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spark读取多个文件夹(嵌套)下的多个文件

在正常调用过程中,难免需要对多个文件夹下的多个文件进行读取,然而之前只是明确了spark具备读取多个文件的能力。...针对多个文件夹下的多个文件,以前的做法是先进行文件夹的遍历,然后再进行各个文件夹目录的读取。 今天在做测试的时候,居然发现spark原生就支持这样的能力。 原理也非常简单,就是textFile功能。...编写这样的代码,读取上次输出的多个结果,由于RDD保存结果都是保存为一个文件夹。而多个相关联RDD的结果就是多个文件夹。...sc.textFile("data/Flag/*/part-*")           println(alldata.count())    经过测试,可以实现对多个相关联RDD保存结果的一次性读取

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【Android 安装包优化】7z 文件压缩格式 ( 7z 格式简介 | 7z 命令使用说明 )

文章目录 一、7z 文件压缩格式简介 二、7z 命令使用说明 1、压缩命令 2、解压命令 三、7z 命令示例 1、配置 7z 命令环境变量 2、压缩 3、解压缩 四、参考资料 一、7z 文件压缩格式简介...---- 7z 文件压缩格式 , 压缩比很高 , 压缩时可以选择多种压缩算法 , 该算法比 zip , tar , rar 等压缩格式的压缩比率更高 , 得到的压缩后的文件最小 ; 7-Zip 简介...的含义 ; outputFile 是输出文件 ; inputFile 表示输入文件 ; -mx=compressDegree 用于设置压缩等级 , compressDegree 取值范围 { 0 ,...; 1 : 快速压缩 ; 5 : 正常压缩 ; 7 : 最大压缩 ; 9 : 极限压缩 ; 2、解压命令 7z 解压缩命令 : 7z x [输入文件] -o[输出目录] 输入文件指的就是压缩文件 ;...输出目录就是将压缩文件解压到哪 ; 注意 : -o 与输出目录之间没有空格 ; 三、7z 命令示例 ---- 1、配置 7z 命令环境变量 将 7zip 安装目录 A:\Program Files\7-

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spark2 sql读取json文件的格式要求

问题导读 1.spark2 sql如何读取json文件? 2.spark2读取json格式文件有什么要求? 3.spark2是如何处理对于带有表名信息的json文件的?...然而我们在使用spark读取的时候却遇到点小问题。...上面内容保存为文件people.json,然后上传到hdfs的跟路径,进入spark-shell,读取json文件 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...个人认为这是spark不太好的地方,应该可以改进。这里也可以自动读取为表名或则忽略,而不是默认为一个字段名称。 既然目前spark是这么做,那么我们该如何做,才能让spark正确的读取?...从上面我们看出spark对于json文件,不是什么格式都是可以的,需要做一定的修改,才能正确读取,相信以后spark会有所改进。

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7z 自解压读取 config.txt 配置的代码实现

7z 自解压功能,实际是将三个文件连接在一起,第一个文件7z 的自解压模块(实际是一个通用的包含了界面界面的应用程序)+ config.txt(配置文件)+ 实际要解压的 7z 压缩包文件。...三个文件通过 Windows 的 copy 命令拼接在一起,你也可以自己实现代码,将三个文件拼接在一起,因为第一个文件的首地址 PE 结构不变,所以当程序运行时相当于运行了 7z 的自解压模块。...图中可以看的出来,使用 copy /b 将三个文件连接在了一起,我们需要在自解压的模块程序 7z_sfx.exe 中实现读取查找 config.txt 文件的位置和内容,从而也就可以得到自解压文件的起始位置...前提条件 首先要在代码中找到被追加进自己程序的 config.txt 文件内容,config.txt 必须要有一个标识来记录文件的开头和结束,这样我们才知道这个文件中间的内容,参考 7z 自解压模块的代码...就是 config 文件的结尾。这样中间的内容也就确定了,文件结尾的位置就是 7z 压缩包文件的开头。

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spark集群模式下textFile读取file本地文件报错解决

前言 如果在spark-shell中使用textFile(“file://path”)演示,在local模式下是没有问题的,因为毕竟就是在本机运行,读取本地的文件。...但是如果spark-shell --master指定spark集群的话,这样运行就会有问题,会报找不到文件的错误。...解决方案 那么解决的方案其实也比较简单,就是在所有的集群节点上相同的path下上传该文件。然后在textFile(“file://{path}”)中指定该path即可。...注意: 各个节点的文件必须相同,否则依然会报错。 后话 博主的所有博文已经准备迁移到个人博客-桥路’s blog上,后续也会主要更新个人博客,如果大家需要可以去blog上多交流!感谢大家!

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文件读取(FileInputStream 读取本地文件

使用FileInputStream 读取本地文件(图片、视频、音乐、文档资料) 二进制文件、文本文件 1.在物理存储上上没有什么区别,存在硬盘上都是以二进制方式存储 2.解释数据的逻辑不同,程序读取文本文件...,可以以字符方式读取,也可以以字节读取,将读取的数据解释为ASCII或者unicode编码;当程序读取二进制文件,以字节方式读取,对读取数据的解释由读取数据而定 ,如读取图片时,需要了解文件的结构,并解释读取的数据...Java提供的FileInputStream类适合读取二进制文件,而不太适合读取文本文件,若读取文本文件,需要做相应的处理,否则会出现乱码。...的read(byte[] b)方法读取整个文本文件,并将读取文件后的byte数组转换为字符串类型。...用循环语句读取文件时,必须设定中止循环条件,一般以读取文件尾部为中止条件。

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spark sql多维分析优化——提高读取文件的并行度

去掉distinct后,expand 操作就会被合并到Job 1 中,这样以来我们只要在读取文件时增加task, 让每个task处理更少的数据,就能提高效率。...3、解决办法及遇到的问题 该怎么提高读取文件的并行度呢? 基础表 table_a 存储格式为parquet,我们首先要了解spark sql 是怎么来处理parquet文件的。...3.1 spark sql分区方式(parquet) spark 通过FileSourceScanExec 来处理hdfs文件: /** 基础表table_a不为分桶表,读取数据的分区方式走此方法*/...spark 在处理parquet 文件时,一个row group 只能由一个task 来处理,在hdfs 中一个row group 可能横跨hdfs block ,那么spark是怎么保证一个task只处理一个...读取hdfs文件时,并行了22个task,并且每个task处理数据均匀。 ? 2分40秒就能完成,有没有棒棒哒?

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读取文件

读取文件是一个经常用到的功能,比如从文件目录中读取一张照片,读取一个txt文件,word,excel等等,今天我们就学习一下go是如何读取文件的?...本节你将学到的内容如下 使用绝对文件路径 使用命令行标记来传递文件路径 将文件绑定在二进制文件中 分块读取文件 逐行读取文件 使用绝对文件路径 我们现在项目中创建一个文件 log.txt package...} 我们已经读取到log.txt 文件里的内容了 使用命令行标记来传递文件路径 flag 包,我们可以从输入的命令行获取到文件路径,接着读取文件内容。...,那么怎么分块读取文件呢?...1 .打开文件 2.创建读取文件结构体 3.创建读取缓冲区 4.读取文件 5.关闭文件 逐行读取文件 package main import ( "os" "bufio" "fmt"

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【Parquet】Spark读取Parquet问题详解……

「困惑」 spark sql 读取 parquet 文件,stage 生成任务 4 个 task,只有一个 task 处理数据,其它无 spark 任务执行 apache iceberg rewriteDataFiles...Parquet 文件格式 上图展示了一个 Parquet 文件的结构 一个文件中可以存储多个行组,文件的首位都是该文件的 Magic Code,用于校验它是否是一个 Parquet 文件。...实战 spark 2.4.0 读取 parquet 文件spark.read.parquet("") ❞ org.apache.spark.sql.DataFrameReader.java...2.4.0 读取 parquet,使用的是 loadV1Source spark 读取文件默认 task 任务数(分区数)最大 10000,最小是 path 的个数(注意并行度和任务数分区数区别) createNonBucketedReadRDD...读取 parquet 文件默认用 enableVectorizedReader,向量读 根据 DataSourceScanExec 代码中划分的 partitions, 但不是所有 partitions

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Pandas vs Spark:数据读取

总体而言,数据读取可分为从文件读取和从数据库读取两大类,其中数据库读取包含了主流的数据库,从文件读取又区分为不同的文件类型。...02 Spark常用数据读取方法 与Pandas类似,Spark也提供了丰富的数据读取API,对于常用的数据读取方法也都给予了非常好的支持。...对于csv文件也给予了很好的支持,但参数配置相较于Pandas而言则要逊色很多 spark.read.textFile:典型的txt文件读取方式,相信很多人的一个Spark项目word count大多是从读取...如果说Pandas读取数据库是最为常用的方法,那么Spark其实最为常用的当属Parquet,毕竟Parquet文件Spark等同为Apache顶级项目,而且更具大数据特色,称得上是大数据文件存储的业界规范...但对参数支持和易用性方面,Pandas对数据库和csv文件相对更加友好,而Spark与Parquet文件格式则更为搭配。

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