შეუძლია Spark-ს ლოკალური ფაილების წაკითხვა?
შეუძლია Spark-ს ლოკალური ფაილების წაკითხვა?

ვიდეო: შეუძლია Spark-ს ლოკალური ფაილების წაკითხვა?

ვიდეო: შეუძლია Spark-ს ლოკალური ფაილების წაკითხვა?
ვიდეო: Reading local files using Spark Data Frame APIs in Cluster Mode 2024, მაისი
Anonim

ხოლო ნაპერწკალი მხარს უჭერს დატვირთვას ფაილები დან ადგილობრივი ფაილური სისტემა, ის მოითხოვს, რომ ფაილები ხელმისაწვდომია იმავე გზაზე თქვენი კლასტერის ყველა კვანძზე. ზოგიერთი ქსელის ფაილური სისტემა, როგორიცაა NFS, AFS და MapR-ის NFS ფენა, ექვემდებარება მომხმარებელს, როგორც ჩვეულებრივი ფაილური სისტემა.

შემდგომში შეიძლება ისიც იკითხოს, როგორ გავატარო spark ლოკალურ რეჟიმში?

In ლოკალური რეჟიმი , ნაპერწკალი სამუშაო ადგილები გაშვება ერთ მანქანაზე და შესრულებულია პარალელურად მრავალ ძაფების გამოყენებით: ეს ზღუდავს პარალელიზმს (მაქსიმუმ) თქვენი აპარატის ბირთვების რაოდენობაზე. რომ გაშვება სამუშაო ადგილები ლოკალური რეჟიმი , ჯერ უნდა დაჯავშნოთ მანქანა SLURM-ის საშუალებით ინტერაქტიულად რეჟიმი და შედით მასში.

გარდა ზემოთ, რა არის SC textFile? textFile არის მეთოდი ორგ. აპაჩი. SparkContext კლასი, რომელიც კითხულობს ა ტექსტური ფაილი HDFS-დან, ლოკალური ფაილური სისტემიდან (ხელმისაწვდომია ყველა კვანძზე) ან Hadoop-ის მხარდაჭერილი ფაილური სისტემის URI-დან და დააბრუნეთ იგი სტრიქონების RDD-ად.

ამასთან დაკავშირებით, რა არის spark ფაილი?

The Spark ფაილი არის დოკუმენტი, სადაც თქვენ ინახავთ მთელ თქვენს შემოქმედებით სიკეთეს. იგი განსაზღვრა ავტორმა სტივენ ჯონსონმა. ასე რომ, იმის ნაცვლად, რომ შუაღამისას პოსტ-it®-ზე ჩანაწერები დაწეროთ ან იდეებისთვის სხვადასხვა ჟურნალი დაუთმოთ, თქვენ ყველა კონცეფციას ერთში აყენებთ. ფაილი.

რა არის პარალელიზებული შეგროვების ნაპერწკალი?

ჩვენ აღვწერთ ოპერაციებს განაწილებულ მონაცემთა ნაკრებებზე მოგვიანებით. პარალელიზებული კოლექციები იქმნება JavaSparkContext-ის გამოძახებით პარალელიზება მეთოდი არსებულზე კოლექცია თქვენს მძღოლის პროგრამაში. ელემენტები კოლექცია კოპირებულია განაწილებული მონაცემთა ნაკრების შესაქმნელად, რომლის პარალელურად მუშაობა შესაძლებელია.

გირჩევთ: