Spark jar 如何读取上传文件 Spark可以使用SparkFiles读取 –-file中提交上来的文件的本地路径，即：SparkFiles.get("上传的文件名")。 Driver中的文件路径与Executor中获取的路径位置是不一致的，所以不能将Driver中获取到的

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配置Spark读取HBase表数据 操作场景 Spark on HBase为用户提供了在Spark SQL中查询HBase表，通过Beeline工具为HBase表进行存数据等操作。通过HBase接口可实现创建表、读取表、往表中插入数据等操作。 Spark On HBase 登录Manager界面，选择“集群

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描述 默认值 mapreduce.reduce.shuffle.max-host-failures MR任务在reduce过程中读取远端shuffle数据允许失败的次数。当设置次数大于5时，可以降低客户端应用的失败率。该参数适用于 MRS 3.x版本。 5 mapreduce.client

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API接口实现集群用户的创建、修改及删除等操作。 MapReduce 开启Kerberos认证集群的样例工程目录“mapreduce-example-security”。 未开启Kerberos认证集群的样例工程目录为“mapreduce-example-normal”。 MapReduce任务提交Java示例程序。

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MapReduce Java API接口介绍 MapReduce常用接口 MapReduce中常见的类如下。 org.apache.hadoop.mapreduce.Job：用户提交MR作业的接口，用于设置作业参数、提交作业、控制作业执行以及查询作业状态。 org.apache.hadoop

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Streams完成单词统计功能，通过读取输入Topic中的消息，统计每条消息中的单词个数，从输出Topic消费数据，然后将统计结果以Key-Value的形式输出。 MapReduce mapreduce-examples MapReduce任务提交Java示例程序。 本工程提供了一个MapReduce统计数据

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从报错堆栈可以看出是任务在提交过程中分片时在读取HDFS文件阶段内存溢出了，一般是由于该任务要读取的小文件很多导致内存不足。 解决办法 排查启动的MapReduce任务是否对应的HDFS文件个数很多，如果很多，减少文件数量，提前先合并小文件或者尝试使用combineInputFormat来减少任务读取的文件数量。

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pangukitsappdev.skill.doc.summary import DocSummaryMapReduceSkill # 加载原始内容， 需根据文件源自行实现读取步骤 # 以word文件为例，需安装docx库 doc = docx.Document(r'报告.docx')

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MapReduce应用开发常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令，包括提交MapReduce作业，kill MapReduce作业，进行HDFS文件系统各项操作等。 MapReduce输入输出(InputFormat，OutputFormat) M

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从MRS导入数据概述 MapReduce服务（MapReduce Service，简称MRS）是一个基于开源Hadoop生态环境而运行的大数据集群，对外提供大容量数据的存储和分析能力，可解决用户的数据存储和处理需求。具体信息可参考《MapReduce服务用户指南》。 用户可以将海

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MapReduce Java API接口介绍 关于MapReduce的详细API可以参考官方网站：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/api/index.html 常用接口 MapReduce中常见的类如下： org.apache.hadoop

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“compression” 指定ORC格式文件的压缩方式，此选项为可选项。此语法仅对WRITE ONLY的外表有效。 取值范围：zlib，snappy，lz4。缺省值为snappy。 “version” 指定ORC格式的版本号，此选项为可选项。此语法仅对WRITE ONLY的外表有效。 取值范围：目前仅支持0

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“compression” 指定ORC格式文件的压缩方式，此选项为可选项。此语法仅对WRITE ONLY的外表有效。 取值范围：zlib，snappy，lz4。缺省值为snappy。 “version” 指定ORC格式的版本号，此选项为可选项。此语法仅对WRITE ONLY的外表有效。 取值范围：目前仅支持0

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//设置文件压缩方式，HBase默认提供了GZ和SNAPPY两种压缩算法 //其中GZ的压缩率高，但压缩和解压性能低，适用于冷数据 //SNAPPY压缩率低，但压缩解压性能高，适用于热数据 //建议默认开启SNAPPY压缩 hcd.setCompressionType(Compression

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使用Scan API读取HBase表数据 功能简介 要从表中读取数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Scan对象，并针对查询条件设置Scan对象的参数值，为了提高查询效率，最好指定StartRow和StopRow。查询结果的多行数据保存在ResultScan

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从HBase读取数据再写入HBase 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题： 开发Spark应用

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从Hive读取数据再写入HBase 场景说明 Java样例代码 Scala样例代码 父主题： 开发Spark应用

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使用Get API读取HBase表数据 功能简介 要从表中读取一条数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Get对象。也可以为Get对象设定参数值，如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中，Result中可以存储多个Cell。 代码样例 以下代码片段在com

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Spark读取HBase表样例程序 操作Avro格式数据 操作HBase数据源 BulkPut接口使用 BulkGet接口使用 BulkDelete接口使用 BulkLoad接口使用 foreachPartition接口使用 分布式Scan HBase表 mapPartition接口使用

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的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中，SparkSQL支持矢量化读取ORC数据（这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持）。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。 该特性可以通过下面的配置项开启：

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使用Scan API读取HBase表数据 功能简介 要从表中读取数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Scan对象，并针对查询条件设置Scan对象的参数值，为了提高查询效率，建议指定StartRow和StopRow。查询结果的多行数据保存在ResultScan

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