首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在使用spark批处理应用程序从亚马逊s3读取输入数据时读取每个文件的最后修改/到达时间

在使用Spark批处理应用程序从亚马逊S3读取输入数据时,可以通过以下步骤读取每个文件的最后修改/到达时间:

  1. 首先,确保你已经配置好了Spark环境,并且可以连接到亚马逊S3存储桶。
  2. 使用Spark的S3文件系统接口来读取S3上的文件。在Spark中,可以使用spark.read方法来读取文件,例如:
代码语言:txt
复制
val data = spark.read.text("s3a://your-bucket-name/path/to/files")

这将读取指定路径下的所有文件,并将其作为文本数据加载到Spark中。

  1. 为了获取每个文件的最后修改/到达时间,可以使用S3的元数据信息。在Spark中,可以通过spark.sparkContext.hadoopConfiguration来获取Hadoop配置对象,然后使用该对象来访问S3文件系统的元数据。例如:
代码语言:txt
复制
import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}

val hadoopConf = spark.sparkContext.hadoopConfiguration
val fs = FileSystem.get(hadoopConf)
val filePath = new Path("s3a://your-bucket-name/path/to/files")

val fileStatus = fs.getFileStatus(filePath)
val modificationTime = fileStatus.getModificationTime
val accessTime = fileStatus.getAccessTime

这将获取指定文件的最后修改时间和最后访问时间。

  1. 如果你需要读取多个文件的最后修改/到达时间,可以使用Spark的分布式计算能力来并行处理文件。例如,可以使用map操作来对每个文件进行操作:
代码语言:txt
复制
val fileTimes = data.rdd.map { row =>
  val filePath = new Path(row.getString(0))
  val fileStatus = fs.getFileStatus(filePath)
  val modificationTime = fileStatus.getModificationTime
  val accessTime = fileStatus.getAccessTime
  (filePath.toString, modificationTime, accessTime)
}

这将返回一个包含每个文件路径、最后修改时间和最后访问时间的RDD。

总结起来,使用Spark批处理应用程序从亚马逊S3读取输入数据时,可以通过Spark的S3文件系统接口和Hadoop的文件系统接口来获取每个文件的最后修改/到达时间。通过并行处理文件,可以高效地获取和处理这些信息。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云对象存储(COS):https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 腾讯云大数据Spark:https://cloud.tencent.com/product/spark
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Structured Streaming | Apache Spark中处理实时数据声明式API

它也提供了丰富操作特性,回滚、代码更新、混合流\批处理执行。 我们通过实际数据库上百个生产部署案例来描述系统设计和使用,其中最大每个月处理超过1PB数据。...需要分布式流处理系统应用程序通常有着来自外部数据大量数据(例如移动设备、传感器或物联网),数据可能在到达系统已经产生了延迟。这就是为什么事件时间处理是这些系统中重要特性。...作为一个简单示例,我们从一个计数批处理作业开始,这个作业计算一个web应用程序按照国家统计点击数。假设输入数据JSON文件,输出应该是Parquet。...例如,如果新JSON文件继续上传到/in目录,我们可以修改任务通过只更改第一行和最后一行来进行持续更新/计数。...(1)当输入操作读取数据SparkMaster根据每个输入源中offsets定义epochs。

1.8K20

数据服务蜂拥而至...好难选呀

以AWS为例子进行分析 亚马逊网络服务(AWS)提供10个以上数据服务。每个服务都针对特定访问模式和数据“temperature”进行了优化(参见下面的图1)。...例如,它可以写成流式,可以通过Hadoop读取文件,或者由Spark读取。或者,当单个项目被更新,修改列表被视为流。...其中每个服务扮演一个小部分功能角色,这种组合服务与支持多种工作负载类型整体服务相比,应用程序耗费容量和处理能力都高出很多。 AWS和其他服务商使用流水线方法都具有一个主要缺点——太复杂了。...随着高性能存储器(快速闪存和非易失性存储器)最新进展和商品化,不需要为“hot”和“cold”数据分离产品。分层逻辑应该在数据服务层面实现,而不是强迫应用程序开发人员编写不同API去实现。...通过在通用平台上统一数据服务,我们可以节省成本,降低复杂性,提高安全性,缩短项目部署时间,缩短数据分析时间第二天开始直到数据挖掘开始进行时间)。

3.8K90

ApacheHudi常见问题汇总

典型批处理作业每隔几个小时就会消费所有输入并重新计算所有输出。典型流处理作业会连续/每隔几秒钟消费一些新输入并重新计算新/更改以输出。...读合并(Merge On Read):此存储类型使客户端可以快速将数据摄取为基于行(avro)数据格式。...使用MOR存储类型,任何写入Hudi数据数据都将写入新日志/增量文件,这些文件在内部将数据以avro进行编码。...当查询/读取数据,Hudi只是将自己显示为一个类似于json层次表,每个人都习惯于使用Hive/Spark/Presto 来对Parquet/Json/Avro进行查询。 8....Hudi如何在数据集中实际存储数据 更高层次上讲,Hudi基于MVCC设计,将数据写入parquet/基本文件以及包含对基本文件所做更改日志文件不同版本。

1.7K20

SmartNews基于Flink加速Hive日表生产实践

Hive 里面查询,有 Presto 查询,有 Jupyter 里面查询,有 Spark 里面查询,我们甚至不能确定以上就是全部访问途径。...透明又分两个方面: 功能方面:用户无需修改任何代码,做到完全无感 性能方面:新项目产生表,不应该导致下游读取性能下降 技术选型 在本项目之前,同事已经对该作业做了多轮次改进,效果不是很显著。...流式读取 S3 文件 项目的输入是不断上传 S3 文件,并非来自 MQ (message queue)。...最后当多个 part 达到大小或者时间要求,就可以调用 S3 接口将多个 part 合并成一个文件,这个合并操作在 S3 端完成,应用端无需再次读取这个 part 到本地合并然后再上传。...输出文件数比批作业输出文件数有所增加,增加 50% 左右。这是流式处理于批处理劣势,流式处理需要在时间到达就输出一个文件,而此时文件大小未必达到预期。

90720

数据湖学习文档

批处理大小——文件大小对上传策略(和数据新鲜度)和查询时间都有重要影响。 分区方案——分区是指数据“层次结构”,数据分区或结构化方式会影响搜索性能。...对于JSON,我们需要每次都查询每个JSON事件完整体。 批量大小 批处理大小(即每个文件数据量)很难调优。批量太大意味着在出现打嗝或机器故障,您必须重新上传或重新处理大量数据。...拥有一堆太小文件意味着您查询时间可能会更长。 批量大小也与编码相关,我们在上面已经讨论过了。某些格式Parquet和ORC是“可分割”,文件可以在运行时被分割和重新组合。...分区 当每个批处理中开始有超过1GB数据,一定要考虑如何分割或分区数据集。每个分区只包含数据一个子集。这通过减少使用诸如雅典娜之类工具查询或使用EMR处理数据必须扫描数据量来提高性能。...Athena是一个由AWS管理查询引擎,它允许您使用SQL查询S3任何数据,并且可以处理大多数结构化数据常见文件格式,Parquet、JSON、CSV等。

83820

基于 Apache Hudi 构建增量和无限回放事件流 OLAP 平台

• 增量消费--每 30 分钟处理一次数据,并在我们组织内构建每小时级别的OLAP平台 • 事件流无限回放--利用 Hudi 提交时间线在超级便宜云对象存储( AWS S3)中存储 10 天事件流...2.2 挑战 在将批处理数据摄取到我们数据,我们支持 S3 数据集在每日更新日期分区上进行分区。...即使我们每天多次运行这些批处理系统,我们从上游 Kafka 或 RDBMS 应用程序数据库中提取最新批处理也会附加到 S3 数据集中当前日期分区中。...任何试图以低于一小(例如最后 x 分钟)粒度获取最新更新下游作业都必须在每次运行时再次重新处理每小时数据分区,即这些批处理源将错过解决近实时用例所需关键增量数据消费。...在摄取层,我们有 Spark 结构化流作业, kafka 源读取数据并将微批处理写入 S3 支持 Hudi 表。这是我们配置为保持 10k 提交以启用 10 天事件流播放地方。

99820

自学Apache Spark博客(节选)

它可以处理HDFS,HBase,Cassandra,Hive及任何Hadoop 输入格式数据。 它旨在执行类似于MapReduce批处理和其他新工作任务,流处理,交互式查询和机器学习。...hadoop@masternode实例 在ssh >选择在puttygen中使用下面步骤创建ppk key 单击open,实例将开始 S3 bucket需要添加I/P和O/P文件S3 :s3:/...R - Spark 1.4版本开始,Apache Spark支持R API,这是许多数据科学家使用主要统计语言。 可见,在Apache Spark数据谱系中,使用了很多语言。 ?...我们有三种方法创建RDD, 从一个文件或一组文件创建 内存数据创建 另一个RDD创建 以下是基于文件RDD代码片段,我们使用SparkContext对象来创建。...五、 Apache Spark可以任何输入HDFS,S3,Casandra,RDBMS,Parquet,Avro,以及内存中加载数据

1.1K90

Spark 生态系统组件

本文选自《图解Spark:核心技术与案例实战》 Spark 生态系统以Spark Core 为核心,能够读取传统文件文本文件)、HDFS、Amazon S3、Alluxio 和NoSQL 等数据源,...这些应用程序来自Spark 不同组件,Spark Shell 或Spark Submit 交互式批处理方式、Spark Streaming 实时流处理应用、Spark SQL 即席查询、采样近似查询引擎...批处理、流处理与交互式分析一体化:Spark Streaming 是将流式计算分解成一系列短小批处理作业,也就是把Spark Streaming 输入数据按照批处理大小(几秒)分成一段一段离散数据流...上数据文件最后由Shark 获取并放到Spark 上运算。...· 在应用程序中可以混合使用不同来源数据可以将来自HiveQL数据和来自SQL数据进行Join 操作。

1.8K20

使用Apache Flink进行批处理入门教程

尽管流处理已经变得越来越普遍,但许多任务仍然需要批处理。另外,如果你刚刚开始使用Apache Flink,在我看来,最好批处理开始,因为它更简单,并且类似于使用数据库。...我们可以从众多系统中读取数据,包括本地文件系统,S3,HDFS,HBase,Cassandra等。...你如何实现一个算法来处理你数据?为此,您可以使用许多类似于Java 8标准流操作操作,例如: map:使用用户定义函数转换数据集中项目。每个输入元素都被转换为一个输出元素。...Flink可以将数据存储到许多第三方系统中,HDFS,S3,Cassandra等。...在最后一行中,我们指定了CSV文件中每一列类型,Flink将为我们解析数据。 现在,当我们在Flink集群中加载数据,我们可以进行一些数据处理。

22.3K4133

BigData | 大数据处理基本功(上)

后者有边界数据则相反,是已经保存好了数据CSV文件。...(或者并行)地执行,一般来说批处理输入都是有边界数据,同样输出也是有边界数据,我们更多地关心数据事件时间。...批处理架构一般应用场景: 日志分析: 日志系统是在一定时间段(日、周或年)内收集,而日志数据处理分析是在不同时间内执行,以得出有关系统一些关键指标 计费应用程序: 计费应用程序会计算出一段时间内一项服务使用程度...,并生成计费信息,每个信用卡还款单等 数据仓库: 数据仓库主要目标是将收集好数据事件按时间把其合并为静态快照(Static Snapshot),并将其聚合为每周、每月、每季度分析报告 常见开源架构...: Apache Hadoop Apache Spark 流处理(Streaming Processing) 可以理解为系统需要接收并处理一系列连续不断变化数据社交软件数据、订票系统等,其输入数据基本上都是无边界数据

57120

数据之Hadoop vs. Spark,如何取舍?

Spark多个仓库搬砖(HDFS,Cassandra,S3,HBase),还允许不同专家YARN/ MESOS对人员和任务进行调度。 当然,他们两家并不是水火不容。...除了将HDFS用于文件存储之外,Hadoop现在还可以配置使用S3 buckets或Azure blob作为输入。...类似于Hadoop读取和写入文件到HDFS概念,Spark使用RDD(弹性分布式数据集)处理RAM中数据Spark以独立模式运行,Hadoop集群可用作数据源,也可与Mesos一起运行。...最初,SparkHDFS,S3或其他文件存储系统读取到名为SparkContext程序执行入口。...由处理速度衡量Spark性能之所以比Hadoop更优,原因如下: 1、每次运行MapReduce任务Spark都不会受到输入输出限制。事实证明,应用程序速度要快得多。

1K80

如何构建产品化机器学习系统?

典型ML管道 数据接收和处理 对于大多数应用程序数据可以分为三类: 存储在Amazon S3或谷歌云存储等系统中非结构化数据。...ML管道中第一步是相关数据源获取正确数据,然后为应用程序清理或修改数据。以下是一些用于摄取和操作数据工具: DataflowRunner——谷歌云上Apache Beam运行器。...流数据——有各种可用于接收和处理流数据工具,Apache Kafka、Spark Streaming和Cloud Pub/Sub。...以下是最慢到最快读取文件以解决IO速度问题三种方法: 使用pandas或python命令读取-这是最慢方法,应该在处理小数据集以及原型制作和调试期间使用。...TFX还有其他组件,TFX转换和TFX数据验证。TFX使用气流作为任务有向非循环图(DAGs)来创建工作流。TFX使用Apache Beam运行批处理和流数据处理任务。

2.1K30

如何调优Spark Steraming

功能是Kafka拉取数据,经过一系列转换,将结果存入HBase。我们可以看到流处理应用程序批处理应用程序一些区别。批处理应用程序拥有清晰生命周期,它们一旦处理了输入文件就完成了执行。...因此可以通过创建多个DStream达到接收多个数据效果。 比如,一个接收多个Kafka Topic输入DStream,可以拆分成多个输入DStream,每个分别接收一个topic数据。...它确定了微批处理周期,也就是规定了每个批处理能够通过数据量。批处理间隔设置得太高则每个批处理会有高延迟,设置得太低则导致资源利用不足。...如果应用程序使用大量堆外内存,那么应该增加这个因子。 一般来说,增加堆大小或堆外内存属于最后才会考虑操作。我们首要目标是减少应用程序内存占用。下面介绍实现这一目标的三种方法。...建议对驱动程序和执行器使用CMS垃圾收集器,与应用程序同时运行垃圾收集来缩短暂停时间

43650

小白数据笔记——1

无论如何, Storm必定还是可以HDFS文件消费或者文件写入到HDFS。 Apache Spark:一种快速,通用引擎用于大规模数据处理,Spark是一个数据并行通用批量处理引擎。...Apache Spark本身并不需要Hadoop操作。但是,它数据并行模式,需要稳定数据优化使用共享文件系统。该稳定源范围可以S3,NFS或更典型地,HDFS。...执行Spark应用程序并不需要Hadoop YARN。Spark有自己独立主/服务器进程。然而,这是共同运行使用YARN容器Spark应用程序。此外,Spark还可以在Mesos集群上运行。...2 框架对比 框架 批处理 流处理 特点 Apache Hadoop 支持 不支持 MapReduce处理技术符合使用键值对map、shuffle、reduce算法要求: - HDFS文件系统读取数据集...Bolt需要与每个Spout建立连接,随后相互连接以组成所有必要处理。在拓扑尾部,可以使用最终Bolt输出作为相互连接其他系统输入

65940

Spark Streaming与Kafka如何保证数据零丢失

Spark Streaming 优势在于: 能运行在1000+结点上,并达到秒级延迟。 使用基于内存 Spark 作为执行引擎,具有高效和容错特性。 能集成 Spark 批处理和交互查询。...为实现复杂算法提供和批处理类似的简单接口。 为此,Spark Streaming受到众多企业追捧,并将其大量用于生产项目;然而,在使用过程中存在一些辣手问题。...输入数据源是可靠 Spark Streaming实时处理数据零丢失,需要类似Kafka数据源: 支持在一定时间范围内重新消费; 支持高可用消费; 支持消费确认机制; 具有这些特征数据源,可以使得消费程序准确控制消费位置...使用Checkpoint应用程序数据方法可以解决这一问题。...通过持久化元数据,并能重构应用程序,貌似解决了数据丢失问题,然而在以下场景任然可能导致数据丢失: 1)两个Exectuor已经接收器中接收到输入数据,并将它缓存到Exectuor内存中; 2)接收器通知输入数据已经接收

67230

Yelp Spark 数据血缘建设实践!

Spark-Lineage 然后使用 ETL 工具插件 Redshift 表中读取并为用户提供服务。...我们暂存此数据原因是为了识别在日常负载中引入任何新作业或捕获对现有计划作业任何更新。 然后,我们为每个 Spark-ETL 表创建一个链接(表、文件规范术语)以及数据中提取附加信息。...我们还使用它们各自模式添加这些作业之间关系。最后我们根据 Spark-ETL 中提取 DAG 建立源表和目标表之间连接。...Spark-Lineages 模拟 UI 如图 1 所示,用户可以在其中浏览或搜索所有 Spark 表和批处理作业,读取每个表和作业详细信息,并跟踪它们之间源到结束依赖关系....分配责任:当所有者信息 Kafka 提取到 Redshift 数据治理平台中作业链接责任部分可以修改为包括“技术管家”——负责 Spark ETL 作业工程团队,包括生产和维护实际数据

1.4K20

最佳实践 | 通过Apache Hudi和Alluxio建设高性能数据

T3出行通过在数据管道中引入Hudi将数据摄取时间缩短至几分钟,再结合大数据交互式查询与分析框架(Presto和SparkSQL),可以实现更实时地对数据进行洞察、分析。...当每个引擎访问OSS,Alluxio充当虚拟分布式存储系统来加速数据,并与每个计算群集共存。下面介绍一下T3出行数据湖中使用Alluxio案例。...在数据入湖,我们使用Spark引擎拉起Hudi程序不断摄入数据数据此时在alluxio中流转。Hudi程序拉起后,设置每分钟将数据Allxuio缓存中异步同步至远程OSS。...在同步期间,数据跨多个文件系统流动,生产OSS到线下数据湖集群HDFS,最后同步到机器学习集群HDFS。...于是我们引入Alluxio,将多个文件系统都挂载到同一个Alluxio下,统一了命名空间。端到端对接使用各自Alluxio路径,这保证了具有不同API应用程序无缝访问和传输数据

1.4K20

如何将Apache Hudi应用于机器学习

这些框架使工作流能够自动执行,并且可重复执行,例如仅更改输入参数就可以重新训练模型,具有在组件之间传递数据能力以及指定基于事件触发工作流能力(例如 在一天特定时间,新数据到达时或模型性能降到给定水平以下...如果没有时间旅行,它们将无法支持增量特征工程,仅对自上次运行(1小前,一天前等)以来发生变化数据计算特征。...它们使用索引( bloom filters, z-indexes, data-skipping indexes)高效地执行时间旅行查询,这些索引大大减少了需要从文件系统或对象存储中读取数据量。...事务性数据湖还允许客户端仅读取给定时间点以来数据集中变更,从而可以开启增量特征工程,即仅针对最近一小或一天中变更数据计算特征。 4....TFX和MLFlow都很麻烦,开发人员使用其组件模型(每个阶段都有明确定义输入和输出)在每个阶段都需要重写代码,这样他们可以截取组件输入参数,并将它们记录到元数据存储中。

1.7K30

Spring Batch 教程简单教程

Spring Batch 是一个旨在促进批处理轻量级框架。它允许开发人员创建批处理应用程序。反过来,这些批处理应用程序处理传入数据并将其转换以供进一步使用。...触发器在预定时间启动这些作业。 A job launcher是在作业预定时间到达启动作业或运行作业接口。 Job由作业参数定义。当作业开始,作业实例会为该作业运行。...每个步骤都有一个item reader基本上读取输入数据步骤,一个item processor处理数据并转换它步骤,以及一个item writer获取处理后数据并将其输出步骤。...在企业应用程序中,您将在某种存储位置(S3 或 Amazon SNS-SQS)中收到文件数据,您将有一个作业将监视此位置以触发文件加载 Spring Batch 作业。...Spring Batch 内容远不止这个介绍性部分。您可以有不同输入数据源,也可以使用各种数据处理规则将数据从一个文件加载到另一个文件

37820

「Hudi系列」Hudi查询&写入&常见问题汇总

观察关键点是:提交时间指示数据到达时间(上午10:20),而实际数据组织则反映了实际时间或事件时间,即数据所反映07:00开始每小时时段)。在权衡数据延迟和完整性,这是两个关键概念。...如果有延迟到达数据(事件时间为9:00数据在10:20达到,延迟 >1 小时),我们可以看到upsert将新数据生成到更旧时间段/文件夹中。...当查询/读取数据,Hudi只是将自己显示为一个类似于json层次表,每个人都习惯于使用Hive/Spark/Presto 来对Parquet/Json/Avro进行查询。 8....为什么必须进行两种不同配置才能使Spark与Hudi配合使用 非Hive引擎倾向于自己列举DFS上文件来查询数据集。例如,Spark直接文件系统(HDFS或S3读取路径。...当使用 UseFileSplitsFromInputFormat注解,Presto会使用输入格式来获取分片,然后继续使用自己优化/矢量化parquet读取器来查询写复制表。

5.6K42
领券