Spark-数据读取与保存（Scala版）
文件格式Spark对文件的读取和保存方式都很简单，会根据文件的扩展名选择对应的处理方式文本文件当我们将一个文本文件读取为RDD时，输入的每一行都会成为RDD的一个元素，也可以将多个完整的文本文件一次性读取为一个pair RDD,其中键是文件名，值是文件内容。读取文本文件只需要使用文件路径作为参数调用SparkContext中的textFile()函数，就可以读取一个文本文件读取一个文本文件val....
Pandas vs Spark：数据读取篇
数据读取是所有数据处理分析的第一步，而Pandas和Spark作为常用的计算框架，都对常用的数据源读取内置了相应接口。总体而言，数据读取可分为从文件读取和从数据库读取两大类，其中数据库读取包含了主流的数据库，从文件读取又区分为不同的文件类型。基于此，本文首先分别介绍Pandas和Spark常用的数据读取API，而后进行简要对比分析。01 Pandas常用数据读取方法Pandas内置了丰富的数据读....
Spark的数据读取与保存之文件系统类数据读取与保存
Spark的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。文件格式分为：Text文件、Json文件、Csv文件、Sequence文件以及Object文件；文件系统分为：本地文件系统、HDFS、HBASE以及数据库。HDFSSpark的整个生态系统与Hadoop是完全兼容的,所以对于Hadoop所支持的文件类型或者数据库类型,Spark也同样支持.另外,由于Hadoop的API有....
Spark的数据读取与保存之文件类数据读取与保存
Spark的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。文件格式分为：Text文件、Json文件、Csv文件、Sequence文件以及Object文件；文件系统分为：本地文件系统、HDFS、HBASE以及数据库。Text文件1）数据读取:textFile(String)scala> val hdfsFile = sc.textFile("hdfs://hadoop102....
《Spark快速大数据分析》—— 第五章 数据读取和保存
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~ 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。
Spark学习之数据读取与保存（4）
Spark学习之数据读取与保存（4） 1. 文件格式 Spark对很多种文件格式的读取和保存方式都很简单。 如文本文件的非结构化的文件，如JSON的半结构化文件，如SequenceFile结构化文件。通过扩展名进行处理。 2. 读取/保存文本文件 Python中读取一个文本文件 input = sc.textfile("file:///home/holen/re...
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