Spark读取Hdfs

chenchenzff 2014-11-11 09:48:57

最近才开始搞spark，请问各位大神怎么让spark高效的读取Hdfs上的二进制文件，求解决，急~~~

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chenchenzff 2014-11-13

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谢谢，我试试

人生偌只如初见 2014-11-11

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SparkContext中有sequenceFile[K, V]方法用来读取序列化二进制文件，K和V是文件中的key和values类型。它们必须是Hadoop的Writable的子类。

1.解释 2.代码： 3.结果：

火花基读取文件文本并将其从HDFS写入拼花文件使用路径/ usr / trannguyenhan将sample_text文件夹中的5个文件.dat推送到HDFS（您可以修改路径，但也必须在代码中修改路径） hdfs dfs -mkdir /usr hdfs dfs -mkdir /usr/trannguyenhan hdfs dfs -copyFromLocal 稍后，转到文件夹项目并打开终端并运行： mvn clean package 是构建文件jar，文件jar诞生在目标文件夹中。使用spark-submit运行jar文件： spark-submit --class main.Main --master local[2] target/-V1.jar 一个文件夹的pageviewlog在HDFS中诞生。使用cho

发货的应用 ShippedAnalytics集群随附的演示和示例应用程序它具有以下演示（作为Maven模块实现）检查HDFS是否正在运行的hdfs ，并尝试写入文件并读取它。它在名称节点上运行 spark从HDFS读取文件，执行字计数，然后将其写回到HDFS。 cassandra与HDFS相似，但是从Cassandra数据库进行写入/读取 spark-cassandra通过HDFS和Spark-Cassandra连接器读取/写入数据，一起测试所有这三个组件如何建造使用Apache Maven，从此自述文件的目录中运行命令mvn clean install 。如何部署和执行部署说明因演示而异，请参阅演示特定的说明

现在Hive执行结果会存储到HDFS上，这些文件是一些SQL语句，我们可以通过Spark读取这些文本文件，然后导入到MySQL中，下面是实现了如何通过Spark来读取HDFS，通过在Parition中获取数据库的连接，并把操作MySQL数据库，从而实现Spark读取HDFS，来操作MySQL。本项目的环境：JDK：1.7Hadoop：2.7.1Spark：1.6.0Scala：2.10.5采用SB...

其中，Spark提供了对Hadoop分布式文件系统（HDFS）的支持，使用户能够高效地读取和处理存储在HDFS上的数据。然而，Spark通过其分布式计算模型和内存计算的特性，能够以高效的方式读取和处理HDFS上的大型文件。综上所述，Spark提供了高效的方式来读取HDFS文件，通过合理的编程实践和优化措施，可以进一步提升读取速度。选择合适的文件格式：选择适合数据类型和读取需求的文件格式，例如Parquet或ORC，这些格式可以提供更高的读取性能和压缩率。代表要读取的文件在HDFS上的路径。

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