引言: spark项目中通常我们需要将我们处理之后数据保存到文件中,比如将处理之后的RDD保存到hdfs上指定的目录中,亦或是保存在本地 spark保存文件: 1.rdd.saveAsTextFile("file:///E:/dataFile/result") 2.rdd.saveAsHadoopFile("file:///E:/dataFile/result",classOf[T],classOf[T],classOf[outputFormat.class]) 3

/** * 传入文件数组,压缩文件,在指定路径下生成指定文件名的压缩文件 * * @param files * 文件数组 * @param strZipName * 压缩文件路径及文件名 * @throws IOException */ public static void zipFiles(List

spark streaming从指定offset处消费Kafka数据 -- : 770人阅读 评论() 收藏 举报 分类: spark() 原文地址:http://blog.csdn.net/high2011/article/details/53706446 首先很感谢原文作者,看到这篇文章我少走了很多弯路,转载此文章是为了保留一份供复习用,请大家支持原作者,移步到上面的连接去看,谢谢 一.情景:当Spark streaming程序意外退出时,数据仍然再往Kafka中推送,然而由于Kafka默认

今日在windows上用spark写hbase的函数 saveAsHadoopDataset 写hbase数据库的时候,遇到Will not attempt to authenticate using SASL (unknown error) 错误,程序卡在那里不动了,百度后发现是我的windows上面hosts文件没有配置. 观察ambari的hosts显示 然后我开始配置hosts ip1 a.hadoop2.com ip2 a.hadoop3.com ip3 a.hadoop4.com 配

  linux解压文件时指定文件夹名称   wget -O mysql-5.6.15.tar.gz  http://oss.aliyuncs.com/aliyunecs/onekey/mysql/mysql-5.6.15-linux-glibc2.5-i686.tar.gz mkdir ./mysql-5.6.15 && tar -xzvf mysql-5.6.15.tar.gz -C ./mysql-5.6.15 --strip-components 1

package runoob; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.OutputStreamWriter; public class FileDemo { public static void main(Str

spark 2.1.1 spark在写数据到hive外部表(底层数据在hbase中)时会报错 Caused by: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.hive.hbase.HiveHBaseTableOutputFormat cannot be cast to org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveOutputFormat at org.apache.spark.sql.hive.SparkHiveWrit

最近有一个需求,需要将指定目录下的文件(已知文件名)复制到另一个指定的目录且重命名文件. 要求: 在var目录下会定义系统的启动日志相关信息,请查找对应的boot.log文件,并把它备份一份到var/log下 取名为testroad-boot.log. 解决办法: 1.先查看了查找文件的指令规范 就是 find指令 Find命令的一般形式为: find pathname -options [-print -exec -ok]   让我们来看看该命令的参数: pathname:   find命令所

部分情况下: saveAsNewAPIHadoopDataset不能用 大坑, org.apache.hadoop.mapred 和 org.apache.hadoop.mapreduce两个包的混乱 package com.xiaomi.mishell.statusbar import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration import org.apache.hadoop.hbase.client.Put import org.apache.ha

上一篇是个简单的能够运行而且写入日志的脚本,可是假设放到生产环境上就显得太粗糙了,所以须要进一步的优化: #! /bin/bash if [ -d "/opt/bmc" ] ; then if [ -f "/opt/bmc/usysfault.log" ] ; then { date +"%Y-%m-%d %H:%M:%S" /usr/lpp/diagnostics/bin/usysfault #要运行的命令的绝对路径 } > /opt/b

CDH6配置oss后:spark的配置 /opt/cloudera/parcels/CDH-6.2.0-1.cdh6.2.0.p0.967373/jars/opt/cloudera/parcels/CDH-6.2.0-1.cdh6.2.0.p0.967373/lib/hive/lib/opt/cloudera/parcels/CDH-6.2.0-1.cdh6.2.0.p0.967373/lib/spark/jars    #只是这个目录就可以/opt/cloudera/parcels/CDH-6

参考链接:https://blog.csdn.net/qq_56870570/article/details/118492373 result_with_newipad.write.mode("Append").csv("C:\\Users") 数据格式如下: 但在写文件时最后一列address报的是乱码 具体方式可以在写csv下写option添加utf-8格式 result_with_newipad.writer.mode("overwrite"

spark 2.1.1 spark里执行sql报错 insert overwrite table test_parquet_table select * from dummy 报错如下: org.apache.spark.SparkException: Task failed while writing rows. at org.apache.spark.sql.hive.SparkHiveDynamicPartitionWriterContainer.writeToFile(hiveWrite

#!/bin/bash#-------------------------------------------------------------------------------# Name:        boss接口模拟工具# Purpose:     模拟boss接口创建数据集市号码文件# Author:      luolijun# Created:     25/07/2014#----------------------------------------------------

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

一.pom文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4

代码如下: dataFrame.createOrReplaceTempView("view_page_utm") val sql = s""" |insert overwrite table data_lake_v1.urchin_tracking_module PARTITION(cd='$date', tag ='ads') | select p_id, platform, utm_campaign, utm_source, utm_term, utm

package com.grady import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration import org.apache.hadoop.hbase.client.{Put, Result} import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable import org.apache.hadoop.hbase.mapred.TableOutputFormat import org.apache

问题: 目录结构如下: test/ 2001.01.01/   2001.02.02/   2001.03.02/ 2001.01.03/    2001.02.04/   2001.03.05/ 2001.01.04/    2001.02.05/   2001.03.07/ 2001.01.06/    2001.02.06/   2001.03.08/ 2001.01.12/   2001.02.23/   2001.03.09/ 2001.01.13/    2001.02.26/   

shell 脚本如下: logFile=/usr/local/log/$today.txt exec >> $logFile 2>&1 1为标准输出stdout.2为标准错误stderr.

使用随机访问文件,我们可以从文件读取以及写入文件.使用文件输入和输出流的读取和写入是顺序过程.使用随机访问文件,可以在文件中的任何位置读取或写入.RandomAccessFile类的一个对象可以进行随机文件访问.可以读/写字节和所有原始类型的值到一个文件. RandomAccessFile可以使用其readUTF()和writeUTF()方法处理字符串.RandomAccessFile类不在InputStream和OutputStream类的类层次结构中. 模式 可以在四种不同的访问模式中创建随