2018/5/9 关于textFile读取文件的问题 问题描述: 今天第一次使用spark-shell来读取文件,我在本地建立了一个text.txt文件,然后用textFile读取生成rdd. 但是执行的时候报错了,提示找不到文件. 解决方法: 1. 首先我们知道,通过文件建立rdd的textFile("file:///")的方法可以填入本地地址和HDFS地址. 我们这里想要用本地文件建立一个rdd,但是是通过spark-shell建立的. spark-shell默认并不是使用本地模式

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.

unit Unit1; interface uses Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs, StdCtrls; type TForm1 = class(TForm) Memo1: TMemo; Button1: TButton; Button2: TButton; procedure Button1Click(Sender: TObject); procedure B

本来应该上周更新的,结果碰上五一,懒癌发作,就推迟了 = =.以后还是要按时完成任务.废话不多说,第四章-第六章主要讲了三个内容:键值对.数据读取与保存与Spark的两个共享特性(累加器和广播变量). 键值对(PaiRDD) 1.创建 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多,有reduceByK

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

一.动机 我们已经学了很多在 Spark 中对已分发的数据执行的操作.到目前为止,所展示的示例都是从本地集合或者普通文件中进行数据读取和保存的.但有时候,数据量可能大到无法放在一台机器中,这时就需要探索别的数据读取和保存的方法了. Spark 及其生态系统提供了很多可选方案.本章会介绍以下三类常见的数据源. • 文件格式与文件系统:对于存储在本地文件系统或分布式文件系统(比如 NFS.HDFS.Amazon S3 等)中的数据,Spark 可以访问很多种不同的文件格式,包括文本文件.JSON.S

spark所支持的文件格式 1.文本文件 在 Spark 中读写文本文件很容易. 当我们将一个文本文件读取为 RDD 时,输入的每一行 都会成为 RDD 的 一个元素. 也可以将多个完整的文本文件一次性读取为一个 pair RDD, 其中键是文件名,值是文件内容. 在 Scala 中读取一个文本文件 val inputFile = "file:///home/common/coding/coding/Scala/word-count/test.segmented" val textFi

http://blog.csdn.net/MichaelJScofield/article/details/41869785 Delphi 快速读取TXT 指定行的数据 分类:Delphi个人挫品 (3138)  (0) 继上次的问题.在提取了大量的Email 数据后.现在读取数据成了一个问题.今天我取过1~100w的数据.明天我要取100w~200w的数据.在不用数据库的情况下,我搞了一个下午.Delphi Tstringlist 和 textfile 的简单读取是满足不了的.Tstringl

Transformation和action详解 视频教程: 1.优酷 2.YouTube 什么是算子 算子是RDD中定义的函数,可以对RDD中的数据进行转换和操作. 算子分类: 具体: 1.Value数据类型的Transformation算子,这种变换并不触发提交作业,针对处理的数据项是Value型的数据. 2.Key-Value数据类型的Transfromation算子,这种变换并不触发提交作业,针对处理的数据项是Key-Value型的数据对. 3.Action算子,这类算子会触发SparkC

问题描述1 使用spark-shell ,sc.textFile("hdfs://test02.com:8020/tmp/w").count 出现如下异常: java.lang.RuntimeException: Error in configuring object at org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.setJobConf(ReflectionUtils.java:109) at org.apache.hadoop.util.Refle

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 用spark来快速计算分组的平均值,写法很便捷,话不多说上代码 object ColumnValueAvg extends App { /** * ID,Name,ADDRESS,AGE * 001,zhangsan,chaoyang,20 * 002,zhangsa,chaoyang,27 * 003,zhangjie,chaoyang,35 * 004,lisi,haidian,24 *

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Spark编程模型 1.1 术语定义 l应用程序(Application): 基于Spark的用户程序,包含了一个Driver Program 和集群中多个的Executor: l驱动程序(Driver Program):运行Application的main()函数并且创建SparkContext,通常用SparkContext代表Driver Program: l执行单元(Executor):

Spark的算子的作用 首先,关于spark算子的分类,详细见 http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5723857.html 1.Transformation 变换/转换算子 1.map算子 2.flatMap算子 3.mapPartitions算子 4.union算子 5.cartesian算子 6.grouBy算子 7.filter算子 8.sample算子 9.cache算子 10.persist算子 11.mapValues算子 12.combineByKey

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52916307 路径错误 spark FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '~/ENV/spark/./bin/spark-submit' 居然是因为这个引发的错误:SPARK_HOME = ~/ENV/spark应该改成SPARK_HOME = /home/pipi/ENV/spark 之前就不会有这个错误,不知道为啥? s

戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink 17-Flink消费Kafka写入Mysql 首先我们来看一下编程结构: 编程结构 public class S

转载自:https://www.2cto.com/kf/201604/497083.html 1.概述 在高层的角度上看,每一个Spark应用都有一个驱动程序(driver program).驱动程序就是运行用户的main主程序并在集群上执行各种并行操作的程序.Spark中的一个主要的抽象概念就是弹性分布数据集(resilient distributed dataset,RDD),RDD是分布在多个节点构成的集群上的元素的集合,并支持并行操作.RDD可以由Hadoop的分布式文件系统(或其他支持

1)输入:在Spark程序运行中,数据从外部数据空间(如分布式存储:textFile读取HDFS等,parallelize方法输入Scala集合或数据)输入Spark,数据进入Spark运行时数据空间,转化为Spark中的数据块,通过BlockManager进行管理. 2)运行:在Spark数据输入形成RDD后便可以通过变换算子,如fliter等,对数据进行作并将RDD转化为新的RDD,通过Action算子,触发Spark提交作业. 如果数据需要复用,可以通过Cache算子,将数据缓存到内存.

该部分分为两篇,分别介绍RDD与Dataset/DataFrame: 一.RDD 二.DataSet/DataFrame 先来看下官网对RDD.DataSet.DataFrame的解释: 1.RDD Resilient distributed dataset(RDD),which is a fault-tolerant collection of elements that can be operated on in parallel RDD——弹性分布式数据集,分布在集群的各个结点上具有容错性

写此篇文章之前,已经搭建好spark集群并测试成功: spark集群搭建文章链接:http://www.cnblogs.com/mmzs/p/8193707.html 一.启动环境 由于每次都要启动,比较麻烦,所以博主写了个简单的启动脚本:第一个在root用户下,第二个在hadoop用户下执行: #!/bin/sh #提示“请输入当前时间,格式为:2017-3-2”,把用户的输入保存入变量date中 read -t 30 -p "请输入正确时间: 格式为:'09:30:56': " n

--------------------- 本节内容: · Spark转换 RDD操作实例 · Spark行动 RDD操作实例 · 参考资料 --------------------- 关于学习编程方式的,每个人都有自己的方式.对我个人来说,最好的方法还是多动手写demo,要多写代码,才能理解的更加深刻,本节以例子的形式讲解各个Spark RDD的使用方法和注意事项,本文一共讲解了20个RDD的使用demo. 一.Spark转换 RDD操作实例 RDD转换操作返回的是RDD,而行动操作返回的是其