本篇来介绍一下通过Spark来读取和HDFS上的数据，主要包含四方面的内容：将RDD写入HDFS、读取HDFS上的文件、将HDFS上的文件添加到Driver、判断HDFS上文件路径是否存在。...本文的代码均在本地测试通过，实用的环境时MAC上安装的Spark本地环境。...可以看到RDD在HDFS上是分块存储的，由于我们只有一个分区，所以只有part-0000。...3、读取HDFS上的文件 读取HDFS上的文件，使用textFile方法： val modelNames2 = spark.sparkContext.textFile("hdfs://localhost...:9000/user/root/modelNames3/") 读取时是否加最后的part-00000都是可以的，当只想读取某个part，则必须加上。
上一篇文章中简单介绍了一下Hadoop文件存储的一些逻辑与简单原理（见 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-02/113638.htm），既然后写入，那肯定要读取分析数据咯...，下面我在白话一下hdfs中文件读取的逻辑与简单原理。...namenode，namenode里面存储的都是文件命名空间，也就是文件存储在datanode的地址，我们首先获取到要想读取的文件头所在的位置，块中存在很多个数据节点副本，hadoop会根据一定的标准找到距离客户端最近的一个节点...如果客户端遇到了异常块，那么客户端就会记录下来这个块，并尝试去读取距离这个块最近的一个块，并且不会再去读取这个损坏的块。...在之前我们一直提到的hadoop的寻找最近的块或者节点的机制是如何实现呢？ 我们都知道。在大数据存储中，限制效率的最主要因素就是带宽。
我目前用的是cdh，位置是在 /etc/hadoop/conf.cloudera.hdfs文件夹下。...5、然后我们还需要修改一下对应的权限问题： 目录是在cdh10的shims中 /pentaho/data-integration/plugins/pentaho-big-data-plugin/hadoop-configurations.../cdh510 在文件config.properties最后，添加： authentication.superuser.provider=NO_AUTH 6、我们尝试在kettle中创建一个hadoop...我们看一下这个基本的操作。 ? ? 7、接下来我们可以做一个简单的读取hdfs文件内容，同时写入到本地文件系统的例子。 ? 下图是预览数据后的截图： ?...最后我们本地文件的内容： aa;bb;cc;dd 1;2;3;4 1;2;3;5 2;2;6;5 2;3;4;5 2;3;6;4 2;2;8;4 综上，我们能够使用kettle进行hdfs中数据的读取，
Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- Spark Streaming是在2013...年被添加到Apache Spark中的，作为核心Spark API的扩展它允许用户实时地处理来自于Kafka、Flume等多种源的实时数据。...本篇文章主要介绍如何使用Spark Streaming读取HBase数据并将数据写入HDFS，数据流图如下： [6wlm2tbk33.jpeg] 类图如下： [lyg9ialvv6.jpeg] SparkStreamingHBase...： [dmbntpdpnv.jpeg] 6.总结 ---- 示例中我们自定义了SparkStreaming的Receiver来查询HBase表中的数据，我们可以根据自己数据源的不同来自定义适合自己源的Receiver...这里需要注意一点我们在提交Spark作业时指定了多个executor，这样我们的Receiver会分布在多个executor执行，同样的逻辑会导致重复获取相同的HBase数据。
在Spark Streaming job中读取Kafka topic(s)中的messages时，有时我们会需要同步记录下每次读取的messages的offsetRange。...要达到这一目的，下面这两段代码（代码1和代码2）都是正确的，而且是等价的。...writeOffsetToZookeeper(zkClient, zkPathRoot, offsets); } return null; } }); 但是要注意，下面这两段代码（代码3和代码4）是错误的，...它们都会抛出一个exception：java.lang.ClassCastException: org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD cannot be cast...to org.apache.spark.streaming.kafka.HasOffsetRanges 代码3（错误）： ----------------------- JavaPairInputDStream
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...Hive和Spark的结合使用有两种方式，一种称为Hive on Spark：即将Hive底层的运算引擎由MapReduce切换为Spark，官方文档在这里：Hive on Spark: Getting...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...因为Spark是一个更为通用的计算引擎，以后还会有更深度的使用（比如使用Spark streaming来进行实时运算），因此，我选用了Spark on Hive这种解决方案，将Hive仅作为管理结构化数据的工具...本文是Spark的配置过程。
本文主要讲解HDFS文件系统中客户端是如何从Hadoop集群中读取和写入数据的，也可以说是block策略。...在没有机架信息的情况下，namenode默认将所有的slaves机器全部默认为在/default-rack下 而当Hadoop集群中配置了机架感知信息以后，hadoop在选择三个datanode时，...这里的层次概念需要解释一下：每个datanode在hdfs集群中所处的层次结构字符串是这样描述的，假设hdfs的拓扑结构如下： 每个datanode都会对应自己在集群中的位置和层次，如node1的位置信息为...直到找到共同的祖先节点位置，此时所得的距离数就用来代表两个节点之间的距离。...所以，在通常情况下，hadoop集群的HDFS在选机器的时候，是随机选择的，也就是说，很有可能在写数据时，hadoop将第一块数据block1写到了rack1上，然后随机的选择下将block2写入到了rack2
网上找到一个简单的用法： socket.makefile().readline() 但我在持续不断的流数据中使用这个方法， 结果发现会丢失数据（你可以自己验证一下）； 最后以下列方法解决： data =
spark任务中的时钟的处理方法 典型的spark的架构： 日志的时间戳来自不同的rs，spark在处理这些日志的时候需要找到某个访问者的起始时间戳。...访问者的第一个访问可能来自任何一个rs， 这意味这spark在处理日志的时候，可能收到时钟比当前时钟（自身时钟）大或者小的情况。这时候在计算会话持续时间和会话速度的时候就会异常。...从spark的视角看，spark节点在处理日志的时刻，一定可以确定日志的产生时刻一定是spark当前时钟前， 因此在这种异常情况下，选择信任spark节点的时钟。...如此一来，一定不会因为rs的时钟比spark节点时钟快的情况下出现计算结果为负值的情况。 基本的思想：“当无法确定精确时刻的时候，选择信任一个逻辑上精确的时刻”
【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用 WAL 即 write ahead log（预写日志），是在 1.2 版本中就添加的特性。...作用就是，将数据通过日志的方式写到可靠的存储，比如 HDFS、s3，在 driver 或 worker failure 时可以从在可靠存储上的日志文件恢复数据。...WAL在 driver 端的应用 何时创建 用于写日志的对象 writeAheadLogOption: WriteAheadLog 在 StreamingContext 中的 JobScheduler...何时写BlockAdditionEvent 在揭开Spark Streaming神秘面纱② - ReceiverTracker 与数据导入 一文中，已经介绍过当 Receiver 接收到数据后会调用...设置为 true）会影响 ReceiverSupervisor 在存储 block 时的行为： 不启用 WAL：你设置的StorageLevel是什么，就怎么存储。
预聚合是高性能分析中的常用技术，例如，每小时100亿条的网站访问数据可以通过对常用的查询纬度进行聚合，被降低到1000万条访问统计，这样就能降低1000倍的数据处理量，从而在查询时大幅减少计算量，提升响应速度...本文，我们将介绍 spark-alchemy这个开源库中的 HyperLogLog 这一个高级功能，并且探讨它是如何解决大数据中数据聚合的问题。首先，我们先讨论一下这其中面临的挑战。...Distinct count 的不可再聚合的特性造成了很大的影响，计算 distinct count 必须要访问到最细粒度的数据，更进一步来说，就是计算 distinct count 的查询必须读取每一行数据...中 Finalize 计算 aggregate sketch 中的 distinct count 近似值 值得注意的是，HLL sketch 是可再聚合的：在 reduce 过程合并之后的结果就是一个...如果我们可以将 sketch 序列化成数据，那么我们就可以在预聚合阶段将其持久化，在后续计算 distinct count 近似值时，就能获得上千倍的性能提升！
1：spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多，在生产环境中，通常会在IDE中编制程序，然后打成jar包，然后提交到集群，最常用的是创建一个Maven项目，利用Maven来管理jar包的依赖...sc.stop(); } } 5：使用Maven打包：首先修改pom.xml中的mainClass，使其和自己的类路径对应起来： ?...等待编译完成，选择编译成功的jar包，并将该jar上传到Spark集群中的某个节点上： ?...记得，启动你的hdfs和Spark集群，然后使用spark-submit命令提交Spark应用（注意参数的顺序）： 可以看下简单的几行代码，但是打成的包就将近百兆，都是封装好的啊，感觉牛人太多了。...可以在图形化页面看到多了一个Application： ?
微信图片_20200709201425.jpg但初学Spark的人往往都会有这样的疑惑，为什么Spark任务只有在调用action算子的时候，才会真正执行呢？...咱们来假设一种情况：假如Spark中transformation直接触发Spark任务！那么会产生什么结果呢？ 1....导致map执行完了要立即输出，数据也必然要落地（内存和磁盘） 2. map任务的生成、调度、执行，以及彼此之间的rpc通信等等，当牵扯到大量任务、大数据量时，会很影响性能 看到这两点是不是很容易联想到...但是每个Spark RDD中连续调用多个map类算子，Spark任务是对数据在一次循环遍历中完成还是每个map算子都进行一次循环遍历呢？ 答案很确定：不需要对每个map算子都进行循环遍历。...任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。
但初学Spark的人往往都会有这样的疑惑，为什么Spark任务只有在调用action算子的时候，才会真正执行呢？咱们来假设一种情况：假如Spark中transformation直接触发Spark任务！...导致map执行完了要立即输出，数据也必然要落地（内存和磁盘） 2. map任务的生成、调度、执行，以及彼此之间的rpc通信等等，当牵扯到大量任务、大数据量时，会很影响性能 看到这两点是不是很容易联想到...但是每个Spark RDD中连续调用多个map类算子，Spark任务是对数据在一次循环遍历中完成还是每个map算子都进行一次循环遍历呢？ 答案很确定：不需要对每个map算子都进行循环遍历。...任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。...任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。
提交任务可以指定多个master地址，目的是为了提交任务高可用 第三行是指执行哪一个类 全路径类名,官方自带的蒙特卡罗求Pi样例(底层是通过反射执行) 第四、五行是指执行的内存大小,cpu核数(实际上这里的核数是执行的线程数...【实际上就是创建SparkContext】 指定了Master地址，那么就会将任务提交到集群中，开始时sparksubmit(客户端)要连接Master，并向Master申请计算资源(内存和核数等)，Master...如果当前的机器或者集群的其他机器，其本地文件系统没有数据文件也没关系，基于HDFS分布式文件系统，集群上的每个节点都可以通过网络从HDFS中读取数据进行计算。...读写HDFS中的数据是基于Hadoop中的HDFSClient，即基于HDFS的API读取数据。...读写HDFS中的数据是基于Hadoop中的HDFSClient，即基于HDFS的API读取数据。
默认情况下，Spark程序运行完毕关闭窗口之后，就无法再查看运行记录的Web UI(4040)了，但通过 HistoryServer 可以提供一个服务, 通过读取日志文件, 使得我们可以在程序运行结束后...在 Spark-shell 没有退出之前, 我们是可以看到正在执行的任务的日志情况:http://hadoop102:4040....但是退出 Spark-shell 之后, 执行的所有任务记录全部丢失. 所以需要配置任务的历史服务器, 方便在任何需要的时候去查看日志. 一....时就无需再显式的指定路径，Spark History Server页面只展示该指定路径下的信息 spark.history.retainedApplications=30指定保存Application历史记录的个数...，如果超过这个值，旧的应用程序信息将被删除，这个是内存中的应用数，而不是页面上显示的应用数。
taskScheduler.setPoolSize(50); return taskScheduler; } 如果没有指定TaskScheduler则会创建一个单线程的默认调度器
B、Spark 入湖任务，读取1小时的 HDFS 分钟级日志 + ETL + 入湖。任务入湖采用 overwrite 模式，一次写入一个小时的完整数据，保证任务的幂等性。...HDFS读取数据写入到数据湖，Spark读取source数据切分成Task，每个Task的输入数据大小约等于HDFS Block Size。...3.2 湖上查询分析 首先我们简单介绍下Spark读取Iceberg表的流程，Spark引擎分析和优化SQL语句得到物理执行计划，在DataSource端进行任务执行时会将SQL涉及到的列和过滤条件下推到...>，当我们写入数据时，表中的数据可以分为如下两部分：在添加字段前已经存在于表的数据Old Data，在添加字段后写入的数据New Data。...5、未来规划 当前已有部分规划中的已经在进行中： 基于Flink的实时入湖，已经在开发中了，上线后会提供更好的实时性。 Spark异步IO加速Iceberg文件读取的优化也已经在开发中。
原文链接：袋鼠云数栈基于 CBO 在 Spark SQL 优化上的探索 一、Spark SQL CBO 选型背景 Spark SQL 的优化器有两种优化方式：一种是基于规则的优化方式 (Rule-Based...● CBO 是数栈 Spark SQL 优化的更佳选择 相对于 RBO，CBO 无疑是更好的选择，它使 Spark SQL 的性能提升上了一个新台阶，Spark 作为数栈平台底层非常重要的组件之一，承载着离线开发平台上大部分任务...原始表的信息统计相对简单，推算中间节点的统计信息相对就复杂一些，并且不同的算子会有不同的推算规则，在 Spark 中算子有很多，有兴趣的同学可以看 Spark SQL CBO 设计文档： https:/...在介绍如何计算节点成本之前我们先介绍一些成本参数的含义，如下： Hr: 从 HDFS 读取 1 个字节的成本 Hw: 从 HDFS 写1 个字节的成本 NEt: 在 Spark 集群中通过网络从任何节点传输...触发策略可配置按天或者按小时触发，按天触发支持配置到从当天的某一时刻触发，从而避开业务高峰期。配置完毕后，到了触发的时刻离线平台就会自动以项目为单位提交一个 Spark 任务来统计项目表信息。
Yarn和MapReduce 1 对master上的hadoop/etc/hadoop下的hdfs-site.xml做如下配置 dfs.replication 3 mapreduce.framework.name yarn 至此，所有的配置全部完成，此时在master...上执行 start-dfs.sh 启动hdfs系统 start-yarn.sh 启动yarn和MapReduce 启动之后使用jps命令查看进程 master： slave： 如果看到以上信息...3 在浏览器中进行查看 如果浏览信息如果所示。那么从此请开启的大数据之旅。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
