我们遇到个特别的需求,一个数据接入的流程跑的太慢,需要升级为用大数据方式去处理,提高效率. 数据: 数据csv文件用Zip 压缩后放置在SFTP中 数据来源: SFTP 数据操作: 文件和它的压缩包一致,后缀不同.文件名中包含渠道.日期.操作标记("S"追加,"N"全量,"D"删除) 升级前的操作方式: shell脚本将文件从SFTP下载到Linux服务器本地,解压. 历史数据也下载下来. 根据文件名中的操作标记,对历史数据作操作. 把新的结果数

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

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

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.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

#_*_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("

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

spark默认读取的是hdfs上的文件. 如果读取本地文件,则需要加file:///usr/local/spark/README.md. (测试时候发现,本地文件必须在spark的安装路径内部或者平行) 读取hdfs文件, 可以这样指定路径 hdfs://ns1/tmp/test.txt. 如果不指定任何前缀,则使用hdfs的默认路径/user/data/ 启动spark-shell: 由于已经在spark-defaults.conf中指定了spark.master,所以启动时默认以standa

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

通过 spark.read.csv读取CSV文件时,遇到 到 ArrayIndexOutOfBoundsException报错,初步判断是缺少参数导致,放百度看看,没找引起问题相关的参数. 第一个看到的可能是null值导致,以前的字段也有空值,但无此问题啊. 另有说是paranamer包太旧与JDK1.8有问题,升级到最新版本可以解决,操作后,发现问题依旧. 再次放百度,没找到相关的,其中有一个说是内部表与外部表关联时,如果外部表的字段不一样,会有这个报错.那么会不会是文件的问题呢? 删除文件,

wjgl.aspx.cs: using System; using System.Collections; using System.Configuration; using System.Data; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.Security; using System.Web.UI; using System.Web.UI.HtmlControls; using System.Web.UI.WebControl

sparkR读取csv文件 The general method for creating SparkDataFrames from data sources is read.df. This method takes in the path for the file to load and the type of data source, and the currently active SparkSession will be used automatically. SparkR suppo

fileupload上传文件和jquery的uplodify控件使用方法类似,对服务器控件不是很熟悉,记录一下. 主要是记录新接触的sftp文件上传.服务器环境下使用freesshd搭建好环境后,windos环境下可视化工具filezilla可#以很容易实现文件的传输. 本例中主要是c#使用Renci.SshNet.dll实现SFTP文件传输. 代码如下: protected void btnExcelImport_Click(object sender, EventArgs e) { if (

欢迎转载,转载请注明出处. 概要 本文简要介绍如何使用spark-cassandra-connector将json文件导入到cassandra数据库,这是一个使用spark的综合性示例. 前提条件 假设已经阅读技术实战之3,并安装了如下软件 jdk scala sbt cassandra spark-cassandra-connector 实验目的 将存在于json文件中的数据导入到cassandra数据库,目前由cassandra提供的官方工具是json2sstable,由于对cassandr

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

import org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark.sql.SQLContext object startScala { def main(args: Array[String]): Unit ={ val conf = new SparkConf() .setAppName("QJZK") .setMaster("local") v

Flex读取txt文件中的内容 1.设计源码 LoadTxt.mxml: <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <s:WindowedApplication xmlns:fx="http://ns.adobe.com/mxml/2009" xmlns:s="library://ns.adobe.com/flex/spark" xmlns:mx="library