限制spark往hdfs写出数据时，生成_success文件

时间: 2023-04-30 18:04:40 浏览: 34
如何将数据从限制 Spark 向 HDFS 写出并生成 success 文件？ 可以使用以下命令： ``` spark-submit your_script.py \ --master yarn \ --deploy-mode client \ --conf spark.yarn.submit.waitAppCompletion=false \ --conf spark.hadoop.fs.defaultFS=hdfs://your-hdfs-name-node:8020 \ --conf spark.hadoop.fs.permissions.umask-mode=022 \ --conf spark.hadoop.mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version=2 \ --conf spark.speculation=false \ --name your-app-name \ --num-executors num_of_executors \ --executor-memory executor_memory \ --executor-cores num_of_cores_per_executor \ --conf spark.executor.heartbeatInterval=300s \ --conf spark.network.timeout=600s \ --conf spark.yarn.maxAppAttempts=1 \ --conf spark.dynamicAllocation.enabled=false \ --conf spark.shuffle.service.enabled=false \ --conf spark.sql.shuffle.partitions=1000 \ --py-files python_packages.zip \ --archives python_venv.zip \ --conf spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON=./python_venv.zip/python_venv/bin/python \ --conf spark.executorEnv.PYTHON_EGG_CACHE=./ \ --conf spark.pyspark.driver.python=./python_venv.zip/python_venv/bin/python \ --conf spark.pyspark.python=./python_venv.zip/python_venv/bin/python \ --conf spark.driver.maxResultSize=4g \ --conf spark.driver.memory=4g \ --conf spark.executor.memoryOverhead=4g \ --conf spark.driver.cores=2 \ --conf spark.default.parallelism=1000 \ --conf spark.sql.files.maxPartitionBytes=134217728 \ --conf spark.hadoop.validateOutputSpecs=false \ --conf spark.hadoop.mapreduce.output.fileoutputformat.suppressoutput=true \ --conf spark.hadoop.mapreduce.output.fileoutputformat.outputdir=hdfs://your-hdfs-name-node:8020/your-output-path \ --conf spark.hadoop.mapreduce.job.outputformat.class=org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat \ --conf spark.hadoop.mapreduce.outputcommitter.factory.scheme=hdfs \ --conf spark.hadoop.mapreduce.lazyOutput.format=true \ && hdfs dfs -touchz hdfs://your-hdfs-name-node:8020/your-output-path/success.txt ``` 说明： - `your_script.py`: 你想要提交的 Python 脚本。 - `your-app-name`: Spark 应用程序的名称。 - `num_of_executors`: Spark 应用程序使用的执行者数。 - `executor_memory`: 每个执行者可用的内存量。 - `python_packages.zip`: 如果程序依赖其他 Python 包，该文件应该包含这些包。更多信息，请参阅 PySpark 文档。 - `python_venv.zip`: 如果程序使用虚拟环境，该文件应该包含虚拟环境。更多信息，请参阅 PySpark 文档。 - `your-hdfs-name-node`: 你的 HDFS 名称节点。 - `your-output-path`: 写出文件的路径。 以上命令将指定的脚本使用 Spark 在 YARN 上运行，并将输出写入 HDFS 指定的路径。成功运行后，命令会在指定路径生成 success.txt 文件。

相关推荐

datax将hdfs中文件导入mysql时，有_SUCCESS类型文件报错的解决办法

对于你的问题，我可以给出以下解决办法：可以检查SUCCESS文件对应的任务是否已经完成，如果任务已经完成，则可以手动删除SUCCESS文件，然后再次执行导入任务。另外，还可以检查任务配置中的连接参数是否正确，确保任务连接的HDFS和MySQL地址是正确的。希望我的回答能够帮助到你。

java spark 读取hdfs文件

你可以使用 Java Spark 的 API 来读取 HDFS 文件，具体步骤如下： 1. 创建 SparkConf 和 SparkContext 对象 SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("ReadHDFSFile"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); 2. 使用 SparkContext 对象的 textFile 方法读取 HDFS 文件，该方法返回一个 RDD 对象 JavaRDD<String> fileRDD = sc.textFile("hdfs://<HDFS_IP>:<HDFS_PORT>/<FILE_PATH>"); 3. 对 RDD 进行操作，比如打印文件内容 fileRDD.foreach(line -> System.out.println(line)); 4. 关闭 SparkContext 对象 sc.close(); 其中，<HDFS_IP> 和 <HDFS_PORT> 分别是 HDFS 的 IP 地址和端口号，<FILE_PATH> 是要读取的文件在 HDFS 中的路径。你需要根据实际情况进行替换。

spark 读取 hdfs 数据分区规则

Spark 读取 HDFS 数据分区规则是根据 HDFS 存储文件的分块规则来进行的。HDFS 将文件分成多个块，每个块的大小默认为 128MB，块的数量由文件大小和块大小决定。Spark 读取 HDFS 数据时，会根据文件的块数来确定分区数，每个分区对应一个块。如果文件的块数大于 Spark 的默认分区数（通常为 2），则 Spark 会根据文件块数自动增加分区数，以提高并行度和读取效率。如果文件的块数小于 Spark 的默认分区数，则 Spark 会将多个块合并到一个分区中，以避免过多的小文件读取开销。

Linux spark对hdfs的数据进行词频分析

要在Linux上使用Spark对HDFS的数据进行词频分析，您需要按照以下步骤操作： 1. 首先，启动Hadoop和Spark集群，并确保它们正常运行。 2. 然后，将要分析的数据上传到HDFS中。 3. 接下来，使用Spark编写代码来读取HDFS中的数据，并对其进行分析。您可以使用Spark的API来实现这一点。以下是一个示例代码片段： from pyspark import SparkContext sc = SparkContext("local", "Word Count") # 读取HDFS中的数据 data = sc.textFile("hdfs://<HDFS路径>/<文件名>") # 对数据进行分析 word_counts = data.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \ .map(lambda word: (word, 1)) \ .reduceByKey(lambda a, b: a + b) # 输出结果 word_counts.saveAsTextFile("hdfs://<HDFS路径>/output") 4. 最后，运行代码并等待分析完成。分析结果将被保存在HDFS的输出路径中。 请注意，您需要根据您的实际情况修改代码中的HDFS路径和文件名。

spark读取hdfs上的多目录parquet文件

要使用Spark读取HDFS上的多目录Parquet文件，可以按照以下步骤操作： 1. 创建SparkSession对象 scala val spark = SparkSession.builder() .appName("Read Parquet Files from HDFS") .master("local[*]") .getOrCreate() 2. 读取Parquet文件 scala val df = spark.read.parquet("hdfs://<namenode>:/,hdfs://<namenode>:/,...") 其中，<namenode>是HDFS的NameNode节点地址，是HDFS的端口号，,,...是多个Parquet文件所在的目录路径，用逗号分隔。 3. 显示数据 scala df.show() 以上就是使用Spark读取HDFS上的多目录Parquet文件的步骤。

虚拟机spark对hdfs数据进行词频分析

在Spark虚拟机上对HDFS数据进行词频分析可以通过以下步骤实现： 1. 首先需要将HDFS数据读取为RDD对象。可以使用SparkContext的textFile方法来读取文本文件并将其转换为RDD对象，例如： val textFile = sc.textFile("hdfs://namenode:8020/path/to/textfile") 其中，"hdfs://namenode:8020"是HDFS的URI地址，可以根据实际情况进行修改。"path/to/textfile"是要读取的文本文件在HDFS上的路径。 2. 将每个文本行拆分为单词并创建一个新的RDD。可以使用flatMap方法来将每个文本行拆分为单词，例如： val words = textFile.flatMap(line => line.split(" ")) 其中，line.split(" ")可以根据实际情况进行修改，例如可以使用正则表达式来切分单词。 3. 计算每个单词的出现次数。可以使用map方法将每个单词映射为（单词，1）的键值对，再使用reduceByKey方法按键进行聚合，例如： val wordCounts = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _) 4. 对单词按照出现次数进行排序。可以使用sortBy方法按照出现次数降序排序，例如： val sortedWordCounts = wordCounts.sortBy(_._2, false) 5. 取前N个单词作为结果。可以使用take方法取前N个单词，例如： val topNWords = sortedWordCounts.take(N) 其中，N是要返回的前N个单词的数量。 最终的代码如下所示： val textFile = sc.textFile("hdfs://namenode:8020/path/to/textfile") val words = textFile.flatMap(line => line.split(" ")) val wordCounts = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _) val sortedWordCounts = wordCounts.sortBy(_._2, false) val topNWords = sortedWordCounts.take(N) 其中，sc是SparkContext对象，N是要返回的前N个单词的数量。

spark保存文件到hdfs

Spark保存文件到HDFS有两个关键步骤：指定文件保存位置和调用保存方法。 首先，我们需要指定文件保存的位置。在Spark中，可以使用saveAsTextFile()方法来指定文件的保存位置。该方法接受一个HDFS路径作为参数，表示文件保存的目录。 接下来，我们需要调用saveAsTextFile()方法来保存文件到HDFS。在调用该方法之前，需要创建一个Spark RDD来保存文件内容。可以通过数据处理操作（比如map()、filter()等）来创建一个RDD，并将其保存到HDFS。 下面是一个示例代码，演示了如何将Spark RDD保存为文本文件到HDFS： scala import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext object SaveFileToHDFS { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkConf对象 val conf = new SparkConf().setAppName("SaveFileToHDFS").setMaster("local") // 创建SparkContext对象 val sc = new SparkContext(conf) // 创建一个RDD val data = sc.parallelize(Seq("Hello", "World", "Spark")) // 指定文件保存路径 val savePath = "hdfs://localhost:9000/user/output/" // 保存RDD为文本文件到HDFS data.saveAsTextFile(savePath) // 关闭SparkContext sc.stop() } } 在上述示例中，首先创建了一个名为SaveFileToHDFS的Spark应用程序。然后，通过SparkConf对象设置了一些Spark的配置，如应用程序的名称和运行模式。 接下来，通过SparkContext对象创建了一个SparkContext，作为创建RDD的入口点。 然后，使用parallelize()方法创建了一个包含字符串的RDD。 接下来，指定了文件的保存路径。 最后，调用saveAsTextFile()方法，将RDD保存为文本文件到HDFS指定的保存路径中。 当应用程序执行完成后，文件将被保存到HDFS中，并且可以通过HDFS的路径进行访问和查看。 需要注意的是，要保证HDFS的服务已经启动，并且文件保存路径在HDFS上是可写的。

spark读取hdfs

要使用Spark读取HDFS，可以使用以下代码： python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("ReadHdfs").getOrCreate() df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("hdfs://<namenode>:/") 在上述代码中，我们首先创建了一个SparkSession对象。然后，我们使用read()方法来读取HDFS上的CSV文件。在load()方法中，我们指定了HDFS的路径，以及CSV文件的格式和是否包含标题。 请注意，我们需要替换<namenode>，和为实际的值，以便正确访问HDFS上的文件。

spark sql load hdfs数据报错解决方法

1. 确认HDFS路径是否正确，可以通过hadoop fs -ls命令查看文件是否存在。 2. 确认HDFS文件权限是否正确，可以通过hadoop fs -chmod命令修改权限。 3. 确认Spark SQL版本是否与Hadoop版本兼容。 4. 确认Spark SQL配置文件中的Hadoop配置是否正确。 5. 确认Spark SQL配置文件中的HDFS配置是否正确。 6. 确认Spark SQL配置文件中的文件格式是否正确。 7. 确认Spark SQL配置文件中的分隔符是否正确。 8. 确认Spark SQL配置文件中的列名是否与数据文件中的列名一致。 9. 确认Spark SQL配置文件中的数据类型是否与数据文件中的数据类型一致。 10. 确认Spark SQL配置文件中的日期格式是否与数据文件中的日期格式一致。

spark读取本地文件和hdfs文件

### 回答1： Spark可以通过以下两种方式读取本地文件和HDFS文件： 1. 读取本地文件 可以使用SparkContext的textFile()方法读取本地文件，例如： val sc = new SparkContext("local", "read local file") val rdd = sc.textFile("file:///path/to/local/file") 其中，"file://"表示读取本地文件，"/path/to/local/file"是本地文件的路径。 2. 读取HDFS文件 可以使用SparkContext的textFile()方法读取HDFS文件，例如： val sc = new SparkContext("local", "read hdfs file") val rdd = sc.textFile("hdfs://namenode:port/path/to/hdfs/file") 其中，"hdfs://"表示读取HDFS文件，"namenode"是HDFS的名称节点，"port"是HDFS的端口号，"/path/to/hdfs/file"是HDFS文件的路径。 ### 回答2： Spark是一个开源的分布式计算引擎，可以快速处理大量数据。Spark可以读取本地文件和HDFS文件，下面分别介绍一下。 1、读取本地文件 Spark可以通过本地文件系统读取文件，可以使用以下代码： val inputFile = "file:///path/to/file" val data = sc.textFile(inputFile) 其中，inputFile是要读取的文件的路径，可以是绝对路径或相对路径。file://表示文件协议，可以在路径前加上file://来指定文件协议。sc是SparkContext对象，用于与Spark集群进行通信。 2、读取HDFS文件 Spark也可以通过Hadoop分布式文件系统（HDFS）读取文件，可以使用以下代码： val inputFile = "hdfs://namenode:port/path/to/file" val data = sc.textFile(inputFile) 其中，inputFile是要读取的文件的路径，namenode是HDFS的名称节点，port是HDFS的端口号，可以在路径前加上hdfs://来指定HDFS协议。 需要确保Spark集群和HDFS集群之间的网络连接是可用的。如果Hadoop配置过程中设置了HADOOP_CONF_DIR环境变量，则Spark会自动加载Hadoop配置文件，否则需要在SparkConf对象中指定Hadoop配置文件的路径。 以上是关于Spark读取本地文件和HDFS文件的介绍，Spark可以快速处理大规模数据，有很好的分布式计算能力。如果想进一步学习Spark，可以深入研究RDD、DataFrame、Spark SQL等模块，掌握Spark的高级功能。 ### 回答3： Spark是一个广泛使用的分布式计算引擎，支持从本地磁盘读取文件和从分布式文件系统HDFS读取文件。本文将详细介绍Spark如何读取本地文件和HDFS文件。 1. 读取本地文件 在Spark中，可以使用以下语句读取本地文件： val textFile = spark.read.textFile("file:///path/to/your/local/file") 其中，"file://"是协议头，表示文件协议，"path/to/your/local/file"是本地文件的路径。在实际应用中，可以使用绝对路径或相对路径。 2. 读取HDFS文件 读取HDFS文件需要先在Spark环境中配置Hadoop的相关参数。在Spark程序中配置Hadoop参数可以通过以下两种方式： (1) 通过SparkConf配置 val conf = new SparkConf().setAppName("ReadHdfsFile") conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://namenode:9000") val sc = new SparkContext(conf) val textFile = sc.textFile("hdfs://namenode:9000/path/to/your/hdfs/file") 其中，fs.defaultFS是Hadoop文件系统的默认URI，用于在Hadoop集群中访问HDFS文件。本例中，将fs.defaultFS设置为"hdfs://namenode:9000"，其中namenode代表的是HDFS的名称节点的主机名，9000是HDFS的默认端口。 (2)在spark-defaults.conf或yarn-site.xml文件中添加参数 在spark-defaults.conf中添加： spark.hadoop.fs.defaultFS hdfs://namenode:9000 在yarn-site.xml中添加： <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>node1</value> 通过以上配置，我们就可以通过以下代码在Spark中读取HDFS文件： val textFile = spark.read.textFile("hdfs://namenode:9000/path/to/your/hdfs/file") 以上就是Spark读取本地文件和HDFS文件的方法。无论是读取本地文件还是读取HDFS文件，Spark都提供了简便、高效的接口，使开发人员能够轻松地处理大量数据，进行分布式计算。

hdfs 读取文件数据

Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一种可扩展的，分布式的文件系统，能够高效地存储和处理大规模数据。HDFS可以分布式地存储和管理文件，支持大量的节点和文件，并且具有高可用性和可靠性。 在HDFS中读取文件数据，一般流程如下： 1. 确定要读取的文件路径。可以使用Hadoop客户端命令hdfs dfs -ls命令查看文件路径。 2. 使用Hadoop API中的FileSystem类获取文件系统对象。可以使用如下代码： Configuration conf = new Configuration(); FileSystem fs = FileSystem.get(conf); 3. 使用FileSystem对象打开要读取的文件，并创建InputStream对象进行读取。可以使用如下代码： Path path = new Path("/文件路径"); FSDataInputStream inputStream = fs.open(path); 4. 使用InputStream对象读取数据。可以使用如下代码： byte[] buf = new byte[1024]; while (inputStream.read(buf) != -1) { // 对数据进行处理 } 5. 最后要关闭InputStream对象和FileSystem对象。可以使用如下代码： inputStream.close(); fs.close(); 需要注意的是，在读取数据的过程中，如果数据量较大，可以使用分块读取和多线程读取等技术，以提高读取效率和可靠性。同时也需要保证读取的数据在处理中不会被覆盖或修改，以避免数据丢失或错误。

spark读取和存储hdfs上的数据

Spark可以通过Hadoop API读取和存储HDFS上的数据。在读取数据时，可以使用SparkContext的textFile()方法读取文本文件，或者使用Hadoop API的SequenceFileInputFormat读取二进制文件。在存储数据时，可以使用SparkContext的saveAsTextFile()方法将数据保存为文本文件，或者使用Hadoop API的SequenceFileOutputFormat将数据保存为二进制文件。需要注意的是，Spark默认使用Hadoop API来访问HDFS，因此需要配置Hadoop的相关参数。

【spark】spark读取本地与hdfs文件

### 回答1： Spark可以通过以下方式读取本地和HDFS文件： 1. 读取本地文件： scala val localFile = spark.read.textFile("file:///path/to/local/file") 2. 读取HDFS文件： scala val hdfsFile = spark.read.textFile("hdfs://namenode:port/path/to/hdfs/file") 其中，namenode是HDFS的名称节点，port是HDFS的端口号，path/to/hdfs/file是HDFS文件的路径。 需要注意的是，如果要读取HDFS文件，需要确保Spark集群可以访问HDFS，并且需要在Spark配置文件中设置HDFS的相关参数。 ### 回答2： Spark是一个开源的分布式计算框架，支持从本地和远程存储中读取数据进行处理。本地文件可以通过指定文件路径直接读取，而Hadoop分布式文件系统(HDFS)上的文件需要使用Spark的Hadoop文件系统API进行读取。 首先，要读取本地文件，可以使用Spark的textFile API，该API可以从本地文件系统中读取文本文件。以下是读取本地文件的示例代码： scala import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext object LocalFileReader { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("LocalFileReader").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) val textFile = sc.textFile("file:///path/to/localfile.txt") // 对textFile进行处理 ... sc.stop() } } 其中，file:///表示本地文件路径，path/to/localfile.txt为本地文件的路径。SparkConf中的setMaster("local[*]")表示应用程序运行在本地模式下，使用所有可用的CPU核。如果本地文件是二进制格式或非文本格式，应使用相应的API读取。 其次，要读取HDFS文件，可以使用Spark的Hadoop文件系统API，通过设置fs.defaultFS属性指定HDFS的访问地址。以下是读取HDFS文件的示例代码： scala import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path} object HDFSFileReader { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("HDFSFileReader") val sc = new SparkContext(conf) val hdfs = FileSystem.get(sc.hadoopConfiguration) val path = new Path("hdfs://namenode:port/path/to/hdfsfile.txt") val textFile = sc.textFile(path.toString) // 对textFile进行处理 ... sc.stop() } } 其中，namenode和port为HDFS的名称节点和端口号，path/to/hdfsfile.txt为HDFS文件路径。SparkConf不需要设置setMaster属性，因为Spark将根据Hadoop配置自动进行集群管理。 无论是从本地还是HDFS读取文件，均可以使用Spark的强大的分布式计算功能进行并行处理和分析。 ### 回答3： Spark 是一个基于内存的分布式计算框架，常用于大数据计算和处理。Spark 可以读取本地文件和 HDFS 文件，下面我们就分别介绍一下。 首先是读取本地文件。Spark 可以直接读取本地文件系统中的文件，方法如下： scala val sc = new SparkContext("local", "app") val textFile = sc.textFile("file:///path/to/local/file.txt") 其中，file:///path/to/local/file.txt 中的 file:/// 表示文件协议，/path/to/local/file.txt 是文件的路径。可以在 textFile 的参数中指定所读取的文件类型，例如： scala val textFile = sc.textFile("file:///path/to/local/file.txt", 4) 其中 4 表示分片数量，Spark 将文件拆分为 4 个部分进行读取和处理。 然后是读取 HDFS 文件。Spark 同样可以读取 HDFS 文件，方法如下： scala val sc = new SparkContext("local", "app") val textFile = sc.textFile("hdfs://namenode:8020/path/to/hdfs/file.txt") 其中 hdfs://namenode:8020 中的 hdfs:// 表示 HDFS 协议，namenode:8020 表示 HDFS 在集群中的地址，/path/to/hdfs/file.txt 是要读取的文件在 HDFS 中的路径。同样可以在 textFile 的参数中指定分片数量： scala val textFile = sc.textFile("hdfs://namenode:8020/path/to/hdfs/file.txt", 4) 以上就是 Spark 读取本地和 HDFS 文件的方法。需要注意的是，Spark 针对文件的读取和处理会自动进行分片，减少计算的时间和资源消耗。

HDFS的读数据流程和HDFS的写数据流程

HDFS的读数据流程：客户端向NameNode请求读取文件，NameNode返回包含数据块所在DataNode的信息的元数据信息，客户端根据元数据信息向DataNode请求数据块，DataNode返回数据块给客户端。 HDFS的写数据流程：客户端向NameNode请求写入文件，NameNode返回包含数据块所在DataNode的信息的元数据信息，客户端根据元数据信息向DataNode写入数据块，DataNode返回写入成功的信息给客户端，客户端再将元数据信息发送给NameNode，NameNode更新元数据信息。

spark读取本地文件以及读取hdfs文件系统上的文件

Spark可以通过以下两种方式读取文件： 1. 读取本地文件：可以使用SparkContext的textFile()方法读取本地文件，例如： val sc = new SparkContext("local", "ReadLocalFile") val fileRDD = sc.textFile("file:///path/to/file") 其中，"file://"表示读取本地文件，"/path/to/file"为文件路径。 2. 读取HDFS文件系统上的文件：可以使用SparkContext的textFile()方法读取HDFS文件系统上的文件，例如： val sc = new SparkContext("yarn", "ReadHDFSFile") val fileRDD = sc.textFile("hdfs://namenode:port/path/to/file") 其中，"hdfs://"表示读取HDFS文件系统上的文件，"namenode"为NameNode的主机名或IP地址，"port"为NameNode的端口号，"/path/to/file"为文件路径。

【spark学习笔记】spark访问hdfs

Spark可以通过Hadoop API来访问HDFS。在Spark中，可以使用SparkContext对象来创建RDD并从HDFS中读取数据。例如，可以使用以下代码来创建一个RDD并从HDFS中读取数据： from pyspark import SparkContext sc = SparkContext("local", "HDFS Access Example") data = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/path/to/file") 其中，SparkContext是Spark的入口点，"local"表示在本地模式下运行，"HDFS Access Example"是应用程序的名称。textFile方法用于从HDFS中读取文本文件，"hdfs://localhost:9000/path/to/file"是文件的路径。 除了textFile方法，还可以使用其他方法来访问HDFS中的数据，例如wholeTextFiles方法可以读取整个目录中的所有文件，binaryFiles方法可以读取二进制文件，等等。

生产环境spark hdfs最优的文件格式和压缩方式组合

在生产环境中，Spark和HDFS中最优的文件格式和压缩方式组合可以根据不同的场景和需求而有所不同。下面是一些常用的组合： 1. Parquet格式 + Snappy压缩：Parquet是一种列式存储格式，可以更有效地压缩数据，并且支持高效的分布式查询。Snappy是一种快速、压缩比较高的压缩算法，可以提高数据的读写性能。 2. ORC格式 + Zlib压缩：ORC是一种高效的列式存储格式，比Parquet格式更快速，而Zlib是一种压缩比较高的压缩算法，可以更好地节约存储空间。 3. Avro格式 + Deflate压缩：Avro是一种轻量级的数据序列化格式，可以提供压缩和架构演化的支持。Deflate是一种压缩比较高、压缩速度较快的压缩算法。 需要注意的是，选择文件格式和压缩方式时需要综合考虑存储空间、读写性能以及数据处理的需求和复杂度等多个因素。此外，不同的数据处理引擎和工具对文件格式和压缩方式的支持程度也有所不同，需要根据实际情况做出选择。

用spark streaming实时读取hdfs数据并写入elasticsearch中

### 回答1： 使用Spark Streaming可以实时读取HDFS数据，并将其写入Elasticsearch中。 具体步骤如下： 1. 创建Spark Streaming应用程序，并设置批处理间隔时间。 2. 创建一个DStream，从HDFS读取数据。 3. 对DStream进行处理，例如过滤、转换等操作。 4. 将处理后的数据写入Elasticsearch中。 代码示例： python from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils from elasticsearch import Elasticsearch # 创建SparkContext和StreamingContext sc = SparkContext(appName="HDFS to Elasticsearch") ssc = StreamingContext(sc, 10) # 从HDFS读取数据 lines = ssc.textFileStream("hdfs://localhost:900/data") # 对数据进行处理 words = lines.flatMap(lambda line: line.split(" ")) filtered_words = words.filter(lambda word: len(word) > 3) # 将数据写入Elasticsearch es = Elasticsearch() def send_to_es(rdd): for record in rdd.collect(): es.index(index="myindex", doc_type="mytype", body=record) filtered_words.foreachRDD(send_to_es) # 启动StreamingContext ssc.start() ssc.awaitTermination() 这段代码从HDFS读取数据，对数据进行过滤，然后将处理后的数据写入Elasticsearch中。其中，send_to_es函数用于将RDD中的数据写入Elasticsearch。在实际使用中，需要根据具体的需求进行修改。 ### 回答2： Spark Streaming是Apache Spark生态系统中的一种强大的流处理框架。它提供了实时流数据处理的能力，并且可以无缝地与Hadoop生态系统集成。同时，Elasticsearch是一种分布式搜索引擎，它能够快速准确地处理大规模文本数据。 使用Spark Streaming实时读取HDFS数据并将其写入Elasticsearch中，可以实现流数据的实时处理和导入到搜索引擎进行快速准确的查询和分析。具体实现步骤如下： 1. 创建一个Spark Streaming应用程序，并定义接收数据的源。在本例中，可以使用Hadoop FileSystem API来读取HDFS文件系统中特定路径下的文件。 2. 将Spark Streaming应用程序与Elasticsearch连接。这可以通过使用Elasticsearch-Hadoop库来实现。这个库提供了一些Spark RDD的API，可以让你从Spark RDD导入数据到Elasticsearch中。 3. 实现对于数据的转换，以便可以将数据写入到Elasticsearch中。这个过程可能需要一些数据清洗和转换。在本例中，可以使用Spark SQL来处理数据的转换。 4. 实现数据的写入到Elasticsearch中。在这个过程中，可以使用Hadoop API从Spark上下文中读取数据，并将其写入到Elasticsearch中。可以将数据写入到一个新的Elasticsearch索引或直接添加到现有的索引中。 5. 启动Spark Streaming应用程序，并监视其处理实时流数据和写入Elasticsearch的性能和表现。 总的来说，用Spark Streaming实时读取HDFS数据并写入Elasticsearch中是一种非常有效的处理流数据的方式。这种方法需要一定的技术知识和经验，但可以为企业和组织提供实时数据处理和搜索分析的能力，从而做出更明智的业务决策。 ### 回答3： Spark Streaming是通过流形式处理数据的一种框架，在不断增长的数据中，它可以实时读取数据，同时进行实时分析和存储。HDFS是一个基于Hadoop的分布式文件系统，用于存储和处理大量数据。Elasticsearch是一个实时分布式搜索与分析引擎，它可以快速处理大量数据。 我们可以通过使用Spark Streaming来实时读取HDFS数据并将其写入Elasticsearch中。这个过程可以分为以下步骤： 1.创建Spark Streaming对象 在程序开始之前，需要定义一个Spark Streaming对象，它由StreamingContext来创建，通过指定时间间隔（batch interval）来控制进行实时处理的数据块大小。这里我们根据需求设置数据块大小为1秒，创建一个StreamingContext对象： val conf= new SparkConf() val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1)) 2. 读取HDFS数据 通过Spark的FileInputDStream对象传递数据从HDFS中读取数据, 我们通过DStream对象来表示一连串的RDDs，从而使数据可以在流处理中被处理。例子中是读取Hadoop文件系统当中的某个文件夹 hdfs://localhost:9000/data val inputRDD = ssc.fileStream[LongWritable, Text, TextInputFormat](“hdfs://localhost:9000/data") 3. 对数据进行实时处理 我们需要继续对数据进行处理，以便将数据传递到Elasticsearch中，这里开发者可以根据自己的需求定义数据处理的逻辑。处理完后，我们需要将数据打包成Elasticsearch所接受的JSON格式，例如： input.flatMap(x ⇒ x._2.toString.split(”\n”)).map(callYourProcessingLogicFunction).map(toJson).saveJsonToEs(“index/type”); 4. 将处理好的数据写入Elasticsearch 通过Spark对Elasticsearch的支持，可以利用DStream类中的foreachRDD方法将数据写入到Elasticsearch中。以下为代码示例： input.foreachRDD((rdd,time) => rdd.saveToEs(“index/type”) ) 这就是使用Spark Streaming实时读取HDFS数据并将其写入Elasticsearch中的过程。需要注意的是，我们在处理大规模数据时，一定要注意数据的处理速度，否则我们将无法及时，准确地完成相关的处理。

hdfs的读数据和写数据的过程

HDFS的读数据和写数据的过程是通过客户端向NameNode发送请求，NameNode返回对应的DataNode地址，客户端再向DataNode进行读写操作。具体流程如下： 1. 写数据：客户端向NameNode发送写请求，NameNode返回对应的DataNode地址，客户端向DataNode发送写数据请求，DataNode将数据写入本地磁盘。 2. 读数据：客户端向NameNode发送读请求，NameNode返回对应的DataNode地址，客户端向DataNode发送读数据请求，DataNode将数据返回给客户端。 在写数据时，HDFS采用了数据块的方式进行存储，将大文件分割成多个数据块，每个数据块默认大小为128MB，可以通过配置文件进行修改。在读数据时，客户端可以通过多个DataNode并行读取数据块，提高读取速度。

最新推荐

实验七：Spark初级编程实践

1、实验环境： ...（1） 在spark-shell中读取Linux系统本地文件“/home/hadoop/test.txt”，然后统计出文件的行数； 图3 spark统计行数 （2） 在spark-shell中读取HDFS系统文件“/user/hadoop/test.txt”

python读取hdfs上的parquet文件方式

主要介绍了python读取hdfs上的parquet文件方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Python连接HDFS实现文件上传下载及Pandas转换文本文件到CSV操作

通过hadoop hive或spark等数据计算框架完成数据清洗后的数据在HDFS上 爬虫和机器学习在Python中容易实现 在Linux环境下编写Python没有pyCharm便利 需要建立Python与HDFS的读写通道 2. 实现 安装Python模块pyhdfs ...

HDFS文件系统基本文件命令、编程读写HDFS

本文档时Hadoop云计算平台下运用Hadoop API对HDFS进行相关的操作，详细的记录了程序在eclipse中的应用，代码内容和运行结果，是学习Hadoop非常有用的资料。

HDFS管理工具HDFS Explorer下载地址、使用方法.docx

windows平台下的HDFS文件浏览器，就像windows管理器一样管理你的hdfs文件系统。现在官网已经停止更新这款软件。具体配置如下： HDFS配置页面及端口http://master:50070 配置HDFS服务器 配置WebHDFS HDFS Explorer...

代码随想录最新第三版-最强八股文

这份PDF就是最强⼋股⽂！ 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

无监督人脸特征传输与检索

1检索样式：无监督人脸特征传输与检索闽金虫1号mchong6@illinois.edu朱文生wschu@google.comAbhishek Kumar2abhishk@google.com大卫·福赛斯1daf@illinois.edu1伊利诺伊大学香槟分校2谷歌研究源源源参考输出参考输出参考输出查询检索到的图像(a) 眼睛/鼻子/嘴（b）毛发转移（c）姿势转移（d）面部特征检索图1：我们提出了一种无监督的方法来将局部面部外观从真实参考图像转移到真实源图像，例如，（a）眼睛、鼻子和嘴。与最先进的[10]相比，我们的方法能够实现照片般逼真的传输。(b) 头发和（c）姿势，并且可以根据不同的面部特征自然地扩展用于（d）语义检索摘要我们提出检索风格（RIS），一个无监督的框架，面部特征转移和检索的真实图像。最近的工作显示了通过利用StyleGAN潜在空间的解纠缠特性来转移局部面部特征的能力。RIS在以下方面改进了现有技术：1）引入

HALCON打散连通域

### 回答1： 要打散连通域，可以使用 HALCON 中的 `connection` 和 `disassemble_region` 函数。首先，使用 `connection` 函数将图像中的连通域连接起来，然后使用 `disassemble_region` 函数将连接后的连通域分离成单独的区域。下面是一个示例代码： ``` read_image(Image, 'example.png') Threshold := 128 Binary := (Image > Threshold) ConnectedRegions := connection(Binary) NumRegions :=

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗？这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题，轻松解决期末挂科的难题。不信？你下载看看，这里是纯题目，你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节，每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题，题型丰富多样，共五种类型题目。本学期已过去一半，相信你数据结构叶已经学得差不多了，是时候拿题来练练手了，如果你考研，更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载，不早不晚，越往后拖，越到后面，你身边的人就越卷，甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人，学习，练题，就要趁现在，不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英，或是算法题？学完理论要及时巩固知识内容才是王道！记住！！！下载了来要答案（v:zywcv1220）。

无监督身份再识别中的判别表示学习算法及领域适应技术的研究与应用

8526基于判别表示学习的无监督身份再识别Takashi Isobe1，2，Dong Li1，Lu Tian1，Weihua Chen3，Yi Shan1，ShengjinWang2*1 Xilinx Inc.，中国北京2清华大学3阿里巴巴集团{dongl，lutian，yishan}@xilinx.comjbj18@mails.tsinghua.edu.cnwgsg@tsinghua.edu.cnkugang. alibaba-inc.com摘要在这项工作中，我们解决的问题，无监督域适应的人重新ID注释可用于源域，但不为目标。以前的方法通常遵循两阶段优化管道，其中网络首先在源上进行预训练，然后使用通过特征聚类创建的伪标签在目标上进行微调。这种方法存在两个主要局限性。(1)标签噪声可能阻碍用于识别目标类别的区分特征的学习。(2)领域差距可能会阻碍知识从源到目标的转移。我们提出了三种技术方案来缓解（一）（b）第（1）款（c）第（1）款这些问题首先，我们提出了一个集群明智的对比学习算法（CCL）的特征学习和集群精炼的迭代优�