友情提示：从本节开始，所有的项目开发操作，只要你能明白并完成操作实现目标，就算是有一些类与概念不太理解，也可以继续。随着项目的推进，或者多向老师同学提问，前期只要能学会写法，并应用到自己的项目中就行。用多了，会得映证，逐渐明白。上节课，我们准备好了斗地主前后端的起始项目，最后做一个向服务端发送一条文本消息，并得到返回消息的测试。就用了两行代码：//测试发送给服务端一条文本消息
$pwd /home/training/mydir $cat file1.json {"firstName":"Fred", "lastName":"Flintstone", "userid":"123"} $cat file2.json {"firstName":"Barney", "lastNa
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2017-09-26 06:50:00
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随着移动互联网的发展，移动开发也越来越吃香了，目前最火的莫过于android，android是什么就不用说了，android自从开源以来，就受到很多人的追捧。当然，一部人追捧它是因为它是Google
开发的。对一个程序
员来说，一个
系统值不值得追捧得要拿代码来说话。我这里并不打算分析android的代码，而是android的makefile，也许大家已经知道了在android源码里，我们
Bash Shell 通过ls命令及其管道根据大小名称筛选文件最近参与的项目当中有需要用pyarmor加密项目的要求，听网上吹的pyarmor都那么神，用了一下感觉也一般，试用版普通模式下文件加密居然还有大小32KB的限制，加密到一半就失败了，难绷。失败了也不告诉别人是哪个文件大小超了，项目文件那么多，怎么好一个个去查哪个文件大于32768B？重温了一下shell，一行命令偷个懒，省得麻烦自己。首
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2023-12-17 12:48:24
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RDD其他算子小文件处理算子wholeTextFiles：该算子用于读取一个目录下的多个小文件，
并将每个文件的内容作为一个键值对的RDD返回，
其中键是文件的路径，值是文件的内容
# 合并小文件
file_path = "/path/to/files"
files_rdd = sc.wholeTextFiles(file_path)
result = files_rdd.collect()
f
读取多个文件为一个RDD读取多个文件为RDD时，我们可以使用textFile()或者wholeTextFiles函数，这两个函数之间的主要的区别在于:返回内容的不同，wholeTextFiles会返回文件名和文件内容，而textFile()只返回文件内容。textFile()读取单个或多个文本、csv 文件并返回单个 Spark RDD [String]Read single or multipl
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2023-10-26 20:41:40
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一、输入与输出 ### 文件输入与输出：文本文件 ~~~ 数据读取：textFile(String)。可指定单个文件，支持通配符。 ~~~ 这样对于大量的小文件读取效率并不高， ~~~ 应该使用 wholeTextFilesdef wholeTextFiles(path: String, minPa
原创
2022-04-25 11:15:12
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RDD是什么东西已经初步了解了，现在我们要怎么创建RDD呢？ 创建RDD1. 从集合创建RDD1.1 parallelize1.2 range1.3 makeRDD2. 从外部存储创建RDD2.1 textFile2.2 wholeTextFiles2.3 binaryFiles2.4 binaryRecords2.5 hadoopRDD2.6 hadoopFile2.7 newAPIHadoop
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2024-06-30 17:46:52
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目录目录一:RDD1.1创建rdd 几种方式 1.1.1parallelize/makeRDD 创建rdd 1.1.2 textFile创建rdd 1.1.3wholeTextFiles创建rdd 1.1.4：sequenceFiles创建rdd二：Partion过程2.1parall
目录1. 前言2. 分发驱动中scala集合中的数据2.1 parallelize2.2 makeRDD2.3 range3. 分发外部存储系统中的数据3.1 textFile3.2 wholeTextFiles1. 前言众所周知，spark是一种计算引擎(用来计算数据)，但是数据从何而来呢？ &nb
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2023-11-02 06:24:23
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RDD数据源RDD数据源来源于五个部分：文本文件Sequence文件对象文件文件系统数据库1，文本文件sc.textFile("./dir/*.txt")如果传递目录，则将目录下的所有文件读取作为RDD。文件路径支持通配符。但是这样对于大量的小文件读取效率并不高，应该使用wholeTextFilesdef wholeTextFiles(path: String, minPartitions: In
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2023-09-04 12:30:57
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目录1. RDD复用2. 尽早filter3. 读取大量小文件-用wholeTextFiles4. mapPartition和foreachPartition1、mapPartitions2、foreachPartition5. filter+coalesce/repartition(减少分区)6. 并行度设置 1. RDD复用在对RDD进行算子时，要避免相同的算子和计算逻辑之下对RDD进行重复
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2023-08-30 13:51:54
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Spark常用代码 文章目录Spark常用代码1. 创建RDD方法2. 专门读取小文件wholeTextFiles3. rdd的分区数4. Transformation函数以及Action函数4.1 Transformation函数4.2 Action函数4.3 其他常见的函数5. 重分区函数6. 聚合函数6.1 基础聚合函数6.2 Key-Value类型的聚合函数6.3 join相关操作7. 搜
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2023-08-28 22:59:13
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# 如何使用Spark读取HDFS中的小文件
## 1. 流程概述
在使用Spark读取HDFS中的小文件时，我们通常会遇到性能问题，因为小文件数量过多会导致Spark作业运行缓慢。为了解决这个问题，我们可以使用`wholeTextFiles`方法将小文件合并成更大的文件，然后再进行处理。
以下是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取HD
原创
2024-06-20 03:21:03
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一、文本文件读取文件textFile()当我们将一个文本文件读取为RDD时，输入的每一行都会成为RDD的一个元素。也可以将多个完整的文本文件一次性读取为一个pair RDD，其中键是文件名，值是文件内容。使用wholeTextFiles()方法：
它也以目录为参数，返回一个 pair RDD,其中key是输入文件的文件名，value是对应文件的所有数据，size为文件个数。
wholeTextF
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2023-08-01 13:49:46
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