目录 可以先用local模式读取一下 步骤 一.先将做测试的数据上传到HDFS 二.开发scala代码 standAlone模式查看HDFS上的文件 步骤 一.退出local模式,重新进入Spark-shell 二.开发scala代码 可以先用local模式读取一下 步骤 一.先将做测试的数据上传到HDFS cd /export/servers/sparkdatas hdfs dfs -mkdir -p /sparkwordcount hdfs dfs -put wordcount.txt /s

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

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

公司的hadoop集群是之前的同事搭建的,我(小白一个)在spark shell中读取hdfs上的文件时,执行以下指令 >>> word=sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/test.txt") >>> word.first() 报错:java.net.ConnectException: Call From hadoop/133.0.123.130 to localhost:9000 fail

本文通过MetaWeblog自动发布,原文及更新链接:https://extendswind.top/posts/technical/problem_spark_reading_hdfs_serializable Spark提供了HDFS上一般的文件文件读取接口 sc.textFile(),但在某些情况下HDFS中需要存储自定义格式的文件,需要更加灵活的读取方式. 使用KeyValueTextInputFormat Hadoop的MapReduce框架下提供了一些InputFormat的实现,其

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

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

最近几天,在研究怎么样把日志中的IP地址转化成具体省份城市. 希望写一个pig udf IP数据库采用的纯真IP数据库文件qqwry.dat,可以从http://www.cz88.net/下载. 这里关键点在于怎么样读取这个文件,浪费了二天时间,现在把代码记录下来供和我遇到相同问题的朋友参考. pig script register /usr/local/pig/mypigudf.jar; define ip2address my.pig.func.IP2Address('/user/anny/

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

场景一: api:  textFile("hfds://....").map((key,value)).reduceByKey(...).map(实际的业务计算逻辑) 场景:hdfs的某个文件有183个block,他们的大小分布非常不均匀时,比如有的是200M,有的是1M,有的是10K.此时spark计算非常非常慢,通过web ui监视发现,有的task处理了好几百M的数据,有的 task之处理了几k,导致严重的数据倾斜. 其中stage0阶段有183个task,这个阶段几乎没有什么计

package dao; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.*; import java.io.*; public class HDFSApi { /** * 读取文件内容 */ public static void cat(Configuration conf, String remoteFilePath) throws IOException { FileSystem fs = F

基础环境: cdh2.71 需要注意: url地址参照 <property> <name>dfs.namenode.servicerpc-address</name> <value>node11.com:8022</value> </property> hdfs url地址参照 hdfs-site.xml public static void main(String[] args) throws Exception{ public s

import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.security.PrivilegedExceptionAction; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; import java.util.concurrent.ConcurrentMap; import org.apache.had

#!/bin/bash source /etc/profile; ################################################## # Author: ouyangyewei # # # # Content: Combineorder Algorithm # ################################################## # change workspace to here cd / cd /home/deploy/rec

package iie.udps.example.operator.spark; import scala.Tuple2; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apa

使用JAVA api读取HDFS文件乱码踩坑 想写一个读取HFDS上的部分文件数据做预览的接口,根据网上的博客实现后,发现有时读取信息会出现乱码,例如读取一个csv时,字符串之间被逗号分割 英文字符串aaa,能正常显示 中文字符串"你好",能正常显示 中英混合字符串如"aaa你好",出现乱码 查阅了众多博客,解决方案大概都是:使用xxx字符集解码.抱着不信的想法,我依次尝试,果然没用. 解决思路 因为HDFS支持6种字符集编码,每个本地文件编码方式又是极可能不一样的

不多说,直接上代码 from hdfs import Client import pandas as pd HDFSHOST = "http://xxx:50070" FILENAME = "/tmp/preprocess/part-00000" #hdfs文件路径 COLUMNNAMES = [xx'] def readHDFS(): ''' 读取hdfs文件 Returns: df:dataframe hdfs数据 ''' client = Client(HDF

1. hadoop fs -ls  可以查看HDFS文件 后面不加目录参数的话,默认当前用户的目录./user/当前用户 $ hadoop fs -ls 16/05/19 10:40:10 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Found 3 items drwxr-xr-x

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

某些场景下,我们在写UDF实现业务逻辑时候,可能需要去读取某个文件. 我们可以将此文件上传个hdfs某个路径下,然后通过hdfs api读取该文件,但是需要注意: UDF中读取文件部分最好放在静态代码块中(只会在类加载时候读取一次)或者放在构造方法中(在实例化的时候执行一次),尤其在处理的数据量比较大的时候,否则会反反复复的读取,造成不必要的开销,甚至任务失败,示例代码如下: package cn.com.dtmobile.udf; import java.util.HashMap; impor