不想看废话的可以直接拉到最底看总结 废话开始: master: master主机存在文件,却报 执行spark-shell语句:  ./spark-shell  --master spark://master:7077 --executor-memory 1G --total-executor-cores 2 报错:WARN TaskSetManager: Lost task 1.0 in stage 0.0 (TID 1, slave02): java.io.FileNotFoundExcep

spark 调用 hdfs API 查询文件名字.删除文件: 获取HDFS上面某个路径下的所有文件的名字 import org.apache.hadoop.conf.Configuration import org.apache.hadoop.fs.{FileUtil, Path} val configuration = new Configuration() val output = new Path(filePath) val hdfs = output.getFileSystem(conf

Spark数据分区调研 Spark以textFile方式读取文件源码 textFile方法位于 spark-core_2.11/org.apache.spark.api.java/JavaSparkContent.scala 参数分析: path       :String是一个URI,可以是HDFS.本地文件.或者其他Hadoop支持的文件系统 minPartitions:用于指定分区数,具体代码如下, 其中,defaultParallelism对应的就是spark.default.paral

笔者今天在一个测试qq群中遇到解决跨目录中调用文件的问题.现在来详细说一下. 以下图目录为例: 1.同目录下直接调用掉用.test2.py和test3.py在同一个目录test2下. 所以在test3.py调用test2.py可以直接调用的 import test2即可使用test2中所有的方法 2.跨目录调用,需要增加调用文件的目录.以test3.py中调用test1.py为例 在test3.py中增加test1.py所在目录下的路径.可以是相对路径也可以是绝对路径. 步骤:导入sys模块,然

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

Spark 保存文件 调整分隔符 废话 找了半天没找到,在某个地方看到了类似的(文中说的是读取的时候指定),试了一下保存,发现也好用,详细如下. 用法 df.write.option("delimiter", "|").csv(my_file_location) 参考 http://cherishlc.iteye.com/blog/2384865

把模块有关联的放在一个文件夹中 在python2中调用文件夹名会直接失败在python3中调用会成功,但是调用不能成功 解决办法是: 在该文件夹下加入空文件__init__.py python2会把该文件夹整体当成一个包 然后编辑__init__.py 加入__all__ = ["功能名1","功能名2",...../或者类名也行] 再通过from . import 模块名 这样就可以调用包中那些模块功能了 #如果导入这个模块的方式是 from 模块名 import

创建Spark镜像文件 1.将spark容器提交到新的镜像中 $>docker commit 01a25bdf1499 myrepos:centos-spark 2.将centos-spark镜像保存出tar文件 $>docker image save -o centos-spark.tar myrepos:centos-spark 3.删除其他的镜像 $>docker rmi myrepos:centos-txt

package org.langtong.sparkdemo; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.SparkContext; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; impor

日常搬砖的时候,项目中在使用element-ui的上传组件,但是当我在文件上传文件之前的回调里面做了些文件格式的二次校验和文件大小的校验的时 然后 return false 会发现调用 文件移除的回调函数.当我看了文档后,官方说在befor-upload 返回 false或者promise的reject方法会拦截上传动作.如下: 然后试了试,还是会去自动调用文件移除的方法.然后把文件移除方法返回的file打印出看了看,果然有点问题 这个自动调用移除的方法的: 这是按照我所校验文件格式并点击移除打

spark 2.1.1 spark初始化rdd的时候,需要读取文件,通常是hdfs文件,在读文件的时候可以指定最小partition数量,这里只是建议的数量,实际可能比这个要大(比如文件特别多或者特别大时),也可能比这个要小(比如文件只有一个而且很小时),如果没有指定最小partition数量,初始化完成的rdd默认有多少个partition是怎样决定的呢? 以SparkContext.textfile为例来看下代码: org.apache.spark.SparkContext /** * Re

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

一.应用场景 在Spark程序中调用Linux命令,实现一些程序难以实现的功能,例如:发送模拟邮件.文件打包或解压等等 二.代码实现 package big.data.analyse.linux import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SparkSession import scala.sys.process._ /** * Created by zhen on 2019/10/10. */ obje

今天学习了node.js ,来看一下hello world 的写法. 1. 首先安装node.js的驱动文件.http://nodejs.org/ 2. a:安装好node之后,在CMD窗口输入node,再输入console.log('hello world.'); 3.调用文本文件. sample: 创建一个文件hello.js,并且把console.log('hello world.');作为文本内容. 在cmd 命令行下直接输入:node "文件路径\hello.js" Note

//调用外部脚本String fileips=null;//所有的路径String[] files=null;String fileip=null;//单个路径try { InputStream is = Thread.currentThread().getContextClassLoader().getResourceAsStream("pdfconfig.properties"); //加载线程文件成为流 Properties prop = new Properties(); pr

简单说明:图片上传有一个专门的工程A,提供了图片的上传和下载预览,工程B涉及到图片上传以及回显,都是调用的工程A的方法,言外之意就是要同时启动两个项目. 代码: //工程B的html代码 <div class="col-md-12"> <label class="control-label flex" style="margin-top: 10px;"> 上传图标<span class="star alig

右键单击一个服务在浏览器中打开时,通常会有这么一段话: ServiceDemo 服务 已创建服务. 若要测试此服务,需要创建一个客户端,并将其用于调用该服务.可以使用下列语法,从命令行中使用 svcutil.exe 工具来进行此操作: svcutil.exe http://localhost:6054/ServiceDemo.svc?wsdl 这将生成一个配置文件和一个包含客户端类的代码文件. 下面我们就用这个是怎么生成的: 1,打开Visual Studio命令提示(Visual Studio

一.C++计算器作业系列链接 第三次作业:C++计算器雏形 第三次作业附加:代码规范 第四次作业:命令行的调用及计算 MyGithub 二.本次作业相关 要求:第五次程序设计作业 根据这一次的作业要求,我学习了C++的文件输入输出,调用命令行进行输入的操作,具体代码如下: main.cpp #include "calculation.h" #include "calculator.h" #include "print.h" #include &l

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

开发者工作中,项目代码开发提高效率,往往会使用一些github上面的一些扩展类,这里举例说明一下遇到的情况. 一.使用laravel-admin框架开发管理后台文件或者图片上传 情景:运营或者产品通过后台同一个文件名的图片或文件上传两次,其时间间隔较远(不同管理模块地方可能需要用同一个图片展示),二次上传(用同一个文件且名字一样)发现之前已经上传过的连接访问404. 看看源码找找原因总结以下情况: 001 002 描述:项目中调用下面扩展类,相当于直接走调用oss文件管理模块拥有的权限,新增修改

文档内容学习于 http://www.cnblogs.com/xiaozhiqi/ 参考: https://www.cnblogs.com/monologuesmw/p/9490093.html 软件目录结构规范 可读性高: 不熟悉这个项目的代码的人,一眼就能看懂目录结构,知道程序启动脚本是哪个,测试目录在哪儿,配置文件在哪儿等等.从而非常快速的了解.跟进这个项目. 可维护性高: 定义好组织规则后,维护者就能很明确地知道,新增的哪个文件和代码应该放在什么目录之下.这个好处是,随着时间的推移,代码