今天给各位分享java语言使用spark解析文件的知识，其中也会对spark wordcount Java进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、java的怎么操作spark的dataframe
- 2、hudi与spark,与对象存储如何结合使用,支持javaa
- 3、Spark实例-spark读取外部配置文件之--files
- 4、Hive和Spark当中对小文件的处理
- 5、用spark获取日志文件中记录内容?
j***a的怎么操作spark的dataframe
1、通过显示指定列，可以只选择需要的数据列，减少不必要的数据读取和处理，从而提高程序的运行效率。此外，还可以减少内存占用，避免在处理大数据时出现内存溢出等问题。
2、spark不带分区查询的方法如下：首先，创建一个DataFrame来表示数据集。其次，使用DataFrame的各种操作方法（如filter、select、groupBy等）来执行查询。最后，使用collect或show方法来查看查询结果。
3、如果key或者value是基本数据类型，那么要用map类算子生成一个新的J***aPairRDD；如果key或者value是对象类型，那么出了上述方法，也可以使用foreach类算子直接修改key或value的值。
4、没啥大的区别，就是spark支持不同的开发语言而已。spark建议用scalc开发，毕竟spark用Scala写的。就像hadoop一样，用j***a写的，就推荐用j***a开发一个道理。
5、(1)操作流程 RDD 操作 可在需要 Shuffle 的操作算子上直接设置并行度或者使用 spark.default.paralleli*** 设置。如果是 Spark SQL，还可通过 SET spark.sql.shuffle.partitions=[num_tasks] 设置并行度。
6、transformation操作具有懒加载的特性，你定义完操作之后并不会立即加载，只有当某个action的算子执行之后，前面所有的transformation算子才会全部执行。
hudi与spark,与对象存储如何结合使用,支持j***aa
1、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：***s：//github***/apache/hudi/issues/3042 Spark Hive Sync目前只支持DataFrame API。
2、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。
3、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。
Spark实例-spark读取外部配置文件之--files
1、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。
2、在Spark中***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)。
3、第一种，将小文件合并成一个大文件 第二种，使用SparkContext中提供： wholeTextFiles 方法，专门读取小文件数据。
4、新建文件 StreamDataSparkDemo.scala 以上，我们从Kafaka服务器读取一个 topic 为 spark 的流，然后进行展示。运行程序，输出如下：取出数据之后，就可以用于实时分析了。
5、(%t) [%p - %l] %m%n | 这样Spark应用程序在运行的时候会打出WARN级别的日志，然后在提交Spark应用程序的时候使用 --files 参数指定上面的 log4j.properties 文件路径即可使用这个配置打印应用程序的日志。
Hive和Spark当中对小文件的处理
第一种，将小文件合并成一个大文件 第二种，使用SparkContext中提供： wholeTextFiles 方法，专门读取小文件数据。
由于Spark应用写数据到Hive表时，容易因为shuffle数过多导致生成过多小文件，影响集群存储利用率；故需要一个能避免读写冲突的小文件合并工具。TBC：可通过读取MySQL配置表来指定需要合并的目录、文件类型，方便随时修改。
每天调度去合并 （-15天 业务周期） 3）小文件的危害： a.撑爆NN。 b.影响hive、spark的计算。占用集群计算*** 如果是伪分布式，那么副本数只能为一。
Hive On Spark做了一些优化：Map Join Spark SQL默认对join是支持使用broadcast机制将小表广播到各个节点上，以进行join的。但是问题是，这会给Driver和Worker带来很大的内存开销。因为广播的数据要一直保留在Driver内存中。
在开发过程中使用spark去读取hive分区表的过程中（或者使用hive on spark、nodepad开发工具），部分开发人员未注意添加分区属性过滤导致在执行过程中加载了全量数据，引起任务执行效率低、磁盘IO大量损耗等问题。
paralleli***参数 读取初始文件产生的并行度 spark中的内存分为多个部分，UI页面上显示的只是缓存RDD用的storage memory，大约是（总内存 - 300M) * 60% * 50% 的量，所以会偏小。具体内存分配如下图：以上。
用spark获取日志文件中记录内容?
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。
用spark-shell去进行日志信息的统计的话，首先第一步就是创建rdd，将数据加载进去。第二步，就是进行map操作，然后调用filter进行过滤，包含404的页面，然后调用count进行统计行数。
运行中的Spark任务可以直接通过spark web ui查看：对于已经结束的yarn应用，spark进程已经退出也无法提供webui服务。
j***a语言使用spark解析文件的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于spark wordcount j***a、j***a语言使用spark解析文件的信息别忘了在本站进行查找喔。
