在eclipse软件里创建一个maven项目 jdk要换成本地安装的1.8版本的 加载pom.xml文件 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.ap

使用JAVA api读取HDFS文件乱码踩坑 想写一个读取HFDS上的部分文件数据做预览的接口,根据网上的博客实现后,发现有时读取信息会出现乱码,例如读取一个csv时,字符串之间被逗号分割 英文字符串aaa,能正常显示 中文字符串"你好",能正常显示 中英混合字符串如"aaa你好",出现乱码 查阅了众多博客,解决方案大概都是:使用xxx字符集解码.抱着不信的想法,我依次尝试,果然没用. 解决思路 因为HDFS支持6种字符集编码,每个本地文件编码方式又是极可能不一样的

实现将 HDFS 中的数据写入到 HBase 表中 Runner类 package com.yjsj.hbase_mr2; import com.yjsj.hbase_mr2.ReadFruitFromHDFSMapper; import com.yjsj.hbase_mr2.WriteFruitMRFromTxtReducer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configur

继上篇第一阶段清洗数据并导入hive 本篇是剩下的两阶段 2.数据处理: ·统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数 (video/article) ·按照地市统计最受欢迎的Top10课程 (ip) ·按照流量统计最受欢迎的Top10课程 (traffic) 3.数据可视化:将统计结果倒入MySql数据库中,通过图形化展示的方式展现出来. 2. ·统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数 (video/article) package mapreduce; import java.io.

继上篇 MapReduce清洗数据 package mapreduce; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapred

def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf() conf.set("spark.master", "local") conf.set("spark.app.name", "spark demo") val sc = new SparkContext(conf); // 读取hdfs数据 val textFileRdd = sc.textFil

解剖SQLSERVER 第五篇  OrcaMDF里读取Bits类型数据(译) http://improve.dk/reading-bits-in-orcamdf/ Bits类型的存储跟SQLSERVER其他定长数据类型的存储很不一样.通常,所有定长列都会显示出来,一个条记录里定长数据部分的字段数据总是一个挨着一个 我们可以写入磁盘的最小数据单位是一个字节,存储位类型数据的天真的方法就是使用一整个(字节@)来存储每一个位,使用常用的格式去解释位类型数据是很简单的 ,不过这会浪费一些空间 ,就像nu

Hdfs上的数据文件为T0,T1,T2(无后缀): T0: What has come into being in him was life, and the life was the light of all people. The light shines in the darkness, and the darkness did not overcome it. Enter through the narrow gate; for the gate is wide and the road

原文链接:通过java读取HDFS的数据 通过JAVA直接读取HDFS中的时候,一定会用到FSDataInputStream类,通过FSDataInputStream以流的形式从HDFS读数据代码如下: import java.io.IOException; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import

转自http://shiyanjun.cn/archives/962.html 我们可以从java.io.InputStream类中看到,抽象出一个read方法,用来读取已经打开的InputStream实例中的字节,每次调用read方法,会读取一个字节数据,该方法抽象定义,如下所示:public abstract int read() throws IOException;Hadoop的DFSClient.DFSInputStream类实现了该抽象逻辑,如果我们清楚了如何从HDFS中读取一个文件

最终效果图 目录树实体类: /** * @Author: DaleyZou * @Description: hdfs 目录结构的实体类,用于展示目录树的支撑操作 * @Date: Created in 10:58 2018-9-27 * @Modified By: */ public class HdfsFolder { private String id; // 目录节点的id private String name; // 目录节点的名字 private List<HdfsFolder>

6.4.4 减小数据倾斜的性能损失 数据倾斜是数据中的常见情况.数据中不可避免地会出现离群值(outlier),并导致数据倾斜.这些离群值会显著地拖慢MapReduce的执行.常见的数据倾斜有以下几类: 数据频率倾斜——某一个区域的数据量要远远大于其他区域. 数据大小倾斜——部分记录的大小远远大于平均值. 在map端和reduce端都有可能发生数据倾斜.在map端的数据倾斜会让多样化的数据集的处理效率更低.在reduce端的数据倾斜常常来源于MapReduce的默认分区器. 数据倾斜会导致map

Spark也有数据本地化的概念(Data Locality),这和MapReduce的Local Task差不多,如果读取HDFS文件,Spark则会根据数据的存储位置,分配离数据存储最近的Executor去执行任务. 这么理解没错,我搭建的Spark集群情况是这样: 15台DataNode节点的HDFS集群,我在每个DataNode上都部署了一个Spark Worker,并且,启动Spark Application的时候,每个Worker都有一个Executor,这样理论上来说,只要读取HDF

做Data Mining,其实大部分时间都花在清洗数据 时间 2016-12-12 18:45:50  51CTO 原文  http://bigdata.51cto.com/art/201612/524771.htm 主题 数据挖掘 前言:很多初学的朋友对大数据挖掘第一直观的印象,都只是业务模型,以及组成模型背后的各种算法原理.往往忽视了整个业务场景建模过程中,看似最普通,却又最精髓的特征数据清洗.可谓是平平无奇,却又一掌定乾坤,稍有闪失,足以功亏一篑. 大数据圈里的一位扫地僧 说明:这篇文章很

大家可能都知道很熟悉Spark的两种常见的数据读取方式(存放到RDD中):(1).调用parallelize函数直接从集合中获取数据,并存入RDD中:Java版本如下: JavaRDD<Integer> myRDD = sc.parallelize(Arrays.asList(1,2,3)); Scala版本如下: val myRDD= sc.parallelize(List(1,2,3)) 这种方式很简单,很容易就可以将一个集合中的数据变成RDD的初始化值:更常见的是(2).从文本中读取数据

package iie.udps.example.operator.spark; import scala.Tuple2; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat; impor

discuz论坛apache日志hadoop大数据分析项目:清洗数据核心功能解说及代码实现http://www.aboutyun.com/thread-8637-1-1.html(出处: about云开发) 我们在进行日志分析的时候,那么日志的数据是杂乱无章的,或则说日志的数据并不是我们都想看到的.所以我们需要对里面的数据进行清洗,说的直白一点就是要过滤里面的字符串.下面便是我们需要过滤的数据: 183.131.11.98 - - [01/Aug/2014:01:01:05 +0800] "GE

Java InputStream读取数据问题 原理讲解 1. 关于InputStream.read()     在从数据流里读取数据时,为图简单,经常用InputStream.read()方法.这个方法是从流里每次只读取读取一个字节,效率会非常低.     更好的方法是用InputStream.read(byte[] b)或者InputStream.read(byte[] b,int off,int len)方法,一次读取多个字节. 2. 关于InputStream类的available()方法

原文:分享非常有用的Java程序(关键代码)(八)---Java InputStream读取网络响应Response数据的方法!(重要) Java InputStream读取数据问题 ====================================================================== 原理讲解 1. 关于InputStream.read()      在从数据流里读取数据时,为图简单,经常用InputStream.read()方法.这个方法是从流里每次只读

原文地址:https://www.2cto.com/kf/201610/560348.html Logstash的使用 logstash支持把配置写入文件 xxx.conf,然后通过读取配置文件来采集数据./bin/logstash –f xxx.conf logstash最终会把数据封装成json类型,默认会添加@timestamp时间字段.host主机字段.type字段.原消息数据会整个封装进message字段.如果数据处理过程中,用户解析添加了多个字段,则最终结果又会多出多个字段.也可以在

本文将介绍如何通过Hive来读取ElasticSearch中的数据,然后我们可以像操作其他正常Hive表一样,使用Hive来直接操作ElasticSearch中的数据,将极大的方便开发人员.本文使用的各组件版本分别为 Hive0.12.Hadoop-2.2.0.ElasticSearch 2.3.4. 我们先来看看ElasticSearch中相关表的mapping: {     "user": {         "properties": {