spark读取外部配置文件的方法 spark-submit  --files /tmp/fileName /tmp/test.jar 使用spark提交时使用--files参数,spark会将将本地的文件上传的hdfs,然后分发给每个executor 在程序中只需要使用文件名获取数据 val    filePath ="fileName" val    props =newProperties() props.load(newFileInputStream(filePath)) //发

1 RDD编程实战案例一 数据样例 字段说明: 其中cid中1代表手机,2代表家具,3代表服装 1.1 计算订单分类成交金额 需求:在给定的订单数据,根据订单的分类ID进行聚合,然后管理订单分类名称,统计出某一天商品各个分类的成交金额,并保存至Mysql中 (1)法一,将json数据解析出来,直接使用 object IncomeKpi { private val logger: Logger = LoggerFactory.getLogger(IncomeKpi.getClass) def ma

package iie.udps.example.operator.spark; import scala.Tuple2; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat; impor

/** * Read a text file from HDFS, a local file system (available on all nodes), or any * Hadoop-supported file system URI, and return it as an RDD of Strings. */ def textFile( path: String, minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = wi

Spark也有数据本地化的概念(Data Locality),这和MapReduce的Local Task差不多,如果读取HDFS文件,Spark则会根据数据的存储位置,分配离数据存储最近的Executor去执行任务. 这么理解没错,我搭建的Spark集群情况是这样: 15台DataNode节点的HDFS集群,我在每个DataNode上都部署了一个Spark Worker,并且,启动Spark Application的时候,每个Worker都有一个Executor,这样理论上来说,只要读取HDF

spark 1.5.1是支持直接读取gz格式的压缩包的,和普通文件没有什么区别: 使用spark-shell进入spark shell 交互界面: 输入命令: sc.textFile("\huawei\mr\20161120\880873\*.gz").foreach(println) 回车后是可以看到该目下很多个gz压缩包文件都被打印出来了. 单文件 gzip zzz.dat # 压缩 源文件被删除 生成zzz.dat.gz gzip -d  zzz.dat.gz  解压,源文件被珊

错误信息: scala> val file = sc.textFile("hdfs://kit-b5:9000/input/README.txt") 13/10/29 16:59:45 DEBUG MutableMetricsFactory: field org.apache.hadoop.metrics2.lib.MutableRate org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation$UgiMetrics.loginSuccess

文件位置信息如图: import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.net.URLEncoder; import java.nio.charset.StandardCharsets; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.uti

方式一: String fileName = this.getClass().getClassLoader().getResource("文件名").getPath();//获取文件路径String fileUtl = this.getClass().getResource("文件名").getFile();(在项目打成jar后的情况下getPath()与getFile()返回参数及用法的基本相同具体差异大研究)示例路径结果:/E:/idea_work/sofn-q

1.背景: 控制上游文件个数每天7000个,每个文件大小小于256M,50亿条+,orc格式.查看每个文件的stripe个数,500个左右,查询命令:hdfs fsck viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/……/partition_date=2017-11-11/part-06999 -files -blocks; stripe个数查看命令:hive --orcfiledump viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/tab

#_*_coding:utf-8_*_ # spark读取csv文件 #指定schema: schema = StructType([ # true代表不为null StructField("column_1", StringType(), True), # nullable=True, this field can not be null StructField("column_2", StringType(), True), StructField("

1. 在生产环境下,很多文件是GBK编码格式的,而SPARK 常用的textFile方法默认是写死了读UTF-8格式的文件,其他格式文件会显示乱码 用如下代码实现读取GBK文件的方法 import org.apache.hadoop.io.{LongWritable, Text}import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormatimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{SparkCo

spark默认读取的是hdfs上的文件. 如果读取本地文件,则需要加file:///usr/local/spark/README.md. (测试时候发现,本地文件必须在spark的安装路径内部或者平行) 读取hdfs文件, 可以这样指定路径 hdfs://ns1/tmp/test.txt. 如果不指定任何前缀,则使用hdfs的默认路径/user/data/ 启动spark-shell: 由于已经在spark-defaults.conf中指定了spark.master,所以启动时默认以standa

java读取resource java读取resource目录下文件的方法: 借助Guava库的Resource类 Resources.getResource("test.txt") 通过文件名获取文件类型 mongodb java

SpringBoot项目构建成jar运行后,如何正确读取resource下的文件 不管你使用的是SpringBoot 1.x还是SpringBoot2.x,在开Dev环境中使用eclipse.IEAD.STS等IDE工具,进行resource目录下文件的获取,简单的采用@Value注解的形式就可以得到,文件读取的主知一般情况下也是没有问题的,比如 File file = ResourceUtils.getFile("classpath:exceltmp/template_export.xls&q

目录 一.前提条件 二.使用ClassPathResource类读取 2.1.Controller.service中使用ClassPathResource 2.2.单元测试使用ClassPathResource 三.使用FileSystemResource类读取文件 一.前提条件 要去读取的文件是存放在project/src/main/resources目录下的,如下图中的test.txt文件. 二.使用ClassPathResource类读取 2.1.Controller.service中使用

1. 任务背景 近日有个项目任务,要求读取压缩在Zip中的百科HTML文件,经分析发现,提供的Zip文件有如下特点(=>指代对应解决方案): (1) 压缩为分卷文件 => 只需将解压缩在同一目录中的一个分卷zip即可解压缩出整个文件 (2) 压缩文件中又包含不同的两个文件夹,且各包含n个小zip文件,小zip文件中包含目录及对应的HTML文本文件 采用第一方案:依次解压缩各小zip文件,存放在一个目录中,然后上传到HDFS中 存在问题:每个小zip都包含上万个小文件,按照第一方案解压缩,耗费的

背景:最近做项目重构将以前的ssh + angular js架构,重构为spring boot + vue.项目是一个数据管理平台,后台涉及到多表关联查询,数据导入导出等. 问题:读取resource 目录下文件时出现路径找不到. 原因:spring boot 将项目打包为jar,使用 java - jar 包名 在服务器上运行.此时文件为打包文件,所以不能通过路径获取到文件.类似不能读取压缩包中的文件,必须先解压缩.结论:spring boot 中的文件只能通过流来进行读取. 可以通过以下方法

sparkSession 读取 csv 1. 利用 sparkSession 作为 spark 切入点 2. 读取 单个 csv 和 多个 csv from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import SQLContext if __name__ == '__main__': scSpark = SparkSession \ .builder \ .appName("reading csv") \ .getOrCrea

通过 spark.read.csv读取CSV文件时,遇到 到 ArrayIndexOutOfBoundsException报错,初步判断是缺少参数导致,放百度看看,没找引起问题相关的参数. 第一个看到的可能是null值导致,以前的字段也有空值,但无此问题啊. 另有说是paranamer包太旧与JDK1.8有问题,升级到最新版本可以解决,操作后,发现问题依旧. 再次放百度,没找到相关的,其中有一个说是内部表与外部表关联时,如果外部表的字段不一样,会有这个报错.那么会不会是文件的问题呢? 删除文件,

ArrayList<PatrolOper> patrolOpers = new ArrayList<>(); String jsonData = null; File jsonFile = null; try { jsonFile = ResourceUtils.getFile("classpath:jsonRequest.json"); } catch (FileNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } try