1.1.3 步骤 IDEA 创建项目 导入 Flink 所需的 Maven 依赖 创建 scala 单例对象，添加 main 方法 获取 Flink 批处理运行环境 构建一个 collection 源...使用 flink 操作进行单词统计 打印 1.1.4 实现 在 IDEA 中创建 flink-base 项目 导入 Flink Maven 依赖 分别在 main 和 test 目录创建 scala 文件夹...读取本地文件 读取HDFS数据 读取CSV数据 还包括一些特殊的文件格式，例如读取压缩文件数据，或者基于文件的 source （遍历目录） 针对上述陈述的几种方式，下面将一一展示代码的书写...//1.创建执行环境 val env: ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment //2.从HDFS...//1.创建执行环境 val env: ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment //2.从csv
从Spark 1.0版本起，Spark开始支持Spark SQL，它最主要的用途之一就是能够直接从Spark平台上面获取数据。...到了Spark 1.3 版本Spark还可以使用SQL的方式进行DataFrames的操作。...CodecUtil类，用来实现不同类型压缩文件的解压工作，通过传入的压缩类型，利用反射机制锁定压缩的类型，由于存储在hdfs上的文件都是以文件块的形式存在的，所以首先需要获取hdfs中文件的二级子目录，... FileSystem fs = FileSystem.get(conf); Path listf =new Path(hdfsPath+listName); //获取根目录下的所有...上的数据为Gzip压缩格式，首先通过执行事先编好的解压代码对文件块进行解压，这里需要传入需要解压的文件名、解压类型、hdfs的完全路径，解压完毕后通过执行hadoop文件合并命令将文件从hdfs上合并到本地服务器
依赖于Kettle 是因为一些数据处理逻辑Kettle已经有实现(譬如多线程等)，而使用Hive Metastore 则是因为用Hive的人多。...val cc = new CarbonContext(sc, "hdfs://xxx/data/carbondata01/store") CarbonContext 的第二个参数是主存储路径，确保你设置的目录...通常我会做如下操作： hdfs dfs -chmod 777 /data/carbondata01/store 一些表信息，索引信息都是存在该目录的。...导出数据为csv为例： 下载一个配置文件配置文件,根据里面的要求进行修改 并且将修改后的配置上传到hdfs上。...装载CSV数据 cc.sql(s"load data inpath 'hdfs://cluster/tmp/csv-table1/part-00001.csv' into table williamtable04
") 从其他RDD转换 常用的Transformation和Action(Shell) map(func):返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成 scala> var...sequencefile 的格式保存到指定的目录 下，可以使 HDFS 或者其他 Hadoop 支 持的文件系统。...("hdfs://Master:9000/cbeann/README2.txt") JSON 、CSV文件输入输出(Shell) 先通过文本文件读入，然后通过fastjson等第三方库解析字符串为自定义的类型...") 相同的用法还有parquet,csv,text,jdbc personDF1.write.format("json").save("hdfs://Master:9000/cbeann/person...") 等价于与 personDF1.write.json("hdfs://Master:9000/cbeann/person1") 相同的用法还有parquet,csv,text,jdbc
进行并行计算； 使用 Scala 开发应用程序； 使用 Sbt 工具对 Scala 代码进行构建管理； 其中前两项属于 Spark 计算环境搭建，后两项属于 Scala 编程。...spark-shell 中输入 ":quit" 可以退出 shell, 输入":help" 可以获取帮助。 上面例子中，对本地的 README.md 文件使用 spark 做了单词计数。...5.1 sbt 简介 sbt 官网: http://www.scala-sbt.org, 在这上面有有很详细的 中文文档。 sbt 从官网下载最新版本，开箱即可使用，其安装说名这里不再赘述。...scala-library-$version.jar 文件名称获取到。...托管依赖指在远程组件仓库（maven, ivy 等）管理的依赖包，工程中定义声明下使用的版本，编译时直接从远程下载。非托管依赖只存在于本地的依赖包，默认为工程根目录下 "lib" 子目录。
为了实验方便，设置这两目录为 HadoopAdmin 所有，并且给目录加上 777 的权限。...， 所以这里指定了下全目录文件名。...关闭 同上，stop-all.sh 和 hadoop 的关闭脚本同名，指定下全目录文件名： $SPARK_HOME/sbin/stop-all.sh 监控页 可通过本地8080端口，访问 Spark...scala> 现在做一个例子，把 frank_lin.txt 这个原本在 HDFS 上的文本文件，复制到 HDFS 的 /user/hadoopadmin 目录下（如果没有 hadoopadmin...目录就建一个） hdfs dfs -cp /user/hadoop/wordcounter/input/franklin.txt /user/hadoopadmin/ 接着用 spark 来统计，改文件共有多少行
但是呢，此时的我们只能创建表，如果查询表的话会报错，原因是：本地有 spark-warehouse 目录，而其他机器节点没有 spark-warehouse 目录。...解决办法如下： 3、需要将 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 拷贝到 spark 的 conf 目录下，然后分发至其他机器节点。...=hdfs://hadoop102:9000/spark_warehouse 5、注意：如果在 load 数据的时候，需要先将数据放到 HDFS 上。...2、如果 hive 的 metestore 使用的是 mysql 数据库，那么需要将 mysql 的 jdbc 驱动包放到 spark 的 jars 目录下。...目录后，会读取 Hive 中的 warehouse 文件，获取到 hive 中的表格数据。
spark从master发送命令的时候好像是按照路径寻找文件，因此你一定一定要把集群上所有的计算机的用户名都配置成一样的，比如我的都叫ubuntu，而文中的都叫hadoop，这里你要注意，如果你不跟着教程也叫...安装scala最好选择一个2.10.X，这样对spark支持比较好，不会出现一些幺蛾子。...这有个教程，应该是可以的http://www.runoob.com/scala/scala-install.html 2. 安装spark大概是这里面最简单的事了吧点这里下载spark。...解压到你想安装的目录 sudo tar -zxf ~/下载/spark-1.6.0-bin-without-hadoop.tgz -C /usr/local/ cd /usr/local sudo mv...另外还有识别的准确率很低的问题，可能是因为python找不到Jar包了，使用以下方法可以： 原来python在写hdfs文件的时候，找不到对应的jar包，在提交的时候添加如下的配置信息 --conf
有两种方法可以创建 RDD 对象： 在驱动程序中并行化操作已存在集合来创建 RDD 从外部存储系统中引用数据集（如：共享文件系统、HDFS、HBase 或者其他 Hadoop 支持的数据源）。 1....外部数据集 Spark 可以从 Hadoop 支持的任何存储数据源创建分布式数据集，包括本地文件系统，HDFS，Cassandra，HBase，Amazon S3等。...该方法根据URL获取文件（机器的本地路径，或 hdfs:// ， s3n:// 等等），并按行读取。...要么能复制文件到所有的工作节点，要么能使用网络的方式共享文件系统。 (2) Spark 所有基于文件的输入方法，包括 textFile，能很好地支持文件目录，压缩文件和通配符。...除了文本文件，Spark 的 Java API 还支持其他几种数据格式： (1) JavaSparkContext.wholeTextFiles 可以读取包含多个小文本文件的目录，并将它们以（文件名，内容
依赖就是没有依赖，因为已经斩断了依赖，获取分区数据就是读取 checkpoint 到 hdfs 目录中不同分区保存下来的文件。.../README.md") 如果传递目录，则将目录下的所有文件读取作为 RDD。 文件路径支持通配符。 ...Spark 将传入的路径作为目录对待，会在那个目录下输出多个文件。这样，Spark 就可以从多个节点上并行输出了。...CSV/TSV 数据的输出也是需要将结构化 RDD 通过相关的库转换成字符串 RDD，然后使用 Spark 的文本文件 API 写出去。...向所有工作节点发送一个较大的只读值，以供一个或多个 Spark 操作使用。
hdfs 创建 scala> val lines = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/word.txt") lines: org.apache.spark.rdd.RDD...| saveAsTextFile("file:///home/hadoop/workspace/writeword") # 后面跟的是一个目录，而不是文件名 ls /home/hadoop...cat /home/hadoop/workspace/writeword/part-00000 i love programming it is very interesting 再次读取写入的文件（会把目录下所有文件读取...> textFile.first() res6: String = i love programming 保存到 hdfs （默认 当前用户的目录前缀 /user/用户名/） scala> textFile.saveAsTextFile...sbt 编译打包为 jar，spark-submit --class "JSONRead" （有待实践操作） 参考： 使用Intellij Idea编写Spark应用程序（Scala
流程图解 安装 scala 不能安装在带有中文或者空格的目录下面，不然会报错，scala命令找不到。.../ mv spark-2.4.5-bin-hadoop2.7 spark-standalone 修改配置文件 进入解压缩后路径的 conf 目录，修改 slaves.template 文件名为 slaves...:8020/directory 注意：需要启动 hadoop 集群，HDFS 上的directory 目录需要提前存在。...collect方法会将 jdbcDF 中的所有数据都获取到，并返回一个 Array 对象。...collectAsList：获取所有数据到List describe(cols: String*)：获取指定字段的统计信息 first, head, take, takeAsList：获取若干行记录 查询
】，Hadoop离线框架使用CDH-5.16.2版本 提供虚拟机中，已经针对Spark 2.4.5进行编译，说明如下： 将编译以后tar文件拷贝到【/export/software】目录中...进行基本配置 修改配置文件名称以后，进行基本环境变量设置 启动HDFS集群，从HDFS上读取数据文件 # 启动NameNode hadoop-daemon.sh start namenode...## 获取第一条数据 datasRDD.first 10-[掌握]-Spark 快速入门【词频统计WordCount】 大数据框架经典案例：词频统计WordCount，从文件读取数据，统计单词个数...使用Spark编程实现，分为三个步骤： 1、第一步、从HDFS读取文件数据， sc.textFile方法，将数据封装到RDD中 2、第二步、调用RDD中高阶函数， 进行处理转换处理，函数：flapMap...准备数据文件：wordcount.data，内容如下，上传HDFS目录【/datas/ ## 创建文件 vim wordcount.data ## 内容如下 spark spark hive hive
第三列表示该 Task 的数据本地性，都是 NODE_LOCAL 级别，对于一个从HDFS读取数据的任务，显然获得了最优的数据本地性 第四列表示的是 Executor ID，我们可以看到我们任务的重试被分配到...所有 Spark Task 级别的重试从逻辑上都应该属于“异地重试”，他们都需要通过 Driver 重新调度到新的 Executor 进行重试。...Spark 在写和读这个文件的时候，基于相同的定位逻辑（算法）来保证依赖关系， 第一步确定根目录，Spark 通过文件名的hash绝对值与盘符数的模，作为索引却确定根目录 scala> math.abs...所以一旦文件名称确定，Executor 不换的话，根目录一定是确定的。所以都固定的去访问/mnt/dfs/4这个坏盘。...当然使用黑名单的话，不注意也很容易踩坑。
建议使用主机名称 hadoop201 步4：启动Spark集群 在$SPARK_HOME/sbin目录下，拥有启动和停止Spark集群的脚本： start-slave.sh stop-master.sh...2、集群Standalone模式 Spark集群非常简单，只要修改$SPARK_HOME/conf目录下的slaves文件即可。建议在所有节点相同的目录下，安装Spark，同时配置环境变量。...所有配置到slaves中的节点，都是worker节点。所以，需要配置从master到worker的免密码登录。...现在我们启动hadoop集群，来测试spark： 1：使用Spark-Shell进行测试 scala> val textFile = sc.textFile("hdfs://192.168.56.101...的配置目录，以便于让Spark使用yarn HADOOP_CONF_DIR=/hadoop/hadoop-2.7.3/etc/hadoop 以下就可以省去hdfs://前缀了： scala> val tf
而且，我趟出来了 PySpark 下的 Nebula Spark Connector 的使用方式，后边也会一并贡献到文档里。.../ 代码例子：example NebulaGraph Spark Reader 为了从 NebulaGraph 中读取数据，比如读 vertex，Nebula Spark Connector 将扫描所有带有给定...图片 通过 spark-submit 的方式使用 Nebula Exchange 的方法很直接： 首先创建配置文件，让 Exchange 知道应该如何获取和写入数据 然后用指定的配置文件调用 Exchange...再看看一些细节 这个例子里，我们实际上是用 Exchange 从 CSV 文件这一其中支持的数据源中读取数据写入 NebulaGraph 集群的。...957460,0.923720299211093 257320,0.9967932799358413 配置文件解读 完整文件在这里，这里，我们介绍一下主要的字段： .data 指定了源是 Nebula，表示从集群获取图数据
演示范例代码，从List列表构建RDD集合： package cn.itcast.core import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark...{SparkConf, SparkContext} /** * Spark 采用并行化的方式构建Scala集合Seq中的数据为RDD * - 将Scala集合转换为RDD * sc.parallelize...实际使用最多的方法：textFile，读取HDFS或LocalFS上文本文件，指定文件路径和RDD分区数目。 范例演示：从文件系统读取数据，设置分区数目为2，代码如下。...{SparkConf, SparkContext} /** * 从HDFS/LocalFS文件系统加载文件数据，封装为RDD集合, 可以设置分区数目 * - 从文件系统加载 * sc.textFile...，可以指定文件目录，可以使用通配符指定。
本文主要介绍Apache原生的Hudi、HDFS、Spark等的集成使用。 1. 编译Hudi源码 1.1....安装HDFS step1：Hudi 流式数据湖平台，协助管理数据，借助HDFS文件系统存储数据，使用Spark操作数据 step2：下载 hadoop-2.7.3 安装包，上传服务器，解压，并配置软连接...如果仅仅是配置了HADOOP_HOME，这些脚本会从HADOOP_HOME下通过追加相应的目录结构来确定COMMON、HDFS和YARN的类库路径。）...安装Spark step1：下载安装包并上传解压，如下图所示： step2：各个目录含义： step3：安装scala，下载上传并解压scala包，如第一步图所示，并配置scala的环境变量，验证如下图所示...：//// 加载所有数据： 打印获取Hudi表数据的Schema信息（回发现比原先保存到Hudi表中数据多5个字段，这些字段属于Hudi管理数据时使用的相关字段）： 将获取Hudi表数据DataFrame
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