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

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

程序如下: import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; import org.apache.spark.sql

代码如下: import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; import org.apache.spark.sql

1.spark textFile读取File 1.1 简单读取文件 val spark = SparkSession.builder() .appName("demo") .master("local[3]") .getOrCreate() // 读取hdfs文件目录 spark.sparkContext.textFile("/user/data") spark.sparkContext.textFile("hdfs://10.252.

批量处理模板方法, 核心处理方法为内部方法 def batchProces(sc: SparkContext, locationFlag: Int, minid: Int, maxid: Int, numPartitions: Int) = { //自定义RDD,此处为demo val dataRDD = sc.makeRDD(List(1, 2), numPartitions) dataRDD.mapPartitions(iterator => { val rawData = iterator

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

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

在编写spark测试应用时, 会用到sc.textFile(path, partition) 当配置为spark分布式集群时,当你读取本地文件作为输入时, 需要将文件存放在每台work节点上. 这时会有困惑,spark在读取文件时,是每台worker节点都把文件读入? 然后在进行分配? 会不会出现重复读的情况? 文件会分为几个partition? 转自知乎:https://www.zhihu.com/question/36996853 作者:羊咩 一·是在执行action的时候再拷贝相应分区到多

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.前言:本文是个实践博客,演示如何结合使用自定义库和 HDInsight 上的 Spark 来分析日志数据. 我们使用的自定义库是一个名为 iislogparser.py的 Python 库. 每步的输入和对应的输出 纠正了原文中一个因版本引起的小问题 前提:你先在Azure HDinsight上有一个Apache Spark集群,(似乎现在只能是2.*版本的spark了) 二.将原始数据另存为 RDD 在本部分中,将使用与 HDInsight 中的 Apache Spark 群集关联的 Ju

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 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

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

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

前言 Spark SQL 在删除外部表时,本不能删除外部表的数据的.本篇文章主要介绍如何修改Spark SQL 源码实现在删除外部表的时候,可以带额外选项来删除外部表的数据. 本文的环境是我一直使用的 spark 2.4.3 版本. 1. 修改ANTLR4 语法文件 修改 SqlBase.g4文件中drop Table 相关语句,添加(WITH DATA)?, 修改完之后如下: DROP TABLE (IF EXISTS)? tableIdentifier (WITH DATA)? PURGE?

scala> val file=sc.textFile("/workspace/bpUserinfo_logs/bpUserinfo_20160212.log") scala> val count=file.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word,1)).reduceByKey(_+_) scala> count.collect().map(print)

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

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