sparkcontext.textFile()返回的是HadoopRDD! 关于HadoopRDD的官方介绍,使用的是旧版的hadoop api ctrl+F12搜索 HadoopRDD的getPartitions方法,这里进行了分区计算 读取的是txt文件,用的是TextInputFormat的切片规则 当前spark3.0的HadoopRDD依赖于hadoop的切片规则.其中HadoopRDD用的是旧版hadoop API,还有个NewHadoopRDD用的是新版hadoop API 进去T

val data1 = sc.wholeTextFiles("/opt/test")val data  = sc.textFile("/opt/test/") 使用textFile时,它的partition的数量是与文件夹下的文件数量相关,一个文件就是一个partition. wholeTextFiles的partition数量是根据用户指定或者文件大小来确定.  个人觉得它通常用于读取许多小文件的需求. 进行测试: /opt/test下边有五个文件. 然后进行数据

谈清楚区别,说明白道理,从案例开始: 1 数据准备 用hdfs存放数据,且结合的hue上传准备的数据,我的hue截图: 每个文件下的数据: 以上是3个文件的数据,每一行用英文下的空格隔开: 2 测试 sc.textFile()和sc.wholeTextFiles()的效果 testFIle() 如图:    wholetextFiles() 如下图: 注意 一定要仔细观察红色方框圈起来的差异,经过以上两次截图中实验的对比,我们得出重要的结论: sc.textFiles(path) 能将path

use this val data = sc.textFile("/home/spark/data.txt") this should work and set master as local. Input path does not exist解决方法 spark-submit --master local 即可解决! 参考:https://stackoverflow.com/questions/41339127/how-to-load-local-file-using-sc-tex

直接上代码 package com.jason.spark23 import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.hadoop.conf.Configuration import org.apache.hadoop.io.{LongWritable, Text} import org.apac

本文基于Spark 2.1.0版本 新手首先要明白几个配置: spark.default.parallelism:(默认的并发数) 如果配置文件spark-default.conf中没有显示的配置,则按照如下规则取值: 本地模式(不会启动executor,由SparkSubmit进程生成指定数量的线程数来并发): spark-shell                              spark.default.parallelism = 1 spark-shell --master

Spark分区数.task数目.core数目.worker节点数目.executor数目梳理 spark隐式创建由操作组成的逻辑上的有向无环图.驱动器执行时,它会把这个逻辑图转换为物理执行计划,然后将逻辑计划转换为一系列的步骤(stage),每个步骤由多个任务组成. 步骤组成任务.数据组成任务.所以数据和对数据的操作都封装在任务里面了?数据是分布的,那么步骤的执行是什么过程?因为是流水线操作,所以对于每一个工作节点,都有一份步骤,然后根据步骤一步步计算??? Spark文档中使用驱动器节点和执行

在编写spark测试应用时, 会用到sc.textFile(path, partition) 当配置为spark分布式集群时,当你读取本地文件作为输入时, 需要将文件存放在每台work节点上. 这时会有困惑,spark在读取文件时,是每台worker节点都把文件读入? 然后在进行分配? 会不会出现重复读的情况? 文件会分为几个partition? 转自知乎:https://www.zhihu.com/question/36996853 作者:羊咩 一·是在执行action的时候再拷贝相应分区到多

默认是从hdfs读取文件,也可以指定sc.textFile("路径").在路径前面加上hdfs://表示从hdfs文件系统上读 本地文件读取 sc.textFile("路径").在路径前面加上file:// 表示从本地文件系统读,如file:///home/user/spark/README.md ‍ 网上很多例子,包括官网的例子,都是用textFile来加载一个文件创建RDD,类似sc.textFile("hdfs://n1:8020/user/hdfs

1.以本地模式实战map和filter 2.以集群模式实战textFile和cache 3.对Job输出结果进行升和降序 4.union 5.groupByKey 6.join 7.reduce 8.lookup 1.以本地模式实战map和filter 以local的方式,运行spark-shell. spark@SparkSingleNode:~$ cd /usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/binspark@SparkSingleNode:/u

[问题] 解压spark的tar包后,执行bin/spark-shell,执行val lines=sc.textFile("README.md")时,抛错error: not found: value sc [解决办法] 这是因为shell启动时没有初始化sparkContext,修改conf/spark-env.sh文件,添加如下内容: export SPARK_LOCAL_IP="10.10.20.204" 注意: 1.不要使用0.0.0.0,这样运行spark

1.spark textFile读取File 1.1 简单读取文件 val spark = SparkSession.builder() .appName("demo") .master("local[3]") .getOrCreate() // 读取hdfs文件目录 spark.sparkContext.textFile("/user/data") spark.sparkContext.textFile("hdfs://10.252.

批量处理模板方法, 核心处理方法为内部方法 def batchProces(sc: SparkContext, locationFlag: Int, minid: Int, maxid: Int, numPartitions: Int) = { //自定义RDD,此处为demo val dataRDD = sc.makeRDD(List(1, 2), numPartitions) dataRDD.mapPartitions(iterator => { val rawData = iterator

初识spark,需要对其API有熟悉的了解才能方便开发上层应用.本文用图形的方式直观表达相关API的工作特点,并提供了解新的API接口使用的方法.例子代码全部使用python实现. 1. 数据源准备 准备输入文件: $ cat /tmp/in apple bag bag cat cat cat 启动pyspark: $ ./spark/bin/pyspark 使用textFile创建RDD: >>> txt = sc.textFile("file:///tmp/in"

1.StackOverflowError 问题:简单代码记录 : for (day <- days){ rdd = rdd.union(sc.textFile(/path/to/day) .... ) } 大概场景就是我想把数量比较多的文件合并成一个大rdd,从而导致了栈溢出: 解决:很明显是方法递归调用太多,我之后改成了几个小任务进行了合并:这里union也可能会造成最终rdd分区数过多 2.java.io.FileNotFoundException: /tmp/spark-90507c1d-

Spark官方文档 - 中文翻译 Spark版本:1.6.0 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 引入Spark(Linking with Spark) 3 初始化Spark(Initializing Spark) 3.1 使用Spark Shell(Using the Shell) 4 弹性分布式数据集(RDDs) 4.1 并行集合(Parallelized Collections) 4.2 外部数据库(Externa

本来应该上周更新的,结果碰上五一,懒癌发作,就推迟了 = =.以后还是要按时完成任务.废话不多说,第四章-第六章主要讲了三个内容:键值对.数据读取与保存与Spark的两个共享特性(累加器和广播变量). 键值对(PaiRDD) 1.创建 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多,有reduceByK

Spark能够从任何支持Hadoop的存储源来创建RDD,包括本地的文件系统,HDFS,Cassandra,Hbase,Amazon S3等.Spark支持textFile.SequenceFiles和任何其他的Hadoop的InputFormat格式的数据. 1.textfile的RDD可以通过SparkContext’s textFile 的方法来创建,这个方法需要传递一个文件路径URL作为参数,然后读取对应文件的每一行的数据,形成一个以行数据为单位的集合.例如: scala> val di

max max(key=None) Find the maximum item in this RDD. Parameters:key – A function used to generate key for comparing 例子: mean mean() Compute the mean of this RDD’s elements. min min(key=None) Find the minimum item in this RDD. Parameters:key – A funct

1.创建RDD val lines = sc.parallelize(List("pandas","i like pandas")) 2.加载本地文件到RDD val linesRDD = sc.textFile("yangsy.txt") 3.过滤 filter 需要注意的是 filter并不会在原有RDD上过滤,而是根据filter的内容重新创建了一个RDD val spark = linesRDD.filter(line => lin