1.spark如何实现并发
2.spark程序怎么从一个目录下递归的读取文件 spark读取文件夹下文件
3.用spark获取日志文件中记录内容?

spark如何实现并发

       è¾“入可能以多个文件的形式存储在 HDFS 上，每个 File 都包含了很多块，称为 Block。当 Spark 读取这些文件作为输入时，会根据具体数据格式对应的 InputFormat 进行解析，一般是将若干个 Block 合并成一个输入分片，称为 InputSplit，注意 InputSplit 不能跨越文件。随后将为这些输入分片生成具体的 Task。InputSplit 与 Task是一一对应的关系。随后这些具体的 Task 每个都会被分配到集群上的某个节点的某个 Executor åŽ»æ‰§è¡Œã€‚

       æ¯ä¸ªèŠ‚点可以起一个或多个 Executor。

       æ¯ä¸ª Executor 由若干 core ç»„成，每个 Executor 的每个 core ä¸€æ¬¡åªèƒ½æ‰§è¡Œä¸€ä¸ª Task 。

       æ¯ä¸ª Task 执行的结果就是生成了目标 RDD çš„一个 partiton。

       æ³¨æ„: 这里的 core 是虚拟的 core 而不是机器的物理 CPU 核，可以理解为就是 Executor 的一个工作线程。

       è€Œ Task 被执行的并发度 = Executor 数目 * 每个 Executor 核数。

       è‡³äºŽ partition 的数目：

       å¯¹äºŽæ•°æ®è¯»å…¥é˜¶æ®µï¼Œä¾‹å¦‚ sc.textFile，输入文件被划分为多少 InputSplit 就会需要多少初始 Task。

       åœ¨ Map 阶段 partition 数目保持不变。

       åœ¨ Reduce 阶段，RDD 的聚合会触发 shuffle 操作，聚合后的 RDD 的 partition 数目跟具体操作有关，例如 repartition 操作会聚合成指定分区数，还有一些算子是可配置的。

spark程序怎么从一个目录下递归的读取文件 spark读取文件夹下文件

       spark读取目录及子目录中文件?接下来教大家spark如何读取目录及子目录中文件。

       在spark输入1 val rdd=spark.sparkContext.textFile(D:\\data\\test_table\\*=1,D:\\data\\test_table\\key=2)

       注意：

       每个路径都要定位到最后一级。

       路径之间不能存在包含关系。

       目录与文件不要混放，即放在同一个目录下。

       路径中可使用通配符。petalinux修改uboot源码

用spark获取日志文件中记录内容?

       使用Spark获取日志文件中记录内容的方法是通过Spark的文本文件读取功能。

       首先，Spark提供了强大的文件处理能力，可以轻松地读取各种格式的文件，包括日志文件。为了从日志文件中获取记录内容，你需要使用Spark的linux安装内核源码`SparkContext`对象的`textFile`方法。这个方法允许你指定要读取的文件的路径，然后返回一个`RDD[String]`，其中每个字符串代表文件中的一行。

       例如，假设你有一个名为`logs.txt`的日志文件，其中每行都是迅雷云播源码一个独立的日志条目。你可以使用以下代码来读取这个文件：

       scala

       val spark = SparkSession.builder.appName("Log Analysis").getOrCreate()

       val logLines = spark.sparkContext.textFile("path/to/logs.txt")

       logLines.collect().foreach(println)

       在上面的代码中，我们首先创建了一个`SparkSession`对象，这是与Spark交互的主要入口点。然后，我们使用`textFile`方法读取日志文件，并将结果存储在`logLines`变量中。android app 源码下载这个变量是一个`RDD[String]`，包含了日志文件的所有行。最后，我们使用`collect`方法将`RDD`中的数据收集到驱动程序中，并使用`foreach`方法打印每一行。

       需要注意的ios苏宁源码是，`collect`方法会将`RDD`中的所有数据都收集到驱动程序中，如果`RDD`的数据量很大，可能会导致内存溢出。在实际应用中，你通常会使用Spark的转换和动作操作来处理数据，而不是将全部数据收集到驱动程序中。

       此外，对于日志文件这种结构化的数据，你还可以使用Spark SQL或DataFrame API进行更高级的处理和分析。例如，你可以使用Spark SQL的`from_json`函数将JSON格式的日志记录转换为DataFrame，然后使用SQL查询进行分析。或者使用DataFrame API进行数据清洗、聚合等操作。

       总的来说，使用Spark处理日志文件是非常方便和高效的。通过结合Spark的各种功能，你可以轻松地从日志文件中提取出有用的信息，并进行深入的分析和挖掘。