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。...2、将RDD写入HDFS 先创建一个SparkSession： val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark SQL basic...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
HDFS如何处理大文件和小文件的存储和访问？ HDFS（Hadoop分布式文件系统）是一个用于存储和处理大规模数据的分布式文件系统。...它通过分块存储和并行读取的策略来处理大文件，通过合并存储和元数据压缩的策略来处理小文件。 对于大文件的存储和访问，HDFS采用了分块存储和并行读取的策略。...具体来说，大文件在存储到HDFS时，会被分割为多个数据块，并存储在不同的DataNode上。这样可以实现数据的并行写入和读取，提高存储和访问效率。...通过以上的案例和代码，我们可以看到，HDFS通过分块存储和并行读取的策略来处理大文件，通过合并存储和元数据压缩的策略来处理小文件。...这样的设计使得HDFS能够高效地存储和访问大文件和小文件，同时保证了数据的可靠性和高可用性。
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....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。）...stop namenode step10：查看HDFS的web ui，如下图所示： step11：HDFS 分布式文件系统安装，存储数据 3....：在web页面查看spark： step7：在spark-shell中执行spark的算子，验证是否能成功运行： # 上传文件到HDFS集群 hdfs dfs -mkdir -p /datas/ hdfs...在服务器中执行如下spark-shell命令，会在启动spark程序时，导入hudi包，请注意，执行此命令时需要联网，从远程仓库中下载对应的jar包： spark-shell \ --master
项目的一部分。...HDFS被设计为可以运行在通用硬件（commodity hardware）上、提供流式数据操作、能够处理超大文件的分布式文件系统。...用户能够通过HDFS客户端发起读写HDFS的请求，同时还能通过HDFS客户端执行文件系统的命名空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。...Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一种广泛使用的文件系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。Spark能够很好地使用它。...HDFS被设计为可以在廉价的硬件上工作，有弹性地应对节点失败，同时提高吞吐量。Spark和HDFS可以部署在同一批机器上，这样Spark可以利用数据分布来尽量避免一些网络开销。
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。...这种对不同数据的统一处理能力就是Spark Streaming会被大家迅速采用的关键原因之一。...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...-1.0-SNAPSHOT.jar （可向右拖动） 运行如下截图： [hfvdvpimt6.jpeg] 3.插入HDFS的/sparkdemo目录下生成的数据文件 [0b6iqzvvtf.jpeg] 查看目录下数据文件内容...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。
默认情况下，写入 HDFS 目录的文件都是比较小的 part 文件，当 part 文件太多时，读取数据就会出现性能问题。合并并不是 Hive 特有的特性——它是一种用于将小文件合并为大文件的技术。...它将所有比较小的 part 文件合并成大文件。...如果你的文件太多，读取时间会相应地增加。因此，有必要将所有小文件合并成大文件。此外，如果数据在某天之后不再需要，就有必要运行清除程序。 合并作业的工作机制 有几种方法可以合并文件。...使用 Spark 或 Nifi 向日分区目录下的 Hive 表写入数据 使用 Spark 或 Nifi 向 Hadoop 文件系统（HDFS）写入数据 在这种情况下，大文件会被写入到日文件夹下。...此时，当 Hive 在同一个分区上重写数据时，会执行 map-reduce 作业，减少文件数量。 2、有时，如果命令失败，在同一命令中重写相同的数据可能会导致意外的数据丢失。
方案1（1个192M的大文件） ? 方案2（192个小文件，每个1M的小文件）。 ? 方案1有一个192MB的文件，分解成2个大小为128MB和64MB的块。...因此我们可以看到，相对于一个192MB的大文件，在Namenode堆上需要100倍以上的内存来存储多个小文件。...为有大文件的分区做计划（用Parquet的话，约256MB或更大），即使这意味着有较少的粒度分区，例如每月而不是每天的分区。对于数据量小的表（几百MB），可以考虑创建一个非分区表。...3.Spark过度并行化 在Spark中向HDFS写入数据时，在向磁盘写入数据前要重新分区或聚合分区。这些语句中定义的分区数量将决定输出文件的数量。...5.使用Hive对数据进行压缩 如果你有一个现有的Hive表有大量的小文件，那么可以通过以下设置来重写这个表（parquet格式）。关于Hive压缩可以查阅其他文档获取更详细的信息。
如果是由数据源产生大量小文件并直接拷贝到Hadoop，可以调研了解数据源是否能生成一些大文件，或者从数据源到HDFS的数据抽取过程中进行数据处理合并小文件。...使用这种方法，你可以定期运行一个MapReduce任务，读取某一个文件夹中的所有小文件，并将它们重写为较少数量的大文件。...4.小文件生成的频率是多少？为了生成大文件，需要多久合并一次小文件？ 5.什么工具会访问这些小文件？比如Hive，Impala，Spark或者其他程序？...我们在真正落盘之前，可以对RDD做如下两种操作之一： rdd.coalesce(1, true) rdd.repartition(1) Spark Streaming在将结果输出到HDFS时是按分区来的...大量的小文件会影响Hadoop集群管理或者Spark在处理数据时的稳定性： 1.Spark SQL写Hive或者直接写入HDFS，过多的小文件会对NameNode内存管理等产生巨大的压力，会影响整个集群的稳定运行
而数据在Uber中可分为摄取和查询，而摄取包括从kafka、hdfs上消费数据；查询则包括使用spark notebook的数据科学家，使用Hive/Presto进行ad hoc查询和dashboard...支持最新数据上的Ad hoc查询；2. 近实时处理（微批），很多业务场景并不需要完全实时；3. 对于数据的处理更为得当，如检查文件大小，这对HDFS这类存储非常重要，无需重写整个分区的处理；4....Hudi作为Uber开源的数据湖框架，抽象了存储层（支持数据集的变更，增量处理）；为Spark的一个Lib（任意水平扩展，支持将数据存储至HDFS）；开源（现已在Apache孵化）。 ?...Hudi在HDFS上管理了数据集，主要包括索引，数据文件和元数据，并且支持Hive/Presto/Spark进行查询。 ?...而对于HDFS的典型的小文件问题，Hudi在摄取数据时会自动处理小文件来减轻namenode的压力；支持大文件写入；支持对现有文件的增量更新。 ?
在此之前，广告特征使用 HDFS + Hive 的传统数仓架构来存储。...大小文件分组：由于大文件的合并重写代价较高，我们在实际合并文件时，还采用类似于合成大西瓜的思路，优先合并目录内较小的文件，将小文件合并成大文件后，再将大文件与大文件合并，以此来避免过多的大文件复写冗余。...策略的选定基于下述 2 点假设： 1. 增量更新的比例较小时，大部分 Compact 都发生在 L0 层，大文件不会轻易重写，可以有效减少大文件的冗余。 2....Hive/Spark 社区的 bucket join 要求数据写入时分布必须跟 hive/Spark 内置的 hash 分布一致，不然会出现数据正确性问题。...通过规范统一特征离线存储表的分区，很多计算逻辑下可以利用 SPJ 的特性来加速任务的执行效率，在 Spark SQL 适配自定义的 Marvel Bucket Transform 后，Spark Join
； 核心能力 大数据平台的资源管理主要从两个维度出发：存储、计算；以增强和便捷大数据平台的运维能力，包括如下方面： 解决小文件引发的Hadoop系统问题：HDFS是为了存储大文件设计产生的，为增加文件的访问效率...若HDFS存储大量的小文件，会造成NameNode的内存飙升，性能下降，成为瓶颈，且易引发频发Full GC； 提供存储资源的生命周期管理：HDFS支持存储大量的大文件，但是随着业务的发展，文件不断堆积...这些Namespace共同管理整个集群的数据，每个Namespace只管理一部分数据，之间互不影响。...重启耗时长：若重启NameNode，需要触发元数据重新加载到内存中，导致恢复启动时间较长 大量随机IO：一次大文件的顺序读取性能往往优于大量的小文件随机读取的性能 现有的小文件合并方法主要包括： Hadoop...解析后的FsImage镜像文件可以上传HDFS便于后续Spark离线任务并发读取镜像文件。
在这篇博客中，我们将介绍一个假设但实际的场景，该场景在当今组织内的分析工作负载中变得越来越频繁。 场景 此方案从两个分析团队开始，该团队是组织中市场分析组的一部分。...这是通过将元数据从 Hudi 转换为 Iceberg 来实现的，而无需重写或复制实际数据。此转换过程非常高效，并利用相同的 S3 存储桶来存储目标表的已翻译元数据。...他们可以利用 Dremio 计算的联接和联合等操作，使用来自两个团队的数据创建一个新数据集。通过 XTable，无需进行成本高昂的数据重写或繁琐的迁移工作，从而可以进行快速分析。...这是 S3 中的元数据文件夹。正如我们所看到的，Iceberg 元数据是同一个 /hudi_tables 目录的一部分。...如果没有像 Apache XTable 这样的轻量级翻译层，从 Dremio 访问 Hudi 表将不简单。替代方案将涉及繁琐的迁移过程、昂贵的数据重写以及历史数据版本的潜在丢失。
的示例如《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到HBase》、《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Kudu》及《Spark2Streaming...读Kerberos环境的Kafka并写数据到Hive》，本篇文章Fayson主要介绍如何使用Spark2Streaming访问Kerberos环境的Kafka并将接收到的Kafka数据逐条写入HDFS。...4.示例运行 1.使用spark2-submit命令向集群提交SparkStreaming作业 spark2-submit --class com.cloudera.streaming.Kafka2Spark2HDFS...Spark2的UI界面 ? 2.运行脚本向Kafka的Kafka_hdfs_topic生产消息，重复执行三次 ?...5.本篇文章主要使用FileSystem对象以流的方式将Kafka消息逐条写入HDFS指定的数据问题，该方式可以追加的写入数据。
2、SPARK Spark，一个快速、易用，以DAG作为执行模式的大规模数据处理的统一分析引擎，主要模块分为SQL引擎、流式处理 、机器学习、图处理。 ?...当前支持的模块包括路由、审计、SQL重写、任务控制、错误分析、优化建议等。 无状态，BeaconServer服务支持水平扩展。基于请求量的大小，可弹性调整服务的规模。...这种情况下，当有大量的小文件存在，而大文件在后端的时候，会导致Bad Case，不停与HDFS交互，获取文件信息以及文件数据，大大拉长运行时间。...在Fetch之前，对结果文件的大小进行预排序，可以有数百倍的性能提升。 示例：当前有200个文件。199个小文件一条记录a，1个大文件混合记录a与test共200条，大文件名index在小文件之后。...3）作业诊断系统 SQL专家系统能解决一部分HS2的任务执行的错误诊断需求，但是比如作业健康度、任务执行异常等问题原因的判断，需要专门的系统来解决，为此我们设计了作业诊断系统。
HDFS：我解决了存储HDFS 全称为分布式文件系统，没错，只要是涉及到分布式，任何一个大问题都能分成多个小问题一一解决，所以大数据技术的本质的也是分而治之。...HDFS 的分而治之就是将一个大文件切分成多个数据块分布在不同服务器上存储，如下图DataNodes 就是用来存储这些数据块的服务器集群，物理表现就是一群 JVM 进程。...NameNode 是用来管理一个大文件被分了多少块、分别存在哪个服务器，方便查找定位。...MapReduce 作为大规模计算框架，它的核心思想是这样的：既然一个大文件可以作为多个数据块存储在 HDFS 集群中，那何不将计算的程序直接传输到这些数据块所在的节点进行分布式计算？...有的技术尽管在初期发挥了重要作用，但因为时代的发展以及新技术的诞生已经边缘化（例如MapReduce、Storm）。有的技术在诞生至今一直是大数据领域的核心的一部分（例如HDFS）。
由两部分组成，分布式存储（HDFS）和分布式计算（MapReduce） HDFS 有两个关键组件： 1、NameNode 负责分布式文件系统的元数据（MetaData）管理，如：文件路径名、数据块的...ID 以及存储位置等信息，相当于操作系统中文件分配表（FAT）的角色 2、DataNode 负责文件数据的存储和读写操作，HDFS 将文件数据分割成若干数据块（Block），每个 DataNode 存储一部分数据块...，从而将一个大文件分割存储在整个 HDFS 集群中 HDFS的高可用设计：数据存储故障容错、磁盘故障容错、DataNode故障容错、NameNode故障容错 MapReduce 既是一个编程模型，又是一个计算框架...上图是逻辑回归机器学习算法的运行时间比较 ，Spark 比 MapReduce 快 100 多倍 当然Spark 为了保留 Hive 的SQL优势，也推出了 Spark SQL，将 SQL 语句解析成...Spark 的执行计划，在 Spark 上执行。
所以说，大数据的存储和计算压根儿不是靠 MySQL 来搞的，因此 Hadoop、Spark 等大数据技术体系才应运而生。 本质上，Hadoop、Spark 等大数据技术，其实就是一系列的分布式系统。...然后有很多台机器，每台机器存储一部分数据！好，HDFS 现在可以很好的存储和管理大量的数据了。 这时候你肯定会有疑问：MySQL 服务器不也是这样的吗？你要是这样想，那就大错特错了。...也有很多公司开始慢慢的用 Spark 写几百行的大 SQL（底层是 Spark Core 引擎）。...现在有一个客户端系统要上传一个 1TB 的大文件到 HDFS 集群里。 ?...也就是说上传上去的 1TB 的大文件，会丢失一小部分数据啊。没关系！HDFS 都考虑好了！
Apache HDFS：Hadoop分布式文件系统（HDFS）提供了一种在多个机器上存储大文件的方法。 Hadoop和HDFS衍生自Google文件系统（GFS）这篇论文。...Alluxio是Hadoop兼容的。这意味着现有的Spark和MapReduce程序可以在Alluxio之上运行，而无需任何代码更改。...该项目是Berkeley数据分析堆栈（BDAS）的存储层，也是Fedora分发版的一部分。 GridGain：GridGain是在Apache 2.0下许可的开源项目。...GridGain正在开发添加本地MapReduce组件，这将提供本机完整的Hadoop集成，而不需要更改API，比如Spark目前强制您这样做。...此外，包括Hadoops文件系统接口的实现，这使得XtreemFS可用于Hadoop，Flink和Spark。 XtreemFS根据新的BSD许可证授权。
这篇博客将会简单记录Hadoop与Spark对比，HDFS，MapReduce的基本概念，及Spark架构设计，RDD，运行模式。整理起来一起阅读方便我们理解整个大数据处理框架全局和发展。 1....，每个块都需要在NameNode上有对应的记录；3）对数据块进行读写，减少建立网络的连接成本） 一个大文件会被拆分成一个个的块，然后存储于不同的机器。...处理大量小文件的速度远远小于处理同等大小的大文件的速度。...你向MapReduce框架提交一个计算作业时，它会首先把计算作业拆分成若干个Map任务，然后分配到不同的节点上去执行， 每一个Map任务处理输入数据中的一部分，当Map任务完成后，它会生成一些中间文件，...Spark的主要特性是它的内存中集群计算，从而不再需要读写HDFS，提高了应用程序的处理速度，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。
Spark应用，一般用来设置各种Spark的键值对作为参数。...这里path 参数可以使本地文件也可以使在HDFS中的文件，也可以是HTTP、HTTPS或者FTP URI。 applicationId Spark应用的唯一ID，它的格式取决于调度器实现。...每个文件作为单独的记录，并且返回一个键值对，这个键就是每个文件的了路径，值就是每个文件的内容。 小文件优先选择，大文件也可以，但是会引起性能问题。...重写任何用户自定义的日志设定。有效的日志级别包括：ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE, WARN。...version 应用运行的Spark的版本。
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