spark中saveAsTextFile如何最终生成一个文件 http://www.lxway.com/641062624.htm 一般而言,saveAsTextFile会按照执行task的多少生成多少个文件,比如part-00一直到part-0n,n自然就是task的个数,亦即是最后的stage的分区数.那么有没有办法最后只生成一个文件,而不是成百上千个文件了?答案自然是有办法. 在RDD上调用coalesce(1,true).saveAsTextFile(),意味着做完计算之后将数据汇集到一

上一篇博客我向大家介绍了如何快速地搭建spark run on standalone,下面我将介绍saprk sql 如何对接 hdfs 我们知道,在spark shell 中操作hdfs 上的数据是很方便的,但是操作也未免过于繁琐,幸好spark 还想用户提供另外两种操作 spark sql 的方式 一 spark-sql 启动方式也比较简单 如果不添加 hive.metastore.warehouse.dir hiveconf 这个参数,则启动的spark sql 是基于本地文件的,默认为

本篇文章主要剖析BlockManager相关的类以及总结Spark底层存储体系. 总述 先看 BlockManager相关类之间的关系如下: 我们从NettyRpcEnv 开始,做一下简单说明. NettyRpcEnv是Spark 的默认的RpcEnv实现,它提供了个Spark 集群各个节点的底层通信环境,可以参照文章 spark 源码分析之十二--Spark RPC剖析之Spark RPC总结 做深入了解. MemoryManager 主要负责Spark内存管理,可以参照 spark 源码分析

场景:使用Spark Streaming接收HDFS上的文件数据与关系型数据库中的表进行相关的查询操作: 使用技术:Spark Streaming + Spark JDBC External DataSources   HDFS上文件的数据格式为:id.name.cityId,分隔符为tab  1 zhangsan 1 2 lisi 1 3 wangwu 2 4 zhaoliu 3 MySQL的表city结构为:id int, name varchar 1 bj 2 sz 3 sh 本案例的结果

功能:通过spark sql 将hdfs 中文件导入到mongdo 所需jar包有:mongo-spark-connector_2.11-2.1.2.jar.mongo-java-driver-3.8.0.jar scala代码如下: ) { System.) } ) ) ) ) ) ) ).getOrCreate() import spark.implicits._ val df = spark.read.json(hdfsServer + logPath + "/" + fileN

有两个海量日志文件存储在hdfs上, 其中登陆日志格式:user,ip,time,oper(枚举值:1为上线,2为下线):访问之日格式为:ip,time,url,假设登陆日志中上下线信息完整,切同一上下线时间段内是用的ip唯一,计算访问日志中独立user数量最多的前10个url,用MapReduce实现. 提示:1.要统计前10,需要两个步骤,第一个步骤实现join,统计出每个url对应的独立用户数,第二步骤求出top102.两个大表join,用同一job多输入3.要根据ip字段join,所以要

作为分布式应用,Spark的数据存储在不同机器上.这就涉及到数据的传输,元数据的管理等内容.而且由于Spark可以利用内存和磁盘作为存储介质,这还涉及到了内存和磁盘的数据管理. Spark存储体系架构 Spark存储(主要由BlockManager来完成)主要完成了写入数据块,如果需要备份数据块,则将数据块写入其他节点:读取数据块,如果当前节点不含有数据块,则从其他节点获取数据块:向Driver节点注册自身的BlockManager,以及上报其所管理的数据块信息. Spark使用BlockInf

SolrCloud中索引数据存储于HDFS 本人最近使用SolrCloud存储索引日志条件,便于快速索引,因为我的索引条件较多,每天日志记录较大,索引想到将日志存入到HDFS中,下面就说说怎么讲solr的索引条件数据存储到HDFS中. 一.准备工作 Solr环境或SolrCloud集群,如果不会安装可以看一下Solr5.5.4单机部署或者SolrCloud集群部署 HDFS分布式系统环境,如果不会安装的可以看一下Hadoop2.5.0安装部署 本人就以Solr5.5.4+Tomcat8.5.6单

目录 整体架构 存储相关类 应用启动时 增删改后更新元数据 获取数据存放位置 数据块的删除 RDD存储调用 数据读取 数据写入 cache & checkpoint Reference 记录一下Spark的存储相关内容 @ Spark虽说是计算引擎,但存储也是比较重要的一块. 在cache和shuffle等地方用到了存储,存储介质包括有内存和磁盘. 整体架构 Spark存储采用主从模式(Master/Slave),模块间使用RPC进行通信. Master负责运行期间数据块元数据的管理和维护. S

传统的大数据集群往往采用本地中心化的计算和存储集群.比如在谷歌早期的[三驾马车]中,使用 GFS 进行海量网页数据存储,用 BigTable 作为数据库并为上层提供各种数据发现的能力,同时用 MapReduce 进行大规模数据处理. 但随着互联网业务的发展,本地中心化的架构开始受到以下两个方面的挑战: 数据增长越来越快,并且数据格式更加丰富多样,非结构化数据越来越多.传统的分布式存储引擎难以大规模存储和处理文本.音视频等非结构化数据. 计算和存储强耦合在本地应用上,缺少弹性.强耦合的模式增加了企

参考:http://blog.csdn.net/u010454030/article/details/69291663 mergedRDD.saveAsTextFile(outputPath, classOf[GzipCodec]) 和一般的saveAsTextFile不同之处在于增加了一个参数 classOf[GzipCodec]

一.HDFS基础架构 1.HDFS特点:水平扩展.高容错性.廉价硬件.开源生态系统 2.Hadoop生态圈 1).分布式存储系统(HDFS),2).资源管理框架(YARN),3).批处理框架(MapReduce.Pig),4).数据仓库(Hive),5).NoSQL系统(HBase.Drill),6).OLAP系统(Impala.Presto.Spark(SQL)),7).实时流计算框架(Storm.Spark(Streaming).Flink),8).机器学习框架(Mahout.Spark(M

一.HDFS出现的背景 随着社会的进步,需要处理数据量越来越多,在一个操作系统管辖的范围存不下了,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是却不方便管理和维护—>因此,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,于是就产生了分布式文件管理系统,英文名成为DFS(Distributed File System). 那么,什么是分布式文件系统?简而言之,就是一种允许文件通过网络在多台主机上分享的文件系统,可以让多个机器上的多个用户分享文件和存储空间.它最大的特点是“通透性”,DFS让实际上是通过网络来

http://blog.csdn.net/jiangshouzhuang/article/details/51290399 Kylin在创建cube过程中会在HDFS上生成中间数据.另外,当我们对cube执行purge/drop/merge时,一些HBase的表可能会保留在HBase中,而这些表不再被查询,尽管Kylin会做一些自动的垃圾回收,但是它可能不会覆盖所有方面,所以需要我们能够每隔一段时间做一些离线存储的清理工作.具体步骤如下: 1.     检查哪些资源需要被清理,这个操作不会删除任

对HDFS 上的文件,采用绝对路径,来读取获得 RDD: In [102]: mydata=sc.textFile("file:/home/training/test.txt")17/09/24 06:31:04 INFO storage.MemoryStore: Block broadcast_30 stored as values in memory (estimated size 230.5 KB, free 2.4 MB)17/09/24 06:31:04 INFO stora

6.1 block存储体系 存储体系架构图 6.2 block 信息信息管理器 6.2.2 bock锁的实现 6.3 磁盘block管理 /* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with * this work for additional information

利用Spark往Hive中存储parquet数据,针对一些复杂数据类型如map.array.struct的处理遇到的问题? 为了更好的说明导致问题的原因.现象以及解决方案,首先看下述示例: -- 创建存储格式为parquet的Hive非分区表 CREATE EXTERNAL TABLE `t1`( `id` STRING, `map_col` MAP<STRING, STRING>, `arr_col` ARRAY<STRING>, `struct_col` STRUCT<A

1 获取路径 val output = new Path("hdfs://master:9000/output/"); val hdfs = org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get( new java.net.URI("hdfs://master:9000"), new org.apache.hadoop.conf.Configuration()) 2 相关操作 // 删除输出目录 if (hdfs.exists(output)) h

/user/hive/warehouse/ycapp.db/appindex") ), e(),e().toInt)) (String, String, String) ,,all_posts) -- 访问第一行的第一列元素 hivedata.first()._ -- 把三列数据中的第一列筛选出来 ) -- 第一列数据的排重数量 hivedata1.distinct().count() -- 把第一列数据转化成键值对 )) -- 统计第一列数据的频数 var hivedata1_mapv=hiv

报错: org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=hgm, access=WRITE 其实就是当前window下hgm user没有hdfs的写权限   sudo -u hdfs hdfs dfs -chmod 777 / 或hdfs hdfs dfs -chmod 777 / 这样就给所有的用户加上了写的权限解决问题,当然仅仅限于自己开发学习时的情况   或者     org.apach