《Spark快速大数据分析》—— 第五章 数据读取和保存

最新推荐文章于 2022-01-04 07:42:57 发布
转载 最新推荐文章于 2022-01-04 07:42:57 发布 · 103 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/327387
文章标签：

#大数据

由于Spark是在Hadoop家族之上发展出来的，因此底层为了兼容hadoop,支持了多种的数据格式。如S3、HDFS、Cassandra、HBase，有了这些数据的组织形式，数据的来源和存储都可以多样化~

449064-20160905224036098-287547008.png

本文转自博客园xingoo的博客，原文链接：《Spark快速大数据分析》—— 第五章 数据读取和保存，如需转载请自行联系原博主。
H_MZ
关注
spark sql多维分析优化——提高读取文件的并行度
xiaoluobutou的专栏
02-23 1245
知识技术不能留盲点，尤其是正在用的关键技术。盲点、死穴，不花时间去研究，总会绊你一脚。主动学习，保持激情，不断提高～
Spark高级数据分析（1） ——纽约出租车轨迹的空间和时间数据分析
热门推荐
IIGEOywq
11-21 1万+
前言本文在之前搭建的集群上，运行一个地理空间分析的示例，示例来自于《Spark高级数据分析》第八章。 Github项目地址：https://github.com/sryza/aas/tree/master/ch08-geotime ， 这个例子是通过分析纽约市2013年1月份的出租车数据，统计纽约市乘客下车点落在每个行政区的个数。 在开始正文之前,需要掌握以下基础知识： Scala基础语法 S
《Spark快速大数据分析》-《第五章--数据读取与保存》-读书笔记
pt798633929的博客
03-09 171
【spark篇】spark集群基于不同模式下搭建及过程分析
chenshi_2753的博客
06-07 510
第一部分：基于standalone集群搭建 规划：node01为主节点，node02,node03为从节点。 一、配置项 操作node01: 1.修改conf下的slaves文件 修改localhost为node02和node03 从节点 2.修改spark-env.sh export SPARK_MASTER_IP=node01 export SPARK_MAS...
spark快速大数据分析之数据读取与保存
何成俭的博客
05-24 6993
1 动机   探索spark对不同地方或不同的数据的读取和保存方法,通过本节学习可以掌握将数据读取到spark,并将计算结果以你希望的方式存储起来。 spark生态常见三种数据源： 文件格式与文件系统，spark SQL中的结构化数据源， 数据库与键值存储 2文件格式       a.0....逗号分隔值CSV与制表符分隔值      a.文本文件 ------非结构化  
46488-Spark大数据技术与应用(1-3).pdf
02-25
46488-Spark大数据技术与应用(1-3)46488-Spark大数据技术与应用(1-3)46488-Spark大数据技术与应用(1-3)46488-Spark大数据技术与应用(1-3)
【Spark研究】极简 Spark 入门笔记——安装和第一个回归程序
06-20
它可以处理大型数据，快速地进行数据分析和处理。 九、Spark 的优点 Spark 的优点是处理大型数据的能力，快速的计算速度，交互式的命令行终端等。 十、Spark 的缺点 Spark 的缺点是需要学习 Scala 语言，并且...
基于Python语言的Spark数据处理分析——2020年美国新冠肺炎疫情数据分析
weixin_45835954的博客
06-06 4321
基于Python语言的Spark数据处理分析——2020年美国新冠肺炎疫情数据分析 目录基于Python语言的Spark数据处理分析——2020年美国新冠肺炎疫情数据分析一、实验环境二、数据集1.数据集下载来源2.转换文件格式3.上传文件至HDFS文件系统三、使用Spark进行数据分析1.读取文件并生成DataFrame2.采用python编程语言进行数据分析3.将HDFS上结果文件保存到本地文件系统四、数据可视化1.可视化工具2.数据可视化代码3.可视化结果五、总结六、参考材料 一、实验环境 （1）操作系
【Spark】Spark电商数据分析
HR的博客
01-04 4016
Spark电商数据分析数据展示与分析需求：Top10 热门品类需求分析实现方法一实现方法二实现方法三实现方法四需求：Top10 热门品类中每个品类的 Top10 活跃 Session 统计需求：页面单跳统计什么是页面单跳统计页面单跳的意义 数据展示与分析 上面的数据图是从数据文件中截取的一部分内容，表示为电商网站的用户行为数据，主要包含用户的 4 种行为：搜索，点击，下单，支付。数据规则如下： ➢ 数据文件中每行数据采用下划线分隔数据 ➢ 每一行数据表示用户的一次行为，这个行为只能是 4 种行为的一种.
如何应对Spark-Redis行海量数据插入、查询作业时碰到的问题
华为云官方博客
11-28 2395
摘要：由于redis是基于内存的数据库，稳定性并不是很高，尤其是standalone模式下的redis。于是工作中在使用Spark-Redis时也会碰到很多问题，尤其是执行海量数据插入与查询的场景中。 海量数据查询 Redis是基于内存读取的数据库，相比其它的数据库，Redis的读取速度会更快。但是当我们要查询上千万条的海量数据时，即使是Redis也需要花费较长时间。这时候如果我们想要终止select作业的执行，我们希望的是所有的running task立即killed。 Spark是有作业调度机..
spark操作redis_Redis, Spark总结
weixin_39855658的博客
12-22 719
Springhttps://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-master-spring-transactional-use/index.htmlSpringMVC工作流程：1. 用户发送请求至前端控制器DispatcherServlet2. DispatcherServlet收到请求调用HandlerMapping处理器映射器，请求获取Handler。3....
spark快速大数据分析之学习记录（七）
KYkankankan的博客
07-10 312
题外话：这是一个“连载”，主要用于记录并监督我每周的Spark学习进程 PairRDD
spark-redis入门教程
g11d111的博客
06-05 1万+
本文是我翻译自redis官方网站文章，英文作者是Itamar Harber。 Spark-Redis是用Spark在redis上面进行读写数据操作的包。其支持redis的所有数据结构：String（字符串）, Hash（哈希）, List（列表）, Set and Sorted Set（集合和有序集合）。此模块既可以用于Redis的standalone模式，也可用于集群情况。此外，Spark-R
Xshell远程集群上的pyspark中配置ipython notebook
joywww的博客
02-19 424
Xshell远程集群上的pyspark中配置ipython notebook安装条件安装并配置jupyter notebook设置spark_home环境变量设置Xshell会话属性测试使用 安装条件 Xshell集群上已经安装spark、pyspark和python 安装并配置jupyter notebook 在Xshell集群终端中输入以下代码安装jupyter notebook pip install jupyter pip install notebook 在python中生成Notebook配
Xshell部署spark步骤
阿尔法小师妹
07-31 1840
执行spark 命令 1.ssh 主机id  链接测试环境ip 2.输入用户名和密码   3.输入 cd ... 到根目录（返回cd .. 到上级目录） 4.输入 pwd到根目录 5.输入 ls查看根目录下的文件夹 6.输入 cd project 进入所在文件夹（直接进入某个目录：cd  /project/projectShell） 7.输入 ll 查看文件夹下 project 的所有文件大小及创...
spark 稀疏矩阵存储详细解读
bitcarmanlee的博客
05-24 3964
spark mllib模块中，矩阵的表示位于org.apache.spark.mllib.linalg包的Matrices中。而Matrix的表示又分两种方式：dense与sparse。在实际场景应用场景中，因为大数据本身的稀疏性，sparse的方式比dense的方式使用更为频繁。而网络上大部分的资料对与sparse方式解释不是很清晰，本人也花了一些时间来理解，所以特此记录。 1.稀疏矩阵的一些...
《大数据基础——基于Hadoop与Spark》课后习题——第一章部分答案
桑榆AAAK的博客
12-17 5274
仅用于我个人的学习。书籍为人民邮电出版社的《大数据技术基础——基于Hadoop与Spark》。课后习题选择是我个人认为有用的。记录下来是为了督促我学习:)共好
Spark是什么？用Spark进行数据分析​​​​​​​
jiahaowanhao的博客
07-18 1261
Spark是什么？用Spark进行数据分析 1什么是Apache Spark？ Apache Spark是一个为速度和通用目标设计的集群计算平台。 从速度的角度看，Spark从流行的MapReduce模型继承而来，可以更有效地支持多种类型的计算，如交互式查询和流处理。速度在大数据集的处理中非常重要，它可以决定用户可以交互式地处理数据，还是等几分钟甚至几小时。Spark为速度提供的一个重要特性...
Linux Spark数据处理和分析
最新发布
12-27
### Linux环境下Spark数据处理与分析教程 #### 一、准备工作 为了在Linux环境中顺利使用Spark进行数据处理和分析，需先完成一系列准备操作。 确保已成功安装虚拟机并配置好Linux环境[^1]。接着，在此环境中通过清华镜像下载Spark压缩包，并解压至指定目录下： ```bash wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/spark/spark-3.5.1/spark-3.5.1-bin-hadoop3.tgz tar zxvf spark-3.5.1-bin-hadoop3.tgz -C /usr/local/ ``` 设置环境变量以便于后续调用spark-shell等工具更加便捷。编辑`~/.bashrc`文件，在其末尾追加如下内容： ```bash export SPARK_HOME=/usr/local/spark-3.5.1-bin-hadoop3 export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin ``` 使更改生效： ```bash source ~/.bashrc ``` #### 二、启动Spark Shell 输入命令启动交互式的Scala解释器——Spark Shell用于编写简单的测试程序来验证集群状态以及熟悉API接口。 ```bash spark-shell ``` #### 三、加载数据集 利用Spark SQL模块读取外部存储的数据源作为DataFrame对象来进行高效的操作。这里以CSV格式为例展示如何导入本地磁盘上的文件： ```scala val df = spark.read.option("header","true").option("inferSchema", "true").csv("/path/to/csvfile") df.show() ``` #### 四、执行基本转换与动作 基于RDD或Dataset API实现各种ETL流程中的常见任务，比如过滤特定条件下的记录、聚合统计数值等等。下面给出一段计算平均年龄的小例子： ```scala import org.apache.spark.sql.functions._ val avgAge = df.select(avg(col("age"))).collect()(0)(0) println(s"The average age is $avgAge.") ``` #### 五、保存结果到新位置 当完成了所有的变换之后可以将最终得到的结果写出成新的表格形式存入目标路径当中去。 ```scala df.write.mode(SaveMode.Overwrite).parquet("/output/path/") ``` #### 六、停止当前会话 结束本次作业前记得释放资源关闭连接。 ```scala spark.stop() ``` 对于更复杂的业务逻辑还可以考虑引入其他第三方库辅助开发；如果想要直观呈现图表则推荐采用Python生态内的matplotlib来做可视化工作[^3]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值