语法还是更加简洁清晰，所以选择了用Python来实现，语言都是浮云，主要还是看思路，由于篇幅
Spark Streaming及示例一、Spark Streaming介绍Spark Streaming是近实时(near real time)的小批处理系统 。Spark Streaming是Spark core API的扩展，支持实时数据流的处理，并且具有可扩展，高吞吐量，容错的特点。 数据可以从许多来源获取，如Kafka，Flume，Kinesis或TCP sockets，并且可以使用复杂的
Ceph S3权限控制
Ceph S3是一个基于对象存储技术的分布式存储系统，具有高可扩展性和高可靠性。作为Ceph S3的用户，我们需要了解如何使用权限控制来保护和管理我们的数据。本文将探讨Ceph S3权限控制的基本原则和实践。
权限控制是确保数据安全性的重要组成部分。Ceph S3提供了多种权限控制的方法，以满足不同用户的需求。其中一种常见的权限控制方法是基于访问控制列表（Access
原创
2024-02-05 15:53:16
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