spark基础

你的名字 2022-04-10 05:22 171阅读 0赞

查看hdfs文件分块

hdfs dfs -mkdir -p /events/data

hdfs dfs -put /xxx/xx/3.csv(本地目录) /events/data（hdfs目录）

hdfs fsck /events/data/events.csv -files -blocks //查看文件有多少个物理分块

128M一块，所以1.17G被分成9个物理块，这个文件用spark来装逻辑块，如果一条记录数据量不大的话，

物理块基本等于逻辑块数量，如果太大，可能会不一样。

它的意思就是比如说极端情况下，我有130M的文件，这是2个物理块对吧，一个128M，一个2M，假设我极端情况只有2条数据，那物理块那一刀其实是切在我第二条数据的尾巴了，所以说第二个物理块上有我不可分割的数据，虽然是两个物理块，

但实际上只是1个逻辑块。

![20181225155420459.png][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTE0OTU2NDI_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

spark分区：

默认的就是文件有多少个逻辑块装进spark，就有多少个分区。

当然你可以自己设置分区的数目，这样的话，比如你机器很充裕，你可以按你机器的数量来分区。这是有别

于mapreduce的地方。

val wc = sc.textFile("hdfs:///events/data/3.txt",20) //从hdfs加载文件

val wc = sc.textFile("file:///home/liugen/3.txt",20) //分成20个分区，默认是按hdfs中逻辑块的数量来分。

val data=wc.partitions.size //wc是一个RDD对象，查看他分区的数量

vale data=wc.repartition(25) //在wc的基础上重新生成一个25分区的变量

[20181225155420459.png]: /images/20220402/1346cd90226940ea9f059c2faa3b5c39.png
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