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

在Spark 2.4.0中，可以通过以下几种方式优雅地解决SparkSQL小文件过多的问题：

1. 合并小文件：使用Hadoop的FileUtil类或者Apache Commons IO的FileUtils类，将小文件合并成一个或多个更大的文件，然后将这些大文件作为输入源。

2. 采用分区表：在创建表的时候，使用PARTITIONED BY语句指定分区字段，然后将数据按照分区字段分区存储。

3. 采用压缩格式：将文件压缩成可压缩格式，如Gzip、Snappy等，可以减小文件大小，提高IO效率。

4. 采用Parquet格式：Parquet是一种面向列的存储格式，支持数据压缩和列式存储，可以大幅度减小文件大小。

5. 调整SparkSQL的参数：通过调整spark.sql.files.openCostInBytes和spark.sql.files.maxPartitionBytes等参数，可以控制SparkSQL的小文件合并策略，从而优化查询性能。

需要注意的是，以上方法并不是适用于所有场景，需要根据具体情况选择合适的解决方案。

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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。