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。 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。
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
想听听你玩转的独门秘籍，更有机械键盘、鹅厂公仔、CODING 定制公仔等你来拿！
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
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？
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。
在读取 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。
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））
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； Spark：Spark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
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。
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。 ?
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
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。
上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中读取一个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
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。
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。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。
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。
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》
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！
云数据迁移（Cloud Data Migration）是腾讯云提供的 TB ~ PB 级别的数据迁移上云服务。本服务提供了安全可靠的离线迁移专用设备，满足本地数据中心进行大规模数据迁移上云的需求，解决本地数据中心通过网络传输时间长、成本高、安全性低的问题。
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
网站备案
文件存储
命令行工具
SSL 证书
