我的数据是以相对较小的Avro记录的形式编写的,用Parquet文件编写(平均<1MB)。
到目前为止,我使用本地文件系统对Spark进行了一些测试。
我使用目录层次结构对数据进行分区。
在文件夹级别上使用分区的主要原因是,例如,当Spark读取数据时,在已分区的列上有一个过滤器(只要格式为path/partitionname=value,从文件夹名称中提取),它将只读取所需的文件夹(而不是读取所有内容然后应用过滤器)。因此,如果您想使用这种机制,请在文件夹结构中使用层次结构(我经常使用它)。
一般说来,我建议避免使用很多数据很少的文件夹(不确定这里是不是这样)
关于Spark输入分区(相同的词不同的意思),当从HDFS读取时,Spark将尝试读取文件,以便分区与HDFS上的文件匹配(以防止洗牌),因此如果数据由HDFS分区,Spark将匹配相同的分区。据我所知,HDFS并不分区文件,而是复制文件(以增加可靠性),所以我认为单个大的parquet文件将在HDFS上转换为单个文件,该文件将被读入单个分区,除非您在读取时重新分区或定义分区数(根据Spark版本有几种方法可以做到这一点。请参见此)
HDFS设置: 未设置。 不返回任何内容。 我试图避免自己在加载后不得不在应用程序中重新分区。 是否有一种方法可以强制Spark用存储在HDFS上的相同数量的分区加载parquet文件?
步骤3我通过for循环加载每个分区,执行聚合,并以追加模式将其保存为文件夹,这样我就有9个模块作为文件夹:、等。它们不按模块分区,只是保存为文件夹。由于我的默认spark numpartitions是,每个模块文件夹都有文件,因此总共有文件 步骤4到目前为止还不错,但是我需要按把它分区回来。因此,我循环遍历每个分区,并将文件保存为一个没有任何分区的parquet文件。这导致总共有文件。我不知道这是
Parquet是一种柱状(columnar)格式,可以被许多其它的数据处理系统支持。Spark SQL提供支持读和写Parquet文件的功能,这些文件可以自动地保留原始数据的模式。 加载数据 // sqlContext from the previous example is used in this example. // createSchemaRDD is used to implicitl
一、介绍 HDFS (Hadoop Distributed File System)是 Hadoop 下的分布式文件系统,具有高容错、高吞吐量等特性,可以部署在低成本的硬件上。 二、HDFS 设计原理 2.1 HDFS 架构 HDFS 遵循主/从架构,由单个 NameNode(NN) 和多个 DataNode(DN) 组成: NameNode : 负责执行有关 文件系统命名空间 的操作,例如打开,
null 在读取数据时,我希望1个用户的所有数据都落入同一个spark分区。单个spark分区可以有1个以上的用户,但它应该有所有这些用户的所有行。 目前,我使用的是:sparksession.read.parquet(“../userdata”).repartition(200,col(“userid”)) (还尝试了使用自定义分区器的partitionBy;操作顺序:DataFrame->RD
您可以在Amazon EMR上使用Spark和Databricks来使用S3选择,但只能用于CSV和JSON文件。我猜S3选择不提供纵栏文件格式,因为它不会有多大帮助。 假设我们有一个包含< code>first_name 、< code>last_name和< code>country列的人员数据湖。 如果数据存储为CSV文件,并且您运行类似于<code>peopleDF.select(“fir
我们正在使用AWS胶水来转换存储在我们的S3数据片中的JSON文件。 这是我遵循的步骤, > 创建了一个爬虫程序,用于从包含JSON数据的datalake bucket生成Glue上的表。 新创建的表具有如下分区, 名称、年、月、日、时 创建了一个胶水作业,将其转换为拼花地板并存储在不同的桶中 通过这些过程,作业可以成功运行,但新bucket中的数据不会被分区。它只是在一个目录下。 我想实现的是转
是否有一种已知的方法使用Hadoop api/spark scala在Hdfs上将文件从一个目录复制到另一个目录? 我尝试使用copyFromLocalFile,但没有帮助