RDD的转换 Spark会根据用户提交的计算逻辑中的RDD的转换和动作来生成RDD之间的依赖关系,同时这个计算链也就生成了逻辑上的DAG.接下来以“Word Count”为例,详细描述这个DAG生成的实现过程. Spark Scala版本的Word Count程序如下: 1: val file = spark.textFile("hdfs://...") 2: val counts = file.flatMap(line => line.split(" "))

1 RDD编程实战案例一 数据样例 字段说明: 其中cid中1代表手机,2代表家具,3代表服装 1.1 计算订单分类成交金额 需求:在给定的订单数据,根据订单的分类ID进行聚合,然后管理订单分类名称,统计出某一天商品各个分类的成交金额,并保存至Mysql中 (1)法一,将json数据解析出来,直接使用 object IncomeKpi { private val logger: Logger = LoggerFactory.getLogger(IncomeKpi.getClass) def ma

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

/** * Read a text file from HDFS, a local file system (available on all nodes), or any * Hadoop-supported file system URI, and return it as an RDD of Strings. */ def textFile( path: String, minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = wi

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

错误信息: scala> val file = sc.textFile("hdfs://kit-b5:9000/input/README.txt") 13/10/29 16:59:45 DEBUG MutableMetricsFactory: field org.apache.hadoop.metrics2.lib.MutableRate org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation$UgiMetrics.loginSuccess

spark 1.5.1是支持直接读取gz格式的压缩包的,和普通文件没有什么区别: 使用spark-shell进入spark shell 交互界面: 输入命令: sc.textFile("\huawei\mr\20161120\880873\*.gz").foreach(println) 回车后是可以看到该目下很多个gz压缩包文件都被打印出来了. 单文件 gzip zzz.dat # 压缩 源文件被删除 生成zzz.dat.gz gzip -d  zzz.dat.gz  解压,源文件被珊

Exception in thread "main" org.json.JSONException: A JSONObject text must begin with '{' at character 1 of [data:[[.....] at org.json.JSONTokener.syntaxError(JSONTokener.java:450) at org.json.JSONObject.<init>(JSONObject.java:179) at org.j

#!/usr/bin/python import sys import json as js import codecs import collections #reload(sys) #sys.setdefaultencoding('utf-8') #convert utf8 to ascii def convert(data): if isinstance(data, basestring): return data.encode('utf-8') elif isinstance(data,

1.背景: 控制上游文件个数每天7000个,每个文件大小小于256M,50亿条+,orc格式.查看每个文件的stripe个数,500个左右,查询命令:hdfs fsck viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/……/partition_date=2017-11-11/part-06999 -files -blocks; stripe个数查看命令:hive --orcfiledump viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/tab

Apache Spark吸引广大社区开发者的一个重要原因是:Apache Spark提供极其简单.易用的APIs,支持跨多种语言(比如:Scala.Java.Python和R)来操作大数据. 本文主要讲解Apache Spark 2.0中RDD,DataFrame和Dataset三种API:它们各自适合的使用场景:它们的性能和优化:列举使用DataFrame和DataSet代替RDD的场景.文章大部分聚焦DataFrame和Dataset,因为这是Apache Spark 2.0的API统一的重

#_*_coding:utf-8_*_ # spark读取csv文件 #指定schema: schema = StructType([ # true代表不为null StructField("column_1", StringType(), True), # nullable=True, this field can not be null StructField("column_2", StringType(), True), StructField("

spark 加载文件 textFile的参数是一个path,这个path可以是: 1. 一个文件路径,这时候只装载指定的文件 2. 一个目录路径,这时候只装载指定目录下面的所有文件(不包括子目录下面的文件) 3. 通过通配符的形式加载多个文件或者加载多个目录下面的所有文件

本期内容: 1.RDD依赖关系的本质内幕 2.依赖关系下的数据流视图 3.经典的RDD依赖关系解析 4.RDD依赖关系源码内幕 1.RDD依赖关系的本质内幕 由于RDD是粗粒度的操作数据集,每个Transformation操作都会生成一个新的RDD,所以RDD之间就会形成类似流水线的前后依赖关系:在spark中,RDD之间存在两种类型的依赖关系:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Wide Dependency 或者是 Narrow Dependency):如图1所示显示了RD

$file_path = "test.txt"; if(file_exists($file_path)){ $file_arr = file($file_path); for($i=0;$i<count($file_arr);$i++){//逐行读取文件内容 //echo $file_arr[$i]."<br />"; $tmpAry[$i]=explode(' ',$file_arr[$i]); } $count=count($file_arr)

前言:最近刚在廖雪峰老师的网站里学习了Python的基础内容,想着循序渐进地找点实例练练手,网上看到有很多相关资料,决定针对感兴趣的内容实际编码实践一下,昨天刚好看到有关使用Python来读取XML文件的资料,看起来还算简单,所以打算就从这里开始着手我的Python实践~ 由于我只知道html这之类的标记语言,虽然也有看到过XML的文件,但是还没有了解过XML,所以就先去看了看有关XML的基本介绍,去W3C网站上实验了几个例子,大概知道了这是一个什么东西,下面有一些XML的基本概念,具体的可以去

NIO入门之轻松读取大文件 今天同事碰到了一个问题,从游戏服务器下载下来的输出log有一个多G大.用记事本打不开,EditPlus也打不开,都提示文件太大.用word也打不开,提示文件大于512M.打不开怎么查找错误啊.于是他问我解决办法.我想了想,决定写一个简单的程序读取这个log,把这个log切分成一些小的可以用Editplus打开的文本.正好前段时间看了一些NIO的东西,所以决定用NIO来写.没想到,10几行代码就搞定了.下面附上源代码:     ReadLargeTextWithNIO.

asp.net 使用NPOI读取excel文件内容 NPOI下载地址:NPOI public class ExcelHelper { /// <summary> /// 读取Excel文件数据到DataSet,一个Sheet对应一个DataTable /// </summary> /// <param name="strExcelFilePath">Excel文件的物理路径</param> /// <returns></

1. 在生产环境下,很多文件是GBK编码格式的,而SPARK 常用的textFile方法默认是写死了读UTF-8格式的文件,其他格式文件会显示乱码 用如下代码实现读取GBK文件的方法 import org.apache.hadoop.io.{LongWritable, Text}import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormatimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{SparkCo

1. 任务背景 近日有个项目任务,要求读取压缩在Zip中的百科HTML文件,经分析发现,提供的Zip文件有如下特点(=>指代对应解决方案): (1) 压缩为分卷文件 => 只需将解压缩在同一目录中的一个分卷zip即可解压缩出整个文件 (2) 压缩文件中又包含不同的两个文件夹,且各包含n个小zip文件,小zip文件中包含目录及对应的HTML文本文件 采用第一方案:依次解压缩各小zip文件,存放在一个目录中,然后上传到HDFS中 存在问题:每个小zip都包含上万个小文件,按照第一方案解压缩,耗费的

sparkSession 读取 csv 1. 利用 sparkSession 作为 spark 切入点 2. 读取 单个 csv 和 多个 csv from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import SQLContext if __name__ == '__main__': scSpark = SparkSession \ .builder \ .appName("reading csv") \ .getOrCrea