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Spark读取和存储HDFS上的数据

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...4、将HDFS上的文件添加到Driver 有时候，我们并不想直接读取HDFS上的文件，而是想对应的文件添加到Driver上，然后使用java或者Scala的I／O方法进行读取，此时使用addFile和get

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Solidigm：NVMe SSD 在AI存储中的价值

接着，详细比较了FIO基于工作负载下，不同类型的存储设备（如HDD与NVMe SSD）在数据读写上的性能差异，显示NVMe SSD在AI和ML应用中展现出更好的性能和适应性。...文中进一步讨论了在AI集群环境中，数据如何在不同的计算节点之间高效移动，涉及数据的多个处理阶段。...具体来说，FIO 会在不同的条件下运行以下类型的测试： 顺序写入（Sequential Write）：测试数据以连续的顺序写入存储设备，通常用于评估存储设备在处理大规模连续数据流时的性能。...值得留意的是HDD的存储性能数据，考虑到云化环境下80%的数据是存储在HDDs上的，企业对基础设施的投入成本敏感，短时间内很难贸然大批量更换。...Note NVMe SSD 主要还是面向热数据的存储方案，需要将经常访问的高频数据驻留在离计算节点更近的位置，除了介质上的配置方案之外，还可以基于缓存算法来提高效率，这一领域 Alluxio 可能是一个备选方案

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    图解大数据 | 基于Spark RDD的大数据处理分析

    [0af68721c7206a46f8b8984b76011d06.png] 3）RDD与Spark任务 在Spark分布式数据处理任务中，RDD提供数据，供任务处理。...很多时候hadoop和Spark结合使用：hadoop提供hdfs的分布式存储，Spark处理hdfs中的数据。...RDD不包含实际要处理的数据，而是在RDD中的分区名单中载明切片的信息。 数据已经在Hadoop的数据节点上了，只要在RDD中标明分区对应的数据所在位置、偏移量、数据长度即可，就类似元数据。...这些变量会被复制到每台机器上，并且这些变量在远程机器上的所有更新都不会传递回驱动程序。...4.RDD transformation与action 要对大数据进行处理，我们需要使用到一系列Spark RDD上可以变换与操作的算子，我们来重点理解一下spark的RDD transformation

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    Spark在处理数据的时候，会将数据都加载到内存再做处理吗？

    对于Spark的初学者，往往会有一个疑问：Spark（如SparkRDD、SparkSQL）在处理数据的时候，会将数据都加载到内存再做处理吗？ 很显然，答案是否定的！...对该问题产生疑问的根源还是对Spark计算模型理解不透彻。 对于Spark RDD，它是一个分布式的弹性数据集，不真正存储数据。...RDD详解》 既然Spark RDD不存储数据，那么它内部是如何读取数据的呢？...其实Spark内部也实现了一套存储系统：BlockManager。为了更深刻的理解Spark RDD数据的处理流程，先抛开BlockManager本身原理，从源码角度阐述RDD内部函数的迭代体系。...这也是Spark的优势之一，map类算子整个形成类似流式处理的pipeline管道，一条数据被该链条上的各个RDD所包裹的函数处理。 再回到WordCount例子。

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    袋鼠云数栈基于CBO在Spark SQL优化上的探索

    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...基于上一节的 SQL SELECT COUNT (t1.id) FROM t1 JOIN t2 ON t1.id = t2.id WHERE t1.age > 24 生成的语法树来看下 t1 表中包含大于运算符...三、数栈在 Spark SQL CBO 上的探索 了解完 Spark SQL CBO 的实现原理之后，我们来思考一下第一个问题：大数据平台想要实现支持 Spark SQL CBO 优化的话，需要做些什么...基于数栈平台建设数仓的结构图如下图所示： 首先通过ChunJun将业务数据库数据采集到Hive ODS层 然后通过Hive或者Spark进行数据处理 最后通过ChunJun将Hive库的数据写入到业务数据库用于业务处理...AQE 是动态 CBO 的优化方式，是在 CBO 基础上对 SQL 优化技术又一次的性能提升。

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    Spark——底层操作RDD,基于内存处理数据的计算引擎

    Spark处理数据的能力一般是MR的十倍以上，Spark中除了基于内存计算外，还有DAG有向无环图来切分任务的执行先后顺序。 ?...RDD是Spark平台的核心概念，是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础。 能够在Scala中写SQL语句。...，在某个节点上发生的 但是可能一个分组内的数据，会分布在多个节点上处理 * 此时就要用merge操作，将各个节点上分布式拼接好的串，合并起来 * buffer1.getInt(0) :...组件 接收源数据，通过发射器发送到bolt，bolt对接收到的数据进行处理，处理完以后，写入到外部存储系统中或者发送到下个bolt进行再处理，所以storm是移动数据，不是移动计算；Spark Streaming...* 3).自己存储offset,这样在处理逻辑时，保证数据处理的事务，如果处理数据失败，就不保存offset，处理数据成功则保存offset.这样可以做到精准的处理一次处理数据。

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    PageRank算法在spark上的简单实现

    https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51383232 在《Spark快速大数据分析》里有一段不明觉厉的...一、实验环境 spark 1.5.0 二、PageRank算法简介（摘自《Spark快速大数据分析》） PageRank是执行多次连接的一个迭代算法，因此它是RDD分区操作的一个很好的用例...在实际操作中，收敛通常需要大约10轮迭代。 三、模拟数据 假设一个由4个页面组成的小团体：A，B，C和D。...由于links是一个静态数据集，所以我们在程序一开始的时候就对它进行了分区操作，这样就不需要把它通过网络进行数据混洗了。...scala这语言是真的很简洁，大数据上的通用示例程序wordcount，用scala写一行搞定，如下图所示： var input = sc.textFile("/NOTICE.txt") input.flatMap

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    基于spark的数据采集平台

    平台介绍 数据采集,处理,监控,调度,管理一体化平台具体介绍请看github连接中的readme 文档 # 数据采集,处理,监控,调度,管理一体化平台 # 提示 zdh 分2部分,前端配置...+后端数据ETL处理,此部分只包含前端配置 后端数据etl 请参见项目 https://github.com/zhaoyachao/zdh_server.git zdh_web 和zdh_server...新增特定接口) + 弹性扩展(可单机,可集群) + 支持客户级权限 + 简单易用支持二次开发 + 自带简单调度工具,可配置定时任务,时间序列任务,设定次数 + 调度依赖 + SQL数据仓库数据处理...数据ETL引擎:Spark(hadoop,hive 可选择部署) # 下载修改基础配置 打开resources/application-dev.properties 1 修改服务器端口默认...mvn package -Dmaven.test.skip=true # 运行 在target 目录下找到zdh.jar 执行 java -Dfile.encoding=utf-8

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    Spark存储Parquet数据到Hive，对map、array、struct字段类型的处理

    利用Spark往Hive中存储parquet数据，针对一些复杂数据类型如map、array、struct的处理遇到的问题？...这里主要分析一下存储空map到t2时，为什么出问题，以及如何处理，看几个核心的代码（具体的可以参考上述源码图）： 从抛出的异常信息empty fields are illegal，关键看empty fields...(keyName, 0); //查看writeValue中对原始数据类型的处理，如int、boolean、varchar writeValue(keyElement, keyInspector...DoubleObjectInspector) inspector).get(value)); break; //下面是对double、boolean、float、byte、int等数据类型做的处理...不能为null 2.建表时使用Spark的DataSource表 -- 这种方式本质上还是用ParquetFileFormat，并且是内部表，生产中不建议直接使用这种方式 CREATE TABLE `test

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    基于Alluxio系统的Spark DataFrame高效存储管理技术

    下面是一个将DataFrame写入Alluxio的例子： df.write.parquet(alluxioFile) 查询存储在Alluxio上的DataFrame DataFrame被保存后（无论存储在...由于使用Alluxio存储DataFrame的读写性能具有较好的线性可扩展性，上层应用可以稳定地以内存速度处理更大规模的数据。...没有使用Alluxio时，Spark应用需要每次都从数据源读取数据(在本次实验中是一个本地SSD)。在使用Alluxio时，数据可以直接从Alluxio内存中读取。...如果DataFrame来自访问起来更慢或不稳定的数据源，Alluxio的优势就更加明显了。举例而言，下图是DataFrame数据源由本地SSD替换为某公有云存储的实验结果。 ?...能够在多个Spark应用之间快速共享存储在内存中的数据； Alluxio可以提供稳定和可预测的数据访问性能。

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    基于Alluxio系统的Spark DataFrame高效存储管理技术

    下面是一个将DataFrame写入Alluxio的例子： 查询存储在Alluxio上的DataFrame DataFrame被保存后（无论存储在Spark内存还是Alluxio中），应用可以读取DataFrame...由于使用Alluxio存储DataFrame的读写性能具有较好的线性可扩展性，上层应用可以稳定地以内存速度处理更大规模的数据。...没有使用Alluxio时，Spark应用需要每次都从数据源读取数据(在本次实验中是一个本地SSD)。在使用Alluxio时，数据可以直接从Alluxio内存中读取。...如果DataFrame来自访问起来更慢或不稳定的数据源，Alluxio的优势就更加明显了。举例而言，下图是DataFrame数据源由本地SSD替换为某公有云存储的实验结果。 ?...能够在多个Spark应用之间快速共享存储在内存中的数据； Alluxio可以提供稳定和可预测的数据访问性能。

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    每周学点大数据 | No.73 在 HDFS 上使用 Spark

    编者按：灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载，本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作，以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用，带我们在大数据技术的海洋里徜徉...～每周五定期更新 上期回顾&查看方式 在上一期，我们学习了在 Spark 上实现 WordCount 的相关内容。...PS：了解了上期详细内容，请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看；或者滑到文末【往期推荐】查看 No.73 在 HDFS 上使用 Spark 小可 ：Spark 不是一个并行计算平台吗...我们同样可以使用下面这条命令，将运行结果存储到 HDFS 中，这样更加符合分布式并行计算产生结果的数据量同样比较大这个特点。 ?...下期精彩预告 经过学习，我们研究了在 HDFS 上使用 Spark涉及到的一些具体问题。在下一期中，我们将进一步了解Spark 的核心操作——Transformation 和 Action的相关内容。

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    每周学点大数据 | No.72 在 Spark 上实现 WordCount

    编者按：灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载，本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作，以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用，带我们在大数据技术的海洋里徜徉...PS：了解了上期详细内容，请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看；或者滑到文末【往期推荐】查看 No.72 在 Spark 上实现 WordCount 小可 ：我记得在学习 Hadoop...王 ：当然可以，而且 Spark 版本的 WordCount 比在 Hadoop 下实现更加轻松、容易。 如果在 Python Spark Shell 中使用的话，则输入如下几行代码 ： ?...王 ：Spark 的基本操作是通过数据单元的变换来完成的，而这个 lambda 是用来标识变换函数的，如何执行变换也跟前面的函数名有关，后面我们还会进行详细介绍。...下期精彩预告 经过学习，我们研究了在 Spark 上实现 WordCount涉及到的一些具体问题。在下一期中，我们将进一步了解在 HDFS 上使用 Spark的相关内容。

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    GooseFS 在云端数据湖存储上的降本增效实践

    | 导语 基于云端对象存储的大数据和数据湖存算分离场景已经被广泛铺开，计算节点的独立扩缩容极大地优化了系统的整体运行和维护成本，云端对象存储的无限容量与高吞吐也保证了计算任务的高效和稳定。...使得基于腾讯云 COS/CHDFS 的大数据/数据湖平台在现有生产集群上获得等同甚至超越本地 HDFS 性能的计算体验。...在 Hadoop MapReduce / Spark 等计算系统中均可以支持将计算任务移动到里待读数据块最近的位置来读取。...Spark SQL 做 ETL 那块也会存在一定的 IO 访问量，不过主要性能瓶颈点并不在 IO 上。...五、总结客户在采用了 GooseFS 加速 CHDFS 的方案后，在 Presto SQL 的数仓分析业务上提升了超过 46% 性能，Spark SQL ETL 的YARN memorySeconds

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    基于 Spark 的数据分析实践

    本文主要分析了 Spark RDD 以及 RDD 作为开发的不足之处，介绍了 SparkSQL 对已有的常见数据系统的操作方法，以及重点介绍了普元在众多数据开发项目中总结的基于 SparkSQL Flow...SQLContext 用于处理在 SparkSQL 中动态注册的表，HiveContext 用于处理 Hive 中的表。...下文开始 SparkSQL Flow 的介绍： SparkSQL Flow 是基于 SparkSQL 开发的一种基于 XML 配置化的 SQL 数据流转处理模型。...每个Spark Flow 任务本质上是一连串的 SparkSQL 操作，在 SparkUI SQL tab 里可以看到 flow 中重要的数据表操作。...在参与部分项目实施过程中，通过对一些开发中的痛点针对性的提取了应用框架。 问4：对于ETL中存在的merge、update的数据匹配、整合处理，Spark SQL Flow有没有好的解决方法？

    1.8K20

    RocketMQ在存储架构上的极致追求

    本文就RocketMQ为了实现高效的读写速率在存储架构上所做的努力，进行下阐述。...Part one / 存储结构选型对比 为了更方便的进行数据读写，消息在磁盘底层的文件目录设计，都需要关注和解决什么问题呢： •首先，最基本的，消息原始记录的写入和存储，且速率要快。...个人认为，主要还是使用场景的区别，kafka被优先选择用来进行大数据处理，相对于业务场景，数据维度的topic要少很多，并且kafka的生产者(spark flume binlog等)机器会更加集中，这使得...kafka选择按topic拆分文件的缺陷不那么突出，而大数据处理更重要的是消息读取，顺序读的优势得以被充分利用。...那么，它是怎么来平衡消费时的读取速率的呢？ 关键问题是，找到一种途径，可以快速的在commitLog中定位到所需消息的位置。 从一堆数据中，快速定位想要的数据，这不是索引最擅长的事情么？

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