原文地址: http://www.cnblogs.com/029zz010buct/p/4685173.html 一般而言,saveAsTextFile会按照执行task的多少生成多少个文件,比如part-00000一直到part-0000n,n自然就是task的个数,亦即是最后的stage的分区数.那么有没有办法最后只生成一个文件,而不是成百上千个文件了?答案自然是有办法. 在RDD上调用   coalesce(1,true).saveAsTextFile(),   意味着做完计算之后将数据汇

sc.parallelize(["one", "two", "two", "three", "three", "three"]).map(lambda x: (x,1)).repartition(1).saveAsTextFile("feature/all.txt") load方法: a=sc.textFile("feature/all.txt")

本来应该上周更新的,结果碰上五一,懒癌发作,就推迟了 = =.以后还是要按时完成任务.废话不多说,第四章-第六章主要讲了三个内容:键值对.数据读取与保存与Spark的两个共享特性(累加器和广播变量). 键值对(PaiRDD) 1.创建 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多,有reduceByK

Spark中三大数据结构:RDD:  广播变量: 分布式只读共享变量: 累加器:分布式只写共享变量: 线程和进程之间 1.RDD中的函数传递 自己定义一些RDD的操作,那么此时需要主要的是,初始化工作是在Driver端进行的,而实际运行程序是在Executor端进行的,这就涉及到了跨进程通信,是需要序列化的. 传递一个方法 class Search(query: String){ // extends Serializable //过滤出包含字符串的数据 def isMatch(s: Strin

Spark Core 1. 概述 Spark 是一种基于内存的快速.通用.可扩展的大数据分析计算引擎 1.1 Hadoop vs Spark 上面流程对应Hadoop的处理流程,下面对应着Spark的处理流程 Hadoop Hadoop 是由 java 语言编写的,在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式 分析应用的开源框架 作为 Hadoop 分布式文件系统,HDFS 处于 Hadoop 生态圈的最下层,存储着所有的 数 据 , 支持着 Hadoop的所有服务 . 它的理论基础源于Goog

1.将多个文本文件读入一个RDD中 SparkConf conf=new SparkConf() .setMaster("local") .setAppName("save"); JavaSparkContext sc=new JavaSparkContext(conf); JavaRDD<String> lines=sc.textFile("student*"); lines.foreach(new VoidFunction<

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

package iie.udps.example.operator.spark; import scala.Tuple2; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apa

一.外部环境: 系统环境:Windows 8 磁盘分区:只有C盘 开发环境:IntelliJ IDEA Community Edition 2016.1.3(64) 执行代码:rdd.saveAsTextFile(this.resultPath); 二.错误信息: 错误提示1: 16/09/05 11:32:41 ERROR Executor: Exception in task 0.0 in stage 1.0 (TID 1)java.io.IOException: Cannot run pr

1.动手实战和调试Spark文件操作 这里,我以指定executor-memory参数的方式,启动spark-shell. 启动hadoop集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ jps8457 Jpsspark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ sbin/start-dfs.sh 启动spark集群 spark@SparkSingleNode:/usr/loc

spark中saveAsTextFile如何最终生成一个文件 http://www.lxway.com/641062624.htm 一般而言,saveAsTextFile会按照执行task的多少生成多少个文件,比如part-00一直到part-0n,n自然就是task的个数,亦即是最后的stage的分区数.那么有没有办法最后只生成一个文件,而不是成百上千个文件了?答案自然是有办法. 在RDD上调用coalesce(1,true).saveAsTextFile(),意味着做完计算之后将数据汇集到一

spark有自己的集群计算技术,扩展了hadoop mr模型用于高效计算,包括交互式查询和 流计算.主要的特性就是内存的集群计算提升计算速度.在实际运用过程中也当然少不了对一些数据集的操作.下面将通过以下练习来深化对spark的理解,所有练习将使用python完成,java.scala版本将后续完成. 操作一.使用RDDS操作数据集(这个练习将会在spark的交互式终端下完成,通过一个简单的文本文件,然后使用spark探索和变换Apache Web服务器的输出日志,所使用的数据集来至Loudac

PMML,全称预言模型标记语言(Predictive Model Markup Language),利用XML描述和存储数据挖掘模型,是一个已经被W3C所接受的标准.PMML是一种基于XML的语言,用来定义预言模型.详细的介绍可以参考:http://dmg.org/pmml/v4-3/GeneralStructure.html. 本文将介绍如何在Spark中导出PMML文件(Python语言). 首先我们需要安装jpmml-sparkml-package.具体的安装细节可以参考:https://

Hadoop:2.4.0 Spark:1.4.0 Ubuntu 14.0 1.首先启动Hadoop的HDFS系统.     HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh 2.在Linux中生成一个文件test.txt,保存在/home/testjars/目录下 3.通过hadoop fs -put命令上传     hadoop fs -put /home/testjars/test.txt 4.在文件系统中查看:       记住路径:hdfs://localhost:9000/u

本次实验相关信息如下: 操作系统:Ubuntu 14 Hadoop版本:2.4.0 Spark版本:1.4.0 运行前提是Hadoop与Spark均已正确安装配置 2.在Linux中生成一个文件test.txt,保存在/home/testjars/目录下 3.通过hadoop fs -put命令上传    hadoop fs -put /home/testjars/test.txt 4.在文件系统中查看: (Spark1.4 官方文档中的一段) 记住路径:hdfs://localhost:900

引言: spark项目中通常我们需要将我们处理之后数据保存到文件中,比如将处理之后的RDD保存到hdfs上指定的目录中,亦或是保存在本地 spark保存文件: 1.rdd.saveAsTextFile("file:///E:/dataFile/result") 2.rdd.saveAsHadoopFile("file:///E:/dataFile/result",classOf[T],classOf[T],classOf[outputFormat.class]) 3

1.读文件 通过 sc.textFile(“file://") 方法来读取文件到rdd中. val lines = sc.textFile("file://")//文件地址或者HDFS文件路径 本地地址 "file:///home/hadoop/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/examples/src/main/resources/people.json" HDFS文件地址 "hdfs://112.74.21.122:9000

java /** *saveastextfile 把rdd中的数据保存到文件中,只能指定文件夹 *@author Tele * */ public class SaveasTextFileDemo1 { private static SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("saveastextfiledemo1"); private static JavaSparkContext

一.题目描述 (1)请编写Spark应用程序,该程序可以在分布式文件系统HDFS中生成一个数据文件peopleage.txt,数据文件包含若干行(比如1000行,或者100万行等等)记录,每行记录只包含两列数据,第1列是序号,第2列是年龄.效果如下: 1 89 2 67 3 69 4 78 (2)请编写Spark应用程序,对分布式文件系统HDFS中的数据文件peopleage.txt的数据进行处理,计算出所有人口的平均年龄. 二.实现 1.在分布式文件系统HDFS中生成一个数据文件peoplea

写随笔大概也是做笔记记录下自己思考的意思吧,之前有些事情觉得做随笔还是比较有用的,mark一下一个有用的网址 关于rdd的操作,网上有很多很多的教程,当初全部顺一遍,除了对rdd这个类型有了点概念,剩下具体的方法以及方法的写法已经快忘记了,所以具体还是记一下对某些事情的思考吧. 关于将rdd保存为文件,我使用的是 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Wordcount { def main(args: Array[St