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

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

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

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

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

公司的hadoop集群是之前的同事搭建的,我(小白一个)在spark shell中读取hdfs上的文件时,执行以下指令 >>> word=sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/test.txt") >>> word.first() 报错:java.net.ConnectException: Call From hadoop/133.0.123.130 to localhost:9000 fail

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

本文通过MetaWeblog自动发布,原文及更新链接:https://extendswind.top/posts/technical/problem_spark_reading_hdfs_serializable Spark提供了HDFS上一般的文件文件读取接口 sc.textFile(),但在某些情况下HDFS中需要存储自定义格式的文件,需要更加灵活的读取方式. 使用KeyValueTextInputFormat Hadoop的MapReduce框架下提供了一些InputFormat的实现,其

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

/** * 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

最近几天,在研究怎么样把日志中的IP地址转化成具体省份城市. 希望写一个pig udf IP数据库采用的纯真IP数据库文件qqwry.dat,可以从http://www.cz88.net/下载. 这里关键点在于怎么样读取这个文件,浪费了二天时间,现在把代码记录下来供和我遇到相同问题的朋友参考. pig script register /usr/local/pig/mypigudf.jar; define ip2address my.pig.func.IP2Address('/user/anny/

最近用spark在集群上验证一个算法的问题,数据量大概是一天P级的,使用hiveContext查询之后再调用算法进行读取效果很慢,大概需要二十多个小时,一个查询将近半个小时,代码大概如下: try: sql = """ select ltescrsrq, mr_ltencrsrq1, mr_ltencrsrq2, mr_ltencrsrq3, ltescrsrp, mr_ltencrsrp1, mr_ltencrsrp2, mr_ltencrsrp3, mr_ltesctad

package com.grady import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.{Row, SaveMode, SparkSession} /** * csv 文件数据写入hive */ object CsvToHive { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf() val spark: SparkSes

场景一: api:  textFile("hfds://....").map((key,value)).reduceByKey(...).map(实际的业务计算逻辑) 场景:hdfs的某个文件有183个block,他们的大小分布非常不均匀时,比如有的是200M,有的是1M,有的是10K.此时spark计算非常非常慢,通过web ui监视发现,有的task处理了好几百M的数据,有的 task之处理了几k,导致严重的数据倾斜. 其中stage0阶段有183个task,这个阶段几乎没有什么计

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. 参考文章: http://blog.csdn.net/xuyaoqiaoyaoge/article/details/52943606

在分布式计算中,为了提高计算速度,数据本地性是其中重要的一环. 不过有时候它同样也会带来一些问题. 一.问题描述 在分布式计算中,大多数情况下要做到移动计算而非移动数据,所以数据本地性尤其重要,因此我们往往也是将hdfs和spark部署在相同的节点上,有些人可能会发现即使他已经这么做了,在spark的任务中的locality还是ANY,这说明所有的数据都是走的网络IO. 在没有没有shuffle的情况下,仅在数据读取阶段网络IO占用都很严重,可以看下ganglia的监控,最高峰出现在读取数据阶段

package dao; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.*; import java.io.*; public class HDFSApi { /** * 读取文件内容 */ public static void cat(Configuration conf, String remoteFilePath) throws IOException { FileSystem fs = F

在分布式计算中,为了提高计算速度,数据本地性是其中重要的一环. 不过有时候它同样也会带来一些问题. 一.问题描述 在分布式计算中,大多数情况下要做到移动计算而非移动数据,所以数据本地性尤其重要,因此我们往往也是将hdfs和spark部署在相同的节点上,有些人可能会发现即使他已经这么做了,在spark的任务中的locality还是ANY,这说明所有的数据都是走的网络IO. 在没有没有shuffle的情况下,仅在数据读取阶段网络IO占用都很严重,可以看下ganglia的监控,最高峰出现在读取数据阶段

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

基础环境: cdh2.71 需要注意: url地址参照 <property> <name>dfs.namenode.servicerpc-address</name> <value>node11.com:8022</value> </property> hdfs url地址参照 hdfs-site.xml public static void main(String[] args) throws Exception{ public s