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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读取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。 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://localhost:9000/user/root/modelNames/part-00000") val fs = path.getFileSystem(conf) //得hdfs文件系统中的路径信息 文件系统中的路径信息,从而避免了上面的错误。

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Intellj IDEA +SBT + Scala + Spark Sql读取HDFS数据

demo1:使用Scala读取HDFS的数据: /** * * Spark读取来自HDFS的数据 */ def readDataFromHDFS(): Unit ={ Spark SQL 映射实体类的方式读取HDFS方式和字段,注意在Scala的Objcet最上面有个case 类定义,一定要放在 这里,不然会出问题: ? demo3:使用Scala 远程读取HDFS文件,并映射成Spark表,以Spark Sql方式,读取top10: ? ://h1:7077").setAppName("spark sql query hdfs file") //设置上传需要jar包 conf.setJars(Seq(jarPaths)) (sc); //必须导入此行代码,才能隐式转换成表格 import sqlContext.implicits._ //读取一个hdfs上的文件,并根据某个分隔符split成数组

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    如何使用Spark Streaming读取HBase的数据并写入到HDFS

    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 SteamingContext,通过ssc.receiverStream(new MyReceiver(zkHost, zkPort))获取DStream后调用saveAsTextFiles方法将数据写入HDFS MyReceiver:自定义Receiver通过私有方法receive()方法读取HBase数据并调用store(b.toString())将数据写入DStream。 2.10.5</version> </dependency> (可向右拖动) 2.Maven工程目录结构 [0ixfiyeubv.jpeg] 4.编写SparkStreaming程序 ---- 1.由于没有读取 {Seconds, StreamingContext} /** * package: com.cloudera.streaming * describe: SparkStreaming读取HBase

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    代达罗斯之殇-大数据领域小文件问题解决攻略

    合并后的大文件存储在磁盘文件系统之上,同时也大大降低了磁盘文件系统在元数据和I/O方面的压力,这点可以改善每个节点的存储性能。 磁盘IO通常是MapReduce性能的最大瓶颈之一,在HDFS中对于相同数量的数据,一次大的顺序读取往往优于几次随机读取的性能。 在HAR中读取文件实际上可能比读取存储在HDFS上的相同文件慢。MapReduce作业的性能同样会受到影响,因为它仍旧会为每个HAR文件中的每个文件启动一个map任务。 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。 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?

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    蚂蚁绊倒大象?不起眼的小文件竟拖了Hadoop大佬的后腿

    文件被分割成block,这些块被存储在DataNode的本地文件系统中,并在整个集群中复制。 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。 对于Spark来说,小文件也是类似的,在Spark中,每个“map”相当于Spark任务在执行器中每次读取和处理一个分区。每个分区默认情况下是一个block。 这意味着,如果你有很多小文件,每个文件都在不同的分区中读取,这将导致大量的任务开销。 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。

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    Hive 大数据表性能调优

    读取 Hadoop 文件系统数据或 Hive 表数据时,大数据应用程序开发人员遇到了一个普遍的问题。 如果你的应用程序是写入普通的 Hadoop 文件系统,那么建议提供这种格式。大多数摄入框架(如 Spark 或 Nifi)都有指定格式的方法。指定数据格式有助于以压缩格式组织数据,从而节省集群空间。 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。 过多的文件会导致读取过多的节点,进而导致高延迟。记住,当读取 Hive 数据时,它会扫描所有的数据节点。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。 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。

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    Spark 创建RDD、DataFrame各种情况的默认分区数

    3.1 测试用HDSF上得txt文件创建的RDD的分区数 rdd的分区数 = max(hdfs文件的block数目, sc.defaultMinPartitions) 3.1.1 测试大文件(block 用下面代码可以测试读取hdfs文件的分区数 val rdd = sc.textFile("hdfs://ambari.master.com/data/egaosu/txt/20180416.txt") 3.2 测试读取hive表创建的DataFrame的分区数 下面是该表的hdfs路径,从下面的图可以看出该表对应的hdfs文件的block的数目为10(2*5) ? 用spark.sql(“select * from egaosu”)这种方式得到df和上面的分区数是一样的 上面讲的是我经常使用的几种读取hdfs文件的方法,至于利用其他方法读取hdfs文件的默认的分区 4.1.2 大文件 文件大小为1142M,经测试本地文件也会像hdfs一样进行类似于block的划分,固定按32M来分片(这里的32M参考Spark RDD的默认分区数:(spark 2.1.0))

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    Spark速度比MapReduce快,不仅是内存计算

    Spark本身不具备存储数据功能,通常基于HDFS。我们经常会在各类文章中看到类似这样的描述:Spark是基于内存计算的,其速度远快于Hadoop的MapReduce。 map进程和reduce进程需要读取指定位置的数据作为输入,如果不将中间结果写入磁盘以保证可靠存储,一旦中间结果丢失或者损坏,MapReduce没有机制能够恢复中间结果。 此外,一个job可能涉及到多个stage,而每个stage的处理结果都需要存储到HDFS中,这就必然导致频繁的磁盘IO; SparkSpark不需要将计算的中间结果写入磁盘,这得益于Spark的RDD 此外,在Spark中一个job的多个stage任务可以串联或者并联执行,stage的中间结果不需写入HDFS。 我们知道频繁的磁盘IO非常影响系统的处理性能,而基于内存计算则大大提升了处理性能。 二、其他区别 2.1 任务调度 Hadoop的MapReduce是针对大文件的批处理而设计的,延迟较高; Hadoop的MapReduce的Map Task和Reduce Task都是进程级别的,而Spark

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    大数据HDFS技术干货分享

    关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 1 HDFS前言 设计思想 分而治之:将大文件、大批量文件,分布式存放在大量服务器上 ,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析; 在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 重点概念: 文件切块,副本存放,元数据 HDFS文件系统会给客户端提供一个统一的抽象目录树,客户端通过路径来访问文件,形如:hdfs://namenode:port/dir-a/dir-b/dir-c/file.data ⑶ 目录结构及文件分块信息 ,以packet为单位来做校验) 4 客户端以packet为单位接收,现在本地缓存,然后写入目标文件 HDFS以流式数据访问模式来存储超大文件,运行于商用硬件集群上。 HDFS上的文件也被划分为块大小的多个分块(chunk),作为独立的存储单元。但与其他文件系统不同的是,HDFS中小于一个块大小的文件不会占据整个块的空间。

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    Apache Hudi:统一批和近实时分析的存储和服务

    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 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. 维护成本更低,如不需要复制数据,也不需要维护多套系统。 ? 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。 ?

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    Hadoop分布式文件系统(HDFS)

    2.2 文件系统命名空间 HDFS 的 文件系统命名空间 的层次结构与大多数文件系统类似 (如 Linux), 支持目录和文件的创建、移动、删除和重命名等操作,支持配置用户和访问权限,但不支持硬链接和软连接 2.5 副本的选择 为了最大限度地减少带宽消耗和读取延迟,HDFS 在执行读取请求时,优先读取距离读取器最近的副本。如果在与读取器节点相同的机架上存在副本,则优先选择该副本。 为了避免读取到已经损坏的数据而导致错误,HDFS 提供了数据完整性校验机制来保证数据的完整性,具体操作如下: 当客户端创建 HDFS 文件时,它会计算文件的每个块的 校验和,并将 校验和 存储在同一 HDFS 3.2 高吞吐量 HDFS 设计的重点是支持高吞吐量的数据访问,而不是低延迟的数据访问。 3.3 大文件支持 HDFS 适合于大文件的存储,文档的大小应该是是 GB 到 TB 级别的。 彩蛋 资源获取 获取Flink面试题,Spark面试题,程序员必备软件,hive面试题,Hadoop面试题,Docker面试题,简历模板,优质的文章等资源请去 下方链接获取 GitHub自行下载 https

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    漫谈未来的HDFS

    前面我们提到的HDFS,了解了HDFS的特性和架构。HDFS能够存储TB甚至PB规模的数据是有前提的,首先数据要以大文件为主,其次NameNode的内存要足够大。 显然当数据到了一定的量级,元数据管理会成为HDFS的一个瓶颈,其实这也是为什么说它适合存储大文件的原因。如果解决了元数据管理的问题,其实HDFS是可以支撑海量小文件的。 那么Ozone是如何解决HDFS的现有问题的呢? Ozone的主旨就是 Scaling HDFS(缩放HDFS)。 缩放HDFS即针对HDFS当前存在的问题:NameNode元数据管理瓶颈进行处理,一方面减轻NameNode的压力,一方面抽象另外一层映射保证数据的快速读取和写入。 原先的block report就会变成container report 同时Ozone也实现了一套文件系统接口,Ozone FS,它完全兼容现有的HDFS读写方式,支持Spark,Hive等程序。

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    pyspark 内容介绍(一)

    读取二进制文件的路径,本地文件系统(在所有节点上都可用),或者其他hadoop支持的文件系统URI党组偶一个二进制数组。 小文件优先选择,大文件也可以,但是会引起性能问题。 的键和值类读取一个老的Hadoop输入格式,本地系统(所有节点可用),或者任何支持Hadoop的文件系统的URI。 textFile(name, minPartitions=None, use_unicode=True) 从HDFS读取一个text文件,本地文件系统(所有节点可用),或者任何支持Hadoop的文件系统的 wholeTextFiles(path, minPartitions=None, use_unicode=True) 读取HDFS的文本文件的路径,这是一个本地文件系统(所有节点可用),或者任何支持Hadoop

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    漫谈未来的HDFS

    前面我们提到的HDFS,了解了HDFS的特性和架构。HDFS能够存储TB甚至PB规模的数据是有前提的,首先数据要以大文件为主,其次NameNode的内存要足够大。 显然当数据到了一定的量级,元数据管理会成为HDFS的一个瓶颈,其实这也是为什么说它适合存储大文件的原因。如果解决了元数据管理的问题,其实HDFS是可以支撑海量小文件的。 那么Ozone是如何解决HDFS的现有问题的呢? Ozone的主旨就是 Scaling HDFS(缩放HDFS)。 缩放HDFS即针对HDFS当前存在的问题:NameNode元数据管理瓶颈进行处理,一方面减轻NameNode的压力,一方面抽象另外一层映射保证数据的快速读取和写入。 原先的block report就会变成container report 同时Ozone也实现了一套文件系统接口,Ozone FS,它完全兼容现有的HDFS读写方式,支持Spark,Hive等程序。

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    Storm与Spark、Hadoop三种框架对比

    2.Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统,目的是更快速的进行数据分析。 需要反复操作的次数越多,所需读取的数据量越大,受益越大,数据量小但是计算密集度较大的场合,受益就相对较小。 : 图一 京东北斗系统 二、浅谈Hadoop的基本原理 Hadoop分布式处理框架核心设计: HDFS:(Hadoop Distributed File System)分布式文件系统; MapReduce 2.1 HDFS HDFS(Hadoop File System),是Hadoop的分布式文件存储系统。 将大文件分解为多个Block,每个Block保存多个副本。 图二 数据写入HDFS 图三 HDFS读取数据 2.2 MapReduce MapReduce是一个编程模型,封装了并行计算、容错、数据分布、负载均衡等细节问题。

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    HDFS

    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。 在HDFS中,Namenode是HDFS的Master节点,负责管理文件系统的命名空间(namespace),以及数据块到具体Datanode节点的映射等信息。 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。SparkHDFS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。

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    Spark 处理小文件

    NameNode的内存数据将会存放到硬盘中,如果HDFS发生重启,将产生较长时间的元数据从硬盘读到内存的过程。 3.不论在Hive还是在Spark中,每一个存储块都对应一个Map程序,一个Map呈现就需要一个JVM,启动一个JVM去读取或者写小文件是吃力不讨好的行为。 在实际的生产中,为了更好的管理集群资源,一般会要求程序执行时限制Executor数量和每个Executor的核心数量,需要频繁创建Executor来读取写入。 我们知道,以MapReduce为代表的大数据系统,都习惯用K-V键值对的形式来处理文件,最后文件落盘,也是一个reduce对应一个输出文件。 从Map到Reduce需要一个Shuffle过程,所以我们将小文件合并理解为通过一个Shuffle,合并小文件成一个大文件

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    Hadoop学习笔记(二)之HDFS

    3) 需要支持大文件存储。 4) 移动计算而非移动数据。 1.6 架构 1) HDFS 采用 master/slave 架构。 2) 一个 HDFS 集群由一个 NameNode 和一些 DataNode 组成, NameNode 相当于控制中心,负责管理文件系统的名字空间、数据块与数据节点的映射以及数据节点的调度。 ,如果客户端身份验证成功,会获取到要读取的文件对应的数据块保存在哪些 DataNode 上;客户端向 DataNode 发起读取的请求,获取数据(客户端读取的是连续的流,但实际过程是先到最近的 DataNode 读取数据,读取完之后连接关闭,再去读取下一个 DataNode 上的数据块);当所有的数据读取完成后,资源关闭。 学习自《基于Hadoop与Spark的大数据开发实战》

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    用大白话告诉你小白都能看懂的Hadoop架构原理

    Hadoop 是目前大数据领域最主流的一套技术体系,包含了多种技术,例如 HDFS(分布式文件系统),YARN(分布式资源调度系统),MapReduce(分布式计算系统)等等。 ? 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。 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!

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