# Spark写入HDFS分区文件
在大数据处理中，Spark是一个非常流行的框架，能够高效地处理大规模数据。而HDFS（Hadoop分布式文件系统）是Hadoop生态系统中的一部分，用于存储大量数据。在实际应用中，有时候需要将处理后的数据写入到HDFS中，并且按照特定的分区方式进行存储，以提高数据查询性能。
## 为什么要分区存储数据？
在大规模数据处理中，如果数据存储在一个文件中，那么在
Spark中加载本地(或者hdfs)文件以及 spark使用SparkContext实例的textFile读取多个文件夹(嵌套)下的多个数据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，其实不必那么麻烦，因为spark原生就支持这样的能力
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2023-08-28 22:10:52
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1.简述使用yarn的方式提交spark应用时，在没有配置spark.yarn.archive或者spark.yarn.jars时， 看到输出的日志在输出Neither spark.yarn.jars nor spark.yarn.archive is set；一段指令后，会看到不停地上传本地jar到HDFS上，内容如下，这个过程会非常耗时。可以通过在spark-defaults.conf配置里添
一、实现功能dataframe保存到指定路径，一般都是一个文件夹，具体保存文件是文件夹内部的 part-00000*文件。对于需要指定最终保存文件的场景，本身api无法实现。本文提供保存到指定文件夹内，并且指定最终文件名称的两种方法。二、方法1：直接使用hdfs的api实现修改文件名称1.实现思路首先，DataFrame先减少分区到1个，再转换为RDD，然后写入hdfs，因为DataFrame直接
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2023-08-07 00:42:10
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# Spark 写入 HDFS 文件的详解指南
在大数据处理的领域，使用 Apache Spark 将数据写入 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）是一项很基础且重要的技能。对于刚入行的小白，我们将通过清晰的步骤和代码示例来展示整个流程。
## 整体流程概述
以下是使用 Spark 写入 HDFS 文件的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 环境准
Spark作为大数据计算框架，主要的优势在于数据计算，但是因为自身不具备分布式文件系统，所以往往需要结合其他的文件系统和数据源来完成工作，这其中就包括HDFS。HDFS是Hadoop的分布式文件系统，Spark写数据到Hadoop，其实就是HDFS与Spark协同工作，那么这一过程要如何实现呢？ Spark框架不管是写数据还是读取数据，基于Hadoop集群，主要靠的就是HDFS。我们可以把这个过程
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2023-09-05 08:43:15
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文件存储 分区规则: /houseId=?/dayId=?/hourId=?/minutet=5(5分钟产生一个文件) 存在问题: 1.收敛参数coalesce失效,小文件特别多 不同houseId(区域)的数据差异很大(如北上广与新疆西藏订单数据),导致清洗产生大量小文件 100G原始文件,清洗后产生10万多个文件2.数据入库延迟大 因为kafka 不同分区流速差异大,HDFS数据有延迟几个小时
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2024-03-10 23:33:36
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Spark大数据分析与实战：HDFS文件操作一、安装Hadoop和Spark具体的安装过程在我以前的博客里面有，大家可以通过以下链接进入操作Linux基础环境搭建（CentOS7）- 安装HadoopLinux基础环境搭建（CentOS7）- 安装Scala和Spark二、启动Hadoop与Spark查看3个节点的进程masterslave1slave2Spark shell命令界面与端口页面三、
# 使用Java和Apache Spark将数据写入HDFS
在大数据领域，Apache Spark是一款广泛使用的开源分布式计算框架，它能够处理大规模的数据集。而HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop中用于存储数据的分布式文件系统。在许多大数据应用中，会使用Spark将数据写入HDFS。本文将探讨如何利用Java和Spark将数据写入HDFS。
1.写在前面在spark streaming+kafka对流式数据处理过程中，往往是spark streaming消费kafka的数据写入hdfs中，再进行hive映射形成数仓，当然也可以利用sparkSQL直接写入hive形成数仓。对于写入hdfs中，如果是普通的rdd则API为saveAsTextFile()，如果是PairRDD则API为saveAsHadoopFile()。当然高版本的sp
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2023-07-06 17:21:04
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介绍Bloom Filter可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，主要缺点是存在一定的误判率：当其判断元素存在时，实际上元素可能并不存在。而当判定不存在时，则元素一定不存在，Bloom Filter在对精确度要求不太严格的大数据量场景下运用十分广泛。引入为何要引入Bloom Filter？这是Hudi为加快数据upsert采用的一种解决方案，即判断
最近遇见加载程序写入hdfs速度缓慢问题。经过长时间的分析后解决，这里写下思路和解决方案。实时数据写入kafka过慢，导致加载到多个存储组件的sparkstreaming延迟过高。其中hbase10ms，tsdb70ms，hdfs20s。第一次尝试，分离加载程序，独立写入hdfs单独加载。速度仍然缓慢。通过日志分析得到，程序的瓶颈在于写的过程，即：InputStream in = new Buf
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2023-06-05 12:48:08
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# 使用 Apache Spark 写入 HDFS 的简单指南
Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，广泛用于大规模数据处理和分析。而 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）则是一个可靠的文件存储系统，通常与 Spark 一起使用，以处理大数据集。本文将介绍如何使用 Apache Spark 将数据写入 HDFS，并提供相应的代码示例。我们还将通过状态图和旅行图来帮助您更
之前的Spark实时流处理的数据处理程序，要求把数据从kafka接收之后，分2路分别写入kafka和hdfs，写入kafka的部分之前已经有过总结，现在回过头来把之前的写入HDFS的地方重新总结一下，整个过程从头到尾有一个写入方式的优化，不过时间有点长啦，尽量描述完整( ˘ ³˘)♥。注意: 本文中使用的版本是spark2.2.1和2.6.0-cdh5.11.0背景在工作中，需要将从kafka收到
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2023-07-26 14:51:45
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当第一次对RDD2执行算子，获取RDD3的时候，就会从RDD1开始计算，就是读取HDFS文件，然后对RDD1执行算子，获取到RDD2，然后再计算，得到RDD3默认情况下，多次对一个RDD执行算子，去获取不同的RDD；都会对这个RDD以及之前的父RDD，全部重新计算一次；读取HDFS->RDD1->RDD2-RDD4 这种情况，是绝对绝对，一定要避免的，一旦出现一个RDD重复计算的情况，
## 如何使用Spark将数据写入HDFS
### 1. 流程概述
首先，让我们看一下完整的流程。在这里，我将使用一个表格展示每个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 读取数据 |
| 3 | 处理数据 |
| 4 | 将数据写入HDFS |
### 2. 具体操作
#### 步骤一：创建SparkSes
概要本节主要讲解在开发环境中编写SparkStreaming代码监控hdfs目录，实现实时wordCount计算。
先通过Java方式演示过程，并在文末提供Scala版本代码。一、环境准备1.启动Hadoop集群cd /usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0/sbin/
./start-dfs.sh //通过http://master:50070（50070为默认端口）查看d
简介上一篇文章《基于 Ubuntu 玩转 Hudi Docker Demo （2）—— 测试数据写入 Kafka》介绍了如何将测试数据写入到 kafka 集群。 本文介绍如何使用 Spark 消费 Kafka 数据，并将数据写入 HDFS。 其中 Hudi 以 Jar 包的方式引入到 Spark。Hudi 表和查询的类型表类型支持的查询类型Copy On Write (写时复制，简称 cow)支持
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2023-10-02 07:57:08
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情况说明：数据以parquet文件形式保存在HDFS上，数据中的某一列包含了日期（例如：2017-12-12）属性，根据日期对数据分区存储，如下图所示： 项目需求： 在项目中想要读取某一个月的数据，肿么办？ 解决方法： spark中读取本地文件的方法如下:sparkSession.read.parquet("hdfs://path") 1 方法一：&n
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2024-02-01 10:27:22
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Spark大数据分析与实战：HDFS文件操作一、安装Hadoop和Spark二、启动Hadoop与Spark查看3个节点的进程masterslave1slave2Spark shell命令界面与端口页面三、HDFS 常用操作（1） 启动Hadoop，在HDFS 中创建用户目录“/user/hadoop”；Shell命令：[root@master ~]# hadoop fs -mkdir /user
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2023-08-15 19:04:02
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