A Spark képes olvasni a helyi fájlokat?
A Spark képes olvasni a helyi fájlokat?

Videó: A Spark képes olvasni a helyi fájlokat?

Videó: A Spark képes olvasni a helyi fájlokat?
Videó: Reading local files using Spark Data Frame APIs in Cluster Mode 2024, November
Anonim

Míg Szikra támogatja a betöltést fájlokat tól helyi fájlrendszer, megköveteli, hogy a fájlokat ugyanazon az útvonalon érhetők el a fürt összes csomópontján. Egyes hálózati fájlrendszerek, például az NFS, az AFS és a MapR NFS-rétege normál fájlrendszerként kerülnek a felhasználó elé.

Ezt követően az is felmerülhet, hogy hogyan tudom helyi módban futtatni a szikrát?

Ban ben helyi mód , szikra munkahelyek fuss egyetlen gépen, és párhuzamosan hajtódnak végre többszálú: ez a párhuzamosságot (legfeljebb) a gép magjainak számára korlátozza. Nak nek fuss állások be helyi mód , először le kell foglalnia egy gépet az interaktív SLURM-en keresztül mód és jelentkezz be hozzá.

A fentieken kívül mi az SC textFile? szöveges fájl egy org módszere. apache. SparkContext osztály, amely a szöveges fájl HDFS-ből, egy helyi fájlrendszerből (minden csomóponton elérhető) vagy bármely Hadoop által támogatott fájlrendszer-URI-ból, és adja vissza karakterláncok RDD-jeként.

Ebben a tekintetben mi az a szikrafájl?

Az Spark File egy olyan dokumentum, amelyben minden kreatív jóságát megőrzi. Stephen Johnson szerző határozta meg. Tehát ahelyett, hogy az éjszaka közepén feljegyzéseket kaparna egy Post-it®-re, vagy különféle folyóiratokat szentelne ötleteknek, az összes koncepcióját egybe helyezi. fájlt.

Mi az a párhuzamos gyűjtési szikra?

Az elosztott adatkészleteken végzett műveleteket a későbbiekben ismertetjük. Párhuzamos gyűjtemények A JavaSparkContext meghívásával jönnek létre párhuzamosítani módszer egy létezőre Gyűjtemény az illesztőprogramban. Az elemei a Gyűjtemény átmásolódnak egy elosztott adathalmazzá, amely párhuzamosan kezelhető.

Ajánlott: