java语言使用spark解析文件（spark解析json文件）

Java函数 2024-02-07 12:10:10

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于java语言使用spark解析文件的问题，于是小编就整理了6个相关介绍java语言使用spark解析文件的解答，让我们一起看看吧。

1、Spark实例-spark读取外部配置文件之--files
2、如何使用Spark/Scala读取Hbase的数据
3、hudi与spark,与对象存储如何结合使用,支持javaa
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1、Spark实例-spark读取外部配置文件之--files

我们可以直接在Master UI界面查看应用程序的日志，在默认情况下这些日志是存储在worker节点的work目录下，这个目录可以通过 SPARK_WORKER_DIR 参数进行配置。

上面的示例代码首先使用Spark的textFile（）方法读取日志文件，然后使用map（）方法将日志文件的每一行按空格分割成一个数组，得到一个日志记录的RDD。接着使用filter（）方法过滤出指定类型的日志记录，最后对日志记录进行处理。

在Spark中采用本地模式启动pyspark的命令主要包含以下参数：master：这个参数表示当前的pyspark要连接到哪个master，如果是local[*]，就是使用本地模式启动pyspark，其中，中括号内的星号表示需要使用几个CPU核心（core）。

出现这种问题通常是由于：parquet路径存在，但是该路径中没有parquet文件。

修改和配置相关文件与Linux的配置一致，读者可以参照上文Linux中的配置方式，这里不再赘述。（7）运行Spark 1）Spark的启动与关闭 ①在Spark根目录启动Spark。./sbin/start-all.sh ②关闭Spark。

题主是否想询问“spark读取不到最新数据的原因是什么？”原因有缓存问题、数据源问题。缓存问题：如果数据是被缓存的，而且读取的是缓存数据，那么就无法读取到最新数据。此时需要清除缓存或者使用unpersist（）方法来删除缓存。

2、如何使用Spark/Scala读取Hbase的数据

1、从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的。

2、首先是pom.xml，注释了一些东西，比如不用添加hbase-client和hbase-server，java中写MapReduce操作hbase需要这两个，scala写spark操作hbase不需要这两个，程序跑不起来，sc无法创建。

3、spark读取hbase数据形成RDD，构建schma信息，形成DF 通过sparkSQL 将df数据写入到指定的hive表格中。

3、hudi与spark,与对象存储如何结合使用,支持javaa

设置表名，基本路径和数据生成器。新增数据，生成一些数据，将其加载到DataFrame中，然后将DataFrame写入Hudi表。Mode（overwrite）将覆盖重新创建表（如果已存在）。可以检查/tmp/hudi_trps_cow路径下是否有数据生成。

需要修改 packaging/hudi-flink-bundle/pom.xml ，在 relocations 标签中加入：然后重新编译。参考链接：https：//github.com/apache/hudi/issues/3042 Spark Hive Sync目前只支持DataFrame API。

支持。根据查询华为官网显示，因为华为存储对象不限，所以支持hudi写入。

数据使用行存储（avro）和列存储（parquet）共同存放。其中新变更的数据使用行存储，历史数据采用列存储。

Hudi简介1 时间线（Timeline）Hudi内部按照操作时刻（instant）对表的所有操作维护了一条时间线，由此可以提供表在某一时刻的视图，还能够高效的提取出延后到达的数据。

这些记录由以前所定义的receiver对象填充，并且此map函数在这个micro-batch内产生另一个DSTREAM存储变换后的记录来进行额外的处理。

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到此，以上就是小编对于java语言使用spark解析文件的问题就介绍到这了，希望介绍关于java语言使用spark解析文件的6点解答对大家有用。

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java语言使用spark解析文件（spark解析json文件）

1、Spark实例-spark读取外部配置文件之--files

2、如何使用Spark/Scala读取Hbase的数据

3、hudi与spark,与对象存储如何结合使用,支持javaa

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