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Sparkシェルでcsvファイルを読み取るにはどうすればよいですか？

質問者：Roumiana Dufner |最終更新日：2020年1月7日
カテゴリ：テクノロジーおよびコンピューティングデータベース
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SparkSQLを使用してspark-shellでCSVファイルを読み取る方法
  1. ステップ1： Spark 1.6.0では、CSVファイルを読み取るには、サードパーティのツール（データブリックCSV API）を使用する必要があります。
  2. ステップ2：使用する前に必要なクラスをインポートします。
  3. 手順3：手順2でインポートしたStructType / StructFieldクラスを使用して、 CSVファイルレコードのスキーマを指定します。
  4. ステップ4：以下のようにsqlContextを使用してCSVファイルをロードします。

これを考慮して、Sparkでcsvファイルを読み取るにはどうすればよいですか？

解決

  1. ステップ1：Sparkアプリケーションを作成します。最初のステップは、SBTを備えたIntelliJIDEでsparkプロジェクトを作成することです。
  2. ステップ2：依存関係を解決します。以下の依存関係を追加します。
  3. ステップ3：コードを書く。このステップでは、CSVファイルを読み取り、データをspark rdd / dataframeにロードするコードを記述します。
  4. ステップ4：実行。
  5. ステップ5：出力。

続いて、質問は、sparkを使用してCSVファイルをハイブにロードするにはどうすればよいですか？ Sparkを使用してCSVファイルをHIVEにインポートするspark -- csvパッケージを使用してCSVファイルをDataFrameに直接ロードすることもできます。次に、生データは、Spark RDDにインポートされます。入力ファイル、名前。 csvは、ユーザーのローカルファイルシステムにあり、使用する前にHDFSに移動する必要はありません。

したがって、Sparkシェルでローカルファイルを読み取るにはどうすればよいですか？

ファイルがSparkマスターノードにある場合（たとえば、AWS EMRを使用している場合）、最初にローカルモードでspark - shellを起動します。または、最初にファイルをローカルファイルシステムからHDFSにコピーしてから、デフォルトモード（AWS EMRを使用する場合はYARNなど）でSparkを起動して、ファイルを直接読み取ることができます。

Sparkセッションとは何ですか？

スパークセッションがスパーク2.0から火花アプリケーションの統一エントリ・ポイントです。これは、より少ない数の構成でさまざまなsparkの機能と対話する方法を提供します。代わりに、今、すべてのそれのスパークコンテキスト、ハイブコンテキスト、SQLコンテキストを持つのスパークセッション中にカプセル化されています。

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Sparkバージョンを確認するにはどうすればよいですか？

2つの答え
  1. Sparkシェルターミナルを開き、コマンドを入力します。
  2. sc.versionまたはspark-submit--version。
  3. 最も簡単な方法は、コマンドラインで「spark-shell」を起動することです。が表示されます。
  4. Sparkの現在アクティブなバージョン。

inferSchemaとは何ですか？

inferSchema （self、rdd）
ソースコード。行のRDDにスキーマを推測して適用します。 RDDの最初の行を調べて、フィールドの名前とタイプを判別します。ネストされたコレクションがサポートされています。これには、array、dict、list、Row、tuple、namedtuple、またはobjectが含まれます。

DatabricksからCSVファイルをダウンロードするにはどうすればよいですか？

Databricksファイルシステム（DBFS）を調べる
Azure Databricksのホームから、[データのアップロード]（[共通タスク]の下）→[DBFS]→[ファイルストア]に移動できます。 DBFS FileStoreは、フォルダーを作成し、データフレームをCSV形式で保存する場所です。デフォルトでは、FileStoreにはimport-stage、plots、tablesの3つのフォルダーがあります。

SparkはJSONデータをどのように読み取りますか？

spark- shellが開いたら、次のコマンドを使用してJSONデータをロードできます。//jsonデータをロードします：scala> val jsonData _1 = sqlContext。読んでください。処理に使用されるすべてのコマンド：
  1. // JSONデータをロードします：
  2. //スキーマを確認します。
  3. scala> jsonData_1。
  4. scala> jsonData_2。
  5. //データフレームを比較します。
  6. scala> jsonData_1。
  7. //データを確認します。

データをDatabricksにインポートするにはどうすればよいですか？

Databricksへのデータのアップロード
左側のバーの[テーブル]セクションに移動し、[テーブルの作成]をクリックします。ファイルをアップロードするか、Sparkデータソースまたはその他のデータベースに接続できます。データをアップロードしたら、UIを使用してテーブルを作成し、テーブルを視覚化してクラスターでプレビューできるようにします。

SparkContextとは何ですか？

SparkContextは、Sparkの実行環境のクライアントであり、Sparkアプリケーションのマスターとして機能します。 SparkContextは内部サービスをセットアップし、Spark実行環境への接続を確立します。 SparkContextを使用すると、Sparkドライバーアプリケーションはリソースマネージャーを介してクラスターにアクセスできます。

テキストファイルにRDDを作成するにはどうすればよいですか？

テキストファイルRDDを作成するには、SparkContextのtextFileメソッドを使用できます。ファイルのURLを取得し、行のコレクションとして読み取ります。 URLは、マシン上のローカルパスまたはhdfs：//、s3n：//などにすることができます。書き留めておくべきポイントは、ローカルファイルシステムとワーカーノードのパスが同じである必要があるということです。

SC textFileとは何ですか？

textFileは組織のメソッドです。アパッチ。 HDFS、ローカルファイルシステム（すべてのノードで利用可能）、またはHadoopがサポートするファイルシステムURIからテキストファイルを読み取り、それを文字列のRDDとして返すSparkContextクラス。

テキストファイルSparkContextのRDDをどのように作成できますか？

テキストファイルRDDは、 SparkContextのtextFileメソッドを使用して作成できます。このメソッドは、ファイルのURI（マシン上のローカルパス、またはhdfs：//、s3a：//などのURI）を取得し、それを行のコレクションとして読み取ります。呼び出しの例を次に示します。JavaRDD< String > distFile = sc。

SparkのRDDとは何ですか？

復元力のある分散データセット（ RDD ）は、 Sparkの基本的なデータ構造です。 RDDの各データセットは論理パーティションに分割され、クラスターのさまざまなノードで計算される場合があります。 RDDには、ユーザー定義クラスを含む、任意のタイプのPython、Java、またはScalaオブジェクトを含めることができます。

ローカルモードでSparkを実行するにはどうすればよいですか？

ローカルモードでは、スパークジョブは、単一のマシン上で実行し、マルチスレッド使用して並列に実行されています（最大で）に、この制限し、並列マシンにおけるコアの数を。ローカルモードでジョブを実行するには、最初にインタラクティブモードでSLURMを介してマシンを予約し、それにログインする必要があります。

ワーカーノードの障害が原因でRDDパーティションが失われた場合はどうなりますか？

Sparkは、HDFSやS3などのフォールトトレラントファイルシステムのデータで動作します。したがって、フォールトトレラントデータから生成されたすべてのRDDはフォールトトレラントです。場合ワーカーノード障害にRDDのいずれかのパーティションは、パーティションは、操作の系統を使用して、元の故障最大許容誤差データセットから再計算することができることは、その後、失われます。

Apache Sparkがオープンソーステクノロジーを作ったのは何年ですか？

2010年

SparkからHiveにデータを転送するにはどうすればよいですか？

解決
  1. ステップ1：SparkコンテキストとHiveコンテキストの初期化。
  2. ステップ2：サンプルデータのパスを設定します。
  3. ステップ3：データをRDDにロードします。
  4. ステップ4：RDDデータからヘッダーを削除します。
  5. ステップ5：RDDをデータフレームに変換します。
  6. ステップ6：データフレームのマップ機能。
  7. ステップ7：データをHiveテーブルにロードします。
  8. ステップ8：Sparkを使用してHiveテーブルからデータを読み取ります。

テキストファイルをHiveテーブルにロードするにはどうすればよいですか？

テキストファイルをtextfileHiveテーブルにロードしてから、このテーブルのデータをシーケンスファイルに挿入できます。これを行う必要があります：
  1. テキストとして保存されるテーブルを作成します。
  2. テキストファイルをテキストテーブルに挿入します。
  3. CTASを実行して、シーケンスファイルとして保存されるテーブルを作成します。
  4. 必要に応じて、テキストテーブルを削除します。

ハイブからスパークにデータをインポートするにはどうすればよいですか？

以下の手順に従ってください。
  1. ステップ1：Hiveのサンプルテーブル。ハイブにテーブル「レポート」を作成しましょう。
  2. ステップ2：テーブルデータを確認します。以下のコマンドを入力して、挿入したレコードを表示します。
  3. ステップ3：データフレームの作成。以下のコマンドを使用してspark-shellに移動します。
  4. ステップ4：出力。

スパークコンテキストを作成するにはどうすればよいですか？

Sparkプログラムが最初に行う必要があるのは、クラスターへのアクセス方法をSparkに指示するSparkContextオブジェクトを作成することです。 SparkContextを作成するには、最初に、アプリケーションに関する情報を含むSparkConfオブジェクトを作成する必要があります。 JVMごとにアクティブにできるSparkContextは1つだけです。

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