spark读取文件分区，textFile()的理解

最新推荐文章于 2024-03-07 17:47:04 发布

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#spark #大数据

博客探讨了Spark中textFile函数的使用，通过实例解释了如何根据最小分区数设置来影响最终分区数量。内容涉及文件读取、分区计算逻辑以及Hadoop的TextInputFormat。在给定的例子中，1.txt和2.txt文件被读取，每个文件按指定的每个分区字节数进行分区，导致最终产生7个分区。讨论了分区原则，包括余下字节大于分区数据量0.1倍时会创建额外分区。

textFile函数

SparkContext.textFile(path,minPartitions)

设置两个文件：1.txt 和 2.txt放在data目录下，读取data目录，结合实际分区理解最小分区数对最终分区个数的影响。

1.txt文件内容如下

12
3456

2.txt文件内容如下

78
910

测试代码

val conf: SparkConf = new SparkConf().</

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SparkRDD数据数据读取：readTextFile和HadoopRDD

AI天才研究院

08-02

624

《SparkRDD数据读取：readTextFile和HadoopRDD》 1. 背景介绍 1.1 问题的由来在大数据时代，数据的规模和复杂性都在不断增长。传统的数据处理方式已经无法满足现代应用的需求

Spark源码解析之读取文件

话数Science

10-04

878

Spark读文件分为两种，一种是是通过SparkContext读取，一种是通过FileSourceScanExec读取（SparkSql属于这种）

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1 条评论

Even170 2023.12.05
这里设定分区数是5，为什么大于0.1后就加了2呢？因为两个文件吗？

Spark之textFile切片详解

洛云凡

11-08

3805

textFile spark所有基于文件的输入方法，都支持目录读取、压缩文件、和通配符，比如： textFile("/my/directory") textFile("/my/directory/*.txt") textFile("/my/directory/*.gz") 该方法还采用可选的第二个参数来控制文件的分区数，分区规则可以参考源码。首先按住crtl，鼠标左键点击进入textF...

spark读取hdfs文件的分区数

lijianqingfeng的专栏

12-21

2199

一直以来都没搞懂spark读hdfs文件到底是怎么确定分区数的，分区数如果超过了spark的并行度怎么办。最近又在写spark任务，顺便看一下这个逻辑。（1）spark读hdfs文件的分区数由hdfs文件占用的文件块数决定。我们知道，hdfs文件存储的时候是分文件块的，就想操作系统存储文件一样。操作系统的一块一般是1024kB，hdfs文件一般存储大文件，一块一般设置为128MB。例如：如果读取的一个hdfs文件大小为1280MB，可能是存储为10块，那么spark读取这个文件的分区数就是.

spark textFile方法

鸭梨的博客

11-19

4423

/** * 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. * @param path path to the text file on a supported file system * @param minPartitions

Spark textFile

搬砖小工053

07-21

2239

Spark 支持 text files ,SequenceFiles 和任何 hadoop inputFormat 格式，使用 textFile() 方法可以将本地文件或者HDFS文件转换成RDD。如果读取本地文件，各节点都要有该文件，或者使用网络共享文件支持整个文件目录的读取，如 textFile(“/my/directory”) 压缩文件读取，如textFile(“/my/directory

textFile

chbxw

04-20

1537

1.1、textFile, 实际调用hadoopFile /** * 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 String...

spark-textFile构建RDD的分区及compute计算策略

04-08

Spark-textFile 构建 RDD 的分区及 Compute 计算策略 Spark-textFile 是 Spark 中的一种常用方法，用于从文本文件中构建 RDD。它的主要作用是将文本文件的内容读取出来，并将其转换为 RDD，以便进行后续的数据处理...

spark RDD textFile算子分区数量详解

lynn_simon的博客

11-24

957

进入textFile原码发现分区数量调用 hadoopFile中的TextInputFormat类,传入参数Key为LongWritable即偏移量,value为Text, 由此得知是通过这个类来读取继续进入TextInputFormat类中发现有个是否可以切分的判断,可以知道一些不可拆分的文件由此过滤掉,可以切片拆分的文件继续往下寻找却没有相关处理逻辑 ,所以我们向上去到父类FileInputFormat中找到如上逻辑,调用了listStatu与namenode交互获取文件属性,把要读取的文件

【spark2】【源码学习】【分区数】spark读取本地/可分割/单个的文件时是如何划分分区

梦，不可及，所以可期待...

10-06

2114

大数据计算中很关键的一个概念就是分布式并行计算，意思就是讲一份原始数据切分成若干份，然后分发到多个机器或者单个机器多个虚拟出来的内存容器中同时执行相同的逻辑，先分发(map)，然后聚合(reduce)的一个过程。那么问题是原始文件是怎么切分的呢，在spark读取不同的数据源，切分的逻辑也是不同的。首先spark是有改变分区的函数的，分别是Coalesce()方法和rePartition()方法，但是这两个方法只对shuffle过程生效，包括参数spark.default.parallelism也只是对.

spark04-文件读取分区数据分配原理

oracle8090的博客

02-13

781

文件分区数据分配

spark学习：1.textFile函数

记录项目中所学到的问题，以及自学记录

09-05

1713

textFile函数

spark textfile函数

xiaosongsjm的博客

04-14

397

textfile函数参数可以是目录，但目录下必须都是文件，读取改目录下所有文件若想读取不同目录文件可以传list_str参数，形如：文件1，文件2，文件3。。。

Spark基础【RDD持久化、分区器、文件保存读取】

weixin_43923463的博客

08-18

513

自定义分区器继承Partitioner重写方法（2 + 2）numPartitions：准备分几个区getPartition：根据数据的K返回所在的分区编号，从0开始如果有两个连续的相同分区操作，会发生什么第二个partitionBy会不会有shuffle操作// key的类型是数组类型，且分区器是Hash，抛异常 if(keyClass . isArray && partitioner . isInstanceOf [ HashPartitioner ]) {...

spark-textFile的使用

CZW的博客

06-07

1103

package com.atguigu.bigdata.spark.core.rdd.builder import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Spark02_RDD_File { def main(args: Array[String]): Unit = { // TODO 准备环境 // local[*] *表示当前系统最大可用核数如果直接写l

源码走读篇之：spark读取textfile时是如何决定分区数的

weixin_36630761的博客

05-03

1486

前言：关于源码的文章，我自己其实也一直在有道云上有总结一些，犹豫平日里上班的缘故，着实没有太多的精力来写体系的写这些东西，但是，却着实觉得这些东西其实还是很重要的，特别是随着工作时间的渐长，越发觉得源码这个东西还是必须要看的，能带来很多的启发，我个人的体会是，每个工作阶段去解读都会有不一样的感受。我也不敢说去解读或者说让你彻底搞个明白，自己确实没有那个水平。我...

spark入门 textFile 分区（七)

weixin_43205308的博客

06-09

1185

spark.default.parallelis默认是你的计算机核数，所以当时单核的时候是1，双核数以上是2，可以通过 conf.set(“spark.default.parallelism”, “1”)强制配置为1。模数=文件字节大小/math.min(“spark.default.parallelism”，2)分区数=Math.ceil(文件字节大小/模数) 向上取整。大文件如果是存到本地的化默认为32M hdfs为128M。一个分区大小为128M，还需要基于大文件考虑。

Spark的textFile源码分析

最新发布

weixin_43218601的博客

03-07

688

ok，得到goalSize以后我们还需要计算一个splitSize，也就是真正的分区切片大小，这个公式是splitSize=max(minSize,max(goalSize,blockSize))，这里的话minSize默认为1，blockSize默认就是Hadoop的切块大小(所以我们可以调整minSize和blockSize灵活调整splitSize的大小，想调大，就把minSize调大，想调小，就把blockSize调小)。注意我这里说的切一个分区是按照逻辑切片，而不是真的对文件物理切分。

Spark源码解析之textFile

走向程序的康庄大道

02-08

4169

Spark加载文件的时候可以指定最小的partition数量，那么这个patition数量和读取文件时的split操作有什么联系呢？下面就跟着Spark源码，看看二者到底是什么关系。/** * Read a text file from HDFS, a local file system (available on all nodes), or any * Hadoop-supported file

spark textfile读取文件

08-20

### 回答1： Spark中的textFile函数可以用来读取文本文件。它可以接受一个文件路径作为参数，并返回一个RDD对象，其中每个元素都是文件中的一行文本。例如，以下代码可以读取一个名为“input.txt”的文本文件： val lines = sc.textFile("input.txt") 其中，sc是SparkContext对象，需要在程序中先创建。读取完成后，可以对RDD对象进行各种操作，例如过滤、映射、聚合等。 ### 回答2： Spark的TextFile方法是用于读取文本文件的函数。使用这个方法，我们可以轻松地从本地文件系统或分布式文件系统中读取文本文件，并将其转换为RDD。在Spark中，我们可以使用TextFile方法来读取文本文件，这个方法接受一个参数，即文件的路径。文件的路径可以是本地文件系统的路径，也可以是分布式文件系统（如HDFS）的路径。当我们调用TextFile方法时，Spark会将文本文件加载到集群中，并将其分成多个分区。每个分区都包含文件中的一部分数据，可以并行处理。分区的数量通常由文件的大小和集群的计算能力决定。读取文本文件后，我们可以对RDD执行各种转换和操作，如筛选、映射、聚合等。这些操作可以通过RDD的各种转换函数来实现，如Filter、Map、Reduce等。此外，我们还可以在读取文本文件时指定一些可选的参数，如文件的格式、编码方式等。例如，我们可以通过设置TextFile的第二个参数来指定文件的格式，如TextFile("file.txt", "com.databricks.spark.csv")，这样就可以读取CSV格式的文件。总而言之，Spark的TextFile方法是一个非常方便的函数，可以帮助我们轻松地读取文本文件，并进行各种数据处理和分析。无论是在本地环境还是分布式环境中，TextFile都是一个非常常用的读取文件的方法。 ### 回答3： Spark的textFile函数是用来读取文本文件的。它支持读取本地文件系统，也可以读取分布式文件系统（如HDFS）中的文件。 textFile函数的用法如下： val rdd = sc.textFile("file:///path/to/file") 其中，sc是SparkContext对象，"file:///path/to/file"是要读取的文件路径。如果是在本地文件系统中，则file://可以省略，直接写路径即可。 textFile函数会将文本文件读取为一个RDD（弹性分布式数据集）。每一行文本都会作为RDD中的一个元素，文件中的每一行都会作为RDD中的一个分区（partition）。如果文件很大，Spark会自动将文件进行切片并以分区的形式在集群中并行处理。读取文件后，可以对RDD进行各种转换和操作。例如，可以使用map、filter、count等函数对每一行文本进行处理和统计。此外，还可以将多个文本文件合并为一个RDD，使用union函数来实现。需要注意的是，textFile函数只是将文件读取为RDD，而不会对文件内容进行解析或解码。对于非文本文件（如二进制文件），需要自行根据文件格式进行解析和处理。总之，通过Spark的textFile函数可以方便地读取文本文件，并在集群中进行并行处理和分析。同时，可以应用Spark丰富的操作和转换函数对文件内容进行处理和转换。