sparksql 大小写_Spark 2.4.0如何优雅地解决sparksql小文件过多的问题

关于 SparkSQL 的大小写问题，SparkSQL 默认是不区分大小写的。如果需要区分大小写，可以在创建表时指定表名的引号。

对于 SparkSQL 小文件过多的问题，可以采用以下几种优化方式：

1. 合并小文件：可以通过使用 Hadoop 的 MapReduce 程序对小文件进行合并，或者使用 Spark 的 coalesce 或 repartition 方法将小文件合并成较大的文件。

2. 压缩文件：可以使用 Hadoop 的 SequenceFile 或者使用 Spark 的 saveAsSequenceFile 方法将文件压缩成 SequenceFile 格式，从而减少文件数量。

3. 使用分区：可以使用 Spark 的 partitionBy 方法将数据按照指定的列分区，从而减少小文件数量。

4. 调整文件大小：可以通过调整 Spark 的输入格式和分片大小来控制文件大小，如使用 TextInputFormat 代替默认的 Hadoop FileInputFormat，并将输入分片大小调整为适当的值。

以上四种方法可以结合使用，从而优雅地解决 SparkSQL 小文件过多的问题。

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netdxf_2.4.0

netdxf_2.4.0 是一款用于读取和写入 Autodesk AutoCAD DXF 文件格式的 .NET 库。这个库通过 C# 语言编写，使用 .NET Framework 环境，并以 Open Source 开源方式发布，支持多种 AutoCAD DXF 文件版本 (更多信息请参考官方 API 文档)。

使用 netdxf_2.4.0 可以方便地在 C#/.NET 环境中读取和编辑 AutoCAD DXF 文件。这个库提供了许多功能，比如：

1. 读取 DXF 文件数据，并解析为对象模型，方便对 DXF 文件进行操作。

2. 创建、编辑、删除 DXF 文件中的实体对象，包括线、圆、多边形、文本、图案填充等等。

3. 支持对对象属性的编辑，比如颜色、线型、线宽、字体等。

4. 支持坐标系转换，可以将 DXF 文件中的图形对象坐标转换为自定义坐标系。

总之，netdxf_2.4.0 是一款非常实用的 DXF 文件读写库，在工程设计、图像处理、CAD 软件开发等领域都有广泛的应用。而且，由于是开源的，任何人都可以根据自己的需求参考代码进行修改和扩展。

spark 2.4.0 需要下载哪个版本spark-streaming的jar包

如果您想在Spark 2.4.0中使用Spark Streaming，您需要下载Spark Streaming的相应版本的JAR包。Spark Streaming的版本通常与Spark Core的版本相同。

因此，您可以下载Spark 2.4.0的Spark Streaming JAR包，其名称为：

`spark-streaming_2.11-2.4.0.jar`

您可以从Apache Spark的官方网站或Maven中央存储库下载该JAR包。