前言通过spark获取hbase数据的过程中，遇到了InputFormat。文章主要围绕InputFormat介绍。会牵扯到spark，mapreduce，hbase相关内容 InputFormatInputFormat是mapreduce提供的数据源格式接口，也就是说，通过该接口可以支持读取各种各样的数据源（文件系统，数据库等），从而进行mapreduce计算。在有这个概念的基础上分析
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2023-11-19 10:44:29
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1、驱动程序通过一个SparkContext对象来访问Spark，此对象代表对计算集群的一个连接。shell已经自动创建了一个SparkContext对象。利用SparkContext对象来创建一个RDD2、spark和mapreduce区别 mapreduce分为两个阶段map和reduce，两个阶段结束mapreduce任务就结束，所以在在一个job里能做的处理很有限即只能在map和redu
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2024-10-23 15:08:12
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文章目录一、Spark任务输出文件的总过程二、Commit细节分析1、commitTask 介绍1.1、判断是否需要commit1.2、task的commit细节2、commitJob 介绍三、V1和V2 commiter版本比较1、性能方面2、数据一致性方面3、总结参考资料 一、Spark任务输出文件的总过程当一个Job开始执行后，输出文件的相关过程大概如下：1、Job启动时创建一个目录: $
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2023-06-19 06:37:43
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def output_mapper(line):
""" 输入文件是gbk编码，
使用spark的GBKFileInputFormat读取后自动转为utf-8编码.
Keys are the position in the file,
and values are the line of text,
and will be c
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2023-07-04 14:29:00
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# Spark输出：让数据处理更高效
Apache Spark是一个强大的分布式数据处理框架，被广泛应用于大数据分析和处理任务。它通过将数据分散到多个节点上进行并行计算，从而显著提高了数据处理的效率。在Spark中，输出操作是将处理结果写入外部存储系统或生成报表的关键环节。本文将介绍Spark的输出方式及相关代码示例，同时使用Mermaid图表语言展示旅行图和序列图，以加深对Spark输出的理解
# 如何使用Hive和Spark统计记录数
## 引言
在大数据分析和处理中，统计数据集的记录数是一个常见的任务。Hive和Spark是两个常用的工具，可以用来处理和分析大规模数据集。本文将介绍如何使用Hive和Spark来统计记录数，并给出相关的示例代码。
## Hive中统计记录数
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它使用类SQL的查询语言HQL来进行数据分析和查询。在Hi
原创
2023-12-31 05:41:07
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# Spark UI怎么看数据输出
Spark是一个强大的分布式计算框架，可以处理大规模的数据并行计算任务。在使用Spark进行数据处理时，我们经常会遇到需要查看数据输出的需求，以确保我们的数据处理结果是正确的。Spark提供了一个方便的用户界面（UI）来监视作业的进度和输出结果。本文将介绍如何使用Spark UI来查看数据输出，并解决一个实际问题。
## 实际问题
假设我们有一个包含大量用
原创
2023-12-30 06:31:01
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# 在Apache Spark中输出List类型的数据
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，它具有大规模数据处理的能力。在Spark中，数据一般以`RDD`（弹性分布式数据集）、`DataFrame`或`Dataset`的形式进行处理和存储。而在某些情况下，我们可能需要将`List`类型的数据从Spark输出并保存在其他格式中，或者进行其他类型的处理。本文将讨论Apache Sp
用户提交 MapReduce 作业后，JobClient 会调用 InputFormat 的 getSplit方法 生成
InputSplit 的信息。
一个 MapReduce 任务可以有多个 Split，其用于分割用户的数据源，根据用户设定的切割大小把数据源切割成 InputSplit元数据和 In
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2024-06-20 12:20:50
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spark-hdfs-自定义OutputFormat一、context二、operation1. 继承FileOutputFormat 一、context主要就是2个实现类TextOutputFormat和SequenceOutputFormat spark的rdd的saveAsTextFile()方法底层默认调的其实也是TextOutputFormat，这有2个问题： 1是无法指定文件名（这个
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2023-10-11 15:56:32
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（1）MinHashLSH进行文本去重的算法原理MinHash (最小哈希) 是一种用于估计两个集合的 Jaccard 相似度的方法，而 MinHashLSH (局部敏感哈希) 则是一种使用 MinHash 来近似查找相似项的技术。MinHash 算法基于以下观察：如果我们随机排列所有可能的元素，然后对每个集合取其第一个元素，那么这个元素相同的概率等于两个集合的 Jaccard 相似度。假设我们有
# Spark输出Redis
Apache Spark是一个强大的分布式数据处理框架，它提供了丰富的功能和工具来处理大规模数据集。Redis是一个高性能的键值存储系统，它支持多种数据结构和丰富的操作。在实际的数据处理中，我们经常需要将Spark处理的结果写入Redis中，以供其他系统或应用程序使用。本文将介绍如何使用Spark将数据输出到Redis，并提供相应的代码示例。
## Spark连接
原创
2024-02-12 05:38:48
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# Spark输出ORC格式数据的简单介绍
在大数据处理中，Apache Spark提供了一种高效的方式来进行数据分析和处理。Spark支持多种数据格式，其中ORC（Optimized Row Columnar）是一种非常常用的列式存储格式，特别是与Hive集成时。本文将介绍如何使用Spark将数据输出为ORC格式，并提供相应的代码示例。
## 什么是ORC？
ORC是一种列式存储格式，它在
# Spark日志输出指南
在大数据开发中，日志输出是监控和调试的重要手段。Apache Spark是一个广泛使用的分布式计算框架，而掌握Spark的日志输出对我们调试应用程序至关重要。本文将为你详细展示如何在Spark中实现日志输出，步骤清晰且配有示例代码，帮助新手快速掌握这个技能。
## 1. Spark日志输出流程
实现Spark的日志输出大致可以分为以下几个步骤：
| 步骤
原创
2024-08-21 08:06:41
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实验介绍我们知道对于一个网站的用户访问流量是不间断的，基于网站的访问日志，即WEB LOG的分析是经典的流式实时计算应用场景。比如百度统计，它可以做流量分析、来源分析、网站分析、转化分析。另外还有特定场景分析，比如安全分析，用来识别 CC 攻击、 SQL 注入分析、脱库等。这里我们简单实现一个类似于百度分析的系统。课程来源这里的课程来自于【实验楼课程】：流式实时日志分析系统——《Spark 最佳实
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2024-06-03 21:55:14
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梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念：输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上，每个File都包含了很多块，称为Block。当Spark读取这些文件作为输入时，会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析，一般是将若干个Block合并成一个输入分片，称为InputSplit，注意InputSplit不能跨越文件。随后将为这些输入分片生成具体的partition/Task。Inpu
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2023-07-17 16:38:50
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5.结构化流的输出 一旦定义好了streaming DataFrame/Dataset的最终结果,剩下的就是一些计算输出了.为此,必须使用 DataStreamWriter通过 Dataset.writeStream() 返回.此时必须以下一个或多个 输出落地 的详细信息: Data format, location 等
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2023-10-24 06:38:21
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输出操作允许DStream的操作推到如数据库、文件系统等外部系统中。本文主要以举例的方式讲述Spark Streaming常用的输出。
原创
精选
2024-04-22 10:57:21
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一、Spark性能调优之资源分配（1）、分配哪些资源？ executor、core per executor、memory per executor、driver memory（2）、在哪里分配这些资源？ 在我们在生产环境中，提交spark作业时，用的spark-submit shell脚本，里面调整对应的参数/usr/local/spark/bin
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2023-09-16 19:57:21
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# Spark输出JSON文件的实现
## 简介
在使用Spark进行数据处理时，输出结果是非常重要的一环。本文将教你如何使用Spark将处理结果输出为JSON文件。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[加载数据] --> B[数据处理]
B --> C[输出JSON文件]
```
## 步骤详解
1. 加载数据：首先，你需要使用Spark的API加
原创
2023-12-31 07:25:50
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