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隨著大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展，越來越多的應用需要進行分布式數(shù)據(jù)處理。Hadoop作為分布式計算中流行的框架之一，其文件系統(tǒng)HDFS是存儲海量數(shù)據(jù)的關鍵。而Scala語言作為一種高級靜態(tài)類型編程語言，其具有代碼簡潔、可讀性高、函數(shù)式編程等優(yōu)勢，成為很多人選擇進行大數(shù)據(jù)處理的首選語言。
在Hadoop中，對于海量數(shù)據(jù)的快速寫入和查找，往往需要依賴于和數(shù)據(jù)庫進行結合。因此，在實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的寫入操作過程中，追加操作數(shù)據(jù)庫可以起到加速數(shù)據(jù)插入和更新數(shù)據(jù)的效果，同時可以保證數(shù)據(jù)的完整性和一致性。
本文將介紹如何使用Scala實現(xiàn)HDFS追加操作數(shù)據(jù)庫，以提高數(shù)據(jù)處理效率。
一、數(shù)據(jù)處理流程
在本文中，我們將使用Scala編程語言來展示如何進行HDFS文件系統(tǒng)中的追加操作。具體的流程分為以下幾個部分：
1. HDFS文件系統(tǒng)的讀取
2. 數(shù)據(jù)提取和處理
3. 數(shù)據(jù)庫操作
4. 數(shù)據(jù)寫入HDFS文件系統(tǒng)
接下來，我們將詳細介紹這些步驟。
二、HDFS文件系統(tǒng)的讀取
在Hadoop集群中，HDFS是存儲海量數(shù)據(jù)的關鍵存儲。因此，在進行數(shù)據(jù)庫操作之前，需要先從HDFS中讀取相應的文件和數(shù)據(jù)。為了實現(xiàn)此功能，我們將使用Hadoop API提供的Java包中的InputFormat類。
InputFormat類是一個抽象類，提供了兩個方法：getSplits和createRecordReader。getSplits負責按照文件大小或文件數(shù)量將文件劃分為若干個子段，并返回一個InputSplit對象數(shù)組；createRecordReader負責返回一個對象，用于從InputSplit提供的數(shù)據(jù)讀取行數(shù)據(jù)。
因此，在Scala中實現(xiàn)HDFS文件系統(tǒng)的讀取需要先繼承InputFormat，并實現(xiàn)兩個方法：getSplits和createRecordReader。具體代碼如下：
“`scala
import java.io.IOException
import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}
import org.apache.hadoop.io.{BytesWritable, LongWritable, Text}
import org.apache.hadoop.mapred.{FileSplit, JobConf, RecordReader, Reporter, TextInputFormat}
class HDFSTextInputFormat extends TextInputFormat {
override def getRecordReader(split: InputSplit,
job: JobConf,
reporter: Reporter): RecordReader[LongWritable, Text] = {
val textRecordReader = new TextRecordReader()
textRecordReader.initialize(split, job)
textRecordReader.asInstanceOf[RecordReader[LongWritable, Text]]
}
override def getSplits(job: JobConf, numSplits: Int): Array[InputSplit] = {
val fs: FileSystem = FileSystem.get(job)
val paths: Array[Path] = FileInputFormat.getInputPaths(job)
var numberOfLines: Long = 0
for (path: Path
val stats = fs.getFileStatus(path)
numberOfLines += stats.getLen
}
super.getSplits(job, numberOfLines.toInt / 1024 + 1)
}
}
class TextRecordReader extends RecordReader[LongWritable, Text] {
private var startPos: Long = _
private var endPos: Long = _
private var currentPos: Long = _
private var fileIn: FSDataInputStream = _
private var filePosition: LongWritable = _
private var textValue: Text = _
override def initialize(inputSplit: InputSplit, job: JobConf): Unit = {
val fileSplit = inputSplit.asInstanceOf[FileSplit]
startPos = fileSplit.getStart
endPos = startPos + fileSplit.getLength
currentPos = startPos
filePosition = new LongWritable()
val path = fileSplit.getPath
val fs = path.getFileSystem(job)
fileIn = fs.open(path)
fileIn.seek(startPos)
textValue = new Text()
}
override def next(key: LongWritable, value: Text): Boolean = {
if (currentPos >= endPos) {
false
} else {
val buffer = new Array[Byte](1024)
val readBytes = fileIn.read(buffer)
val readString = new String(buffer, 0, readBytes)
textValue.set(readString)
filePosition.set(currentPos)
currentPos += readBytes
key.set(currentPos)
true
}
}
override def getProgress: Float = {
(currentPos – startPos) / (endPos – startPos)
}
override def getPos: LongWritable = {
filePosition
}
override def close(): Unit = {
fileIn.close()
}
override def getCurrentKey: LongWritable = {
filePosition
}
override def getCurrentValue: Text = {
textValue
}
}
“`
在上述代碼中，我們自定義了一個HDFSTextInputFormat類，繼承Hadoop API提供的TextInputFormat類，并實現(xiàn)了getSplits和createRecordReader兩個方法。
在getSplits方法中，我們使用FileInputFormat來獲取HDFS中要讀取的文件，并用FileSystem API獲取文件狀態(tài)信息，計算文件大小并返回InputSplit對象數(shù)組。
在createRecordReader方法中，我們實現(xiàn)了RecordReader類，通過文件流FSDataInputStream、文件偏移量和文件長度來讀取HDFS中的文本數(shù)據(jù)。
三、數(shù)據(jù)提取和處理
在讀取HDFS文件系統(tǒng)的數(shù)據(jù)之后，需要提取和處理數(shù)據(jù)，以便后續(xù)寫入數(shù)據(jù)庫。為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)提取和處理功能，我們需要使用Scala提供的強大的框架以及函數(shù)式編程。
在Scala中，數(shù)據(jù)提取和處理的功能可以通過使用API來實現(xiàn)。API包含了豐富的操作函數(shù)，例如：map、reduce、filter和flatMap等。下面我們來介紹幾個常用的操作函數(shù)：
? Map：對中的每個元素執(zhí)行一個操作，生成一個新的
? FlatMap：對中的每個元素執(zhí)行一個操作，可以返回一個，然后將所有的結果合并成一個
? Filter：對中的元素進行篩選操作，返回符合條件的元素
? Reduce：將中所有元素按照指定的規(guī)則組合成一個元素
為了更好地實現(xiàn)數(shù)據(jù)提取和處理，我們可以將這些操作函數(shù)組合到一起，形成一個復雜的操作鏈。下面給出一個包含了map、filter和reduce操作函數(shù)的代碼示例：
“`scala
val listData: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5)
val filteredData: List[Int] = listData.filter(_ % 2 == 0)
val mappedData: List[Int] = filteredData.map(_ * 10)
val reducedData: Int = mappedData.reduce(_ + _)
“`
在上面的代碼示例中，我們首先定義了一個包含數(shù)字的，然后對中的元素進行篩選操作，按照指定的規(guī)則篩選出符合條件的元素。接著，對篩選出來的元素執(zhí)行map操作，使其每個元素乘以10。對map操作生成的元素執(zhí)行reduce操作，組合成一個元素。
四、數(shù)據(jù)庫操作
在Hadoop集群中，對于海量數(shù)據(jù)寫入和查詢，常常需要與關系型數(shù)據(jù)庫進行結合。為了實現(xiàn)這種高效的數(shù)據(jù)操作方式，我們需要使用Scala提供的數(shù)據(jù)庫操作框架。Scala的數(shù)據(jù)操作框架中最為流行的就是ScalaQuery。ScalaQuery可以基于SQL語言來操作數(shù)據(jù)庫，非常適合與Scala一起使用。
使用ScalaQuery時，首先需要導入相應的依賴包。具體地，在build.t文件中進行依賴的配置：
“`scala
libraryDependencies ++= Seq(
“org.scalaquery” % “scalaquery_2.11” % “0.9.6”
)
“`
在導入依賴包之后，我們可以定義一個ScalaQuery的實例，并在實例中使用SQL語言來進行命令的執(zhí)行。例如，下面給出了一個使用ScalaQuery向數(shù)據(jù)庫中插入數(shù)據(jù)的示例代碼：
“`scala
import scala.slick.driver.MySQLDriver.simple._
case class Student(id: Int, name: String, age: Int, gender: String)
val students = TableQuery[Student]
def insert(student: Student) = {
students += student
}
val student = Student(1, “Tom”, 20, “男”)
val db = Database.forURL(“mysql://localhost/test”,
driver = “com.mysql.jdbc.Driver”,
user = “root”,
password = “root”)
db.withSession {
implicit session =>
insert(student)
}
“`
在上面的代碼示例中，我們首先定義了一個名為Student的樣例類，然后使用TableQuery來創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫表students。接著，我們定義了一個insert方法，將數(shù)據(jù)插入到數(shù)據(jù)庫表中。
在數(shù)據(jù)庫鏈接數(shù)據(jù)之后，我們定義了一個名為student的對象，將待插入的數(shù)據(jù)保存在該對象中，最后使用Database API來執(zhí)行insert方法。
五、數(shù)據(jù)寫入HDFS文件系統(tǒng)
在完成了數(shù)據(jù)的處理和數(shù)據(jù)庫的操作之后，最后我們需要將處理好的數(shù)據(jù)寫入到HDFS文件系統(tǒng)中。為了實現(xiàn)這一功能，我們需要使用Hadoop API提供的Java包中的OutputFormat類。
OutputFormat類是一個抽象類，提供了兩個方法：getRecordWriter和checkOutputSpecs。getRecordWriter負責提供一個對象，用于將數(shù)據(jù)寫入到輸出文件中；checkOutputSpecs用于檢測輸出的目錄是否存在。
在Scala中實現(xiàn)HDFS文件系統(tǒng)的寫入需要先繼承OutputFormat，并實現(xiàn)getRecordWriter和checkOutputSpecs兩個方法。
具體的代碼如下：
“`scala
import java.io.IOException
import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}
import org.apache.hadoop.io.BytesWritable
import org.apache.hadoop.mapred._
class HDFSBinaryOutputFormat extends FileOutputFormat[Text, BytesWritable] {
override def getRecordWriter(fs: FileSystem, job: JobConf, name: String, progress: Reporter): RecordWriter[Text, BytesWritable] = {
val path = new Path(name)
val output: FileSystem = path.getFileSystem(job)
val fileOutStream = output.create(path)
new HDFSBinaryRecordWriter(fileOutStream)
}
override def checkOutputSpecs(fs: FileSystem, job: JobConf): Unit = {
val outputPath = this.getOutputPath(job)
if (outputPath == null) {
throw new IOException(“Undefined output directory”)
}
if (fs.exists(outputPath)) {
throw new IOException(“Output directory already exists”)
}
}
}
class HDFSBinaryRecordWriter(fileOutStream: FSDataOutputStream) extends RecordWriter[Text, BytesWritable] {
override def write(key: Text, value: BytesWritable): Unit = {
fileOutStream.write(value.getBytes)
}
override def close(reporter: Reporter): Unit = {
fileOutStream.close()
}
}
“`
在上述代碼中，我們自定義了一個HDFSBinaryOutputFormat類，繼承Hadoop API提供的FileOutputFormat類，并實現(xiàn)了getRecordWriter和checkOutputSpecs兩個方法。
在getRecordWriter方法中，我們使用FileSystem API來創(chuàng)建一個輸出流，將數(shù)據(jù)寫入到輸出文件中。
在checkOutputSpecs方法中，我們檢測輸出的目錄是否存在，如果已經(jīng)存在，則會報出對應的異常。
六、
本文介紹了如何使用Scala實現(xiàn)HDFS追加操作數(shù)據(jù)庫，以提高數(shù)據(jù)處理效率。具體流程包括了HDFS文件系統(tǒng)的讀取、數(shù)據(jù)提取和處理、數(shù)據(jù)庫操作以及數(shù)據(jù)寫入HDFS文件系統(tǒng)。
Scala語言具有代碼簡潔、可讀性高、函數(shù)式編程等諸多優(yōu)勢，非常適合用于大數(shù)據(jù)處理。通過Scala實現(xiàn)HDFS追加操作數(shù)據(jù)庫，可以使數(shù)據(jù)操作更加高效便捷，更好地提升數(shù)據(jù)處理的速度。
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- 大數(shù)據(jù)用什么語言開發(fā)
大數(shù)據(jù)用什么語言開發(fā)
目前全世界的開發(fā)人員，編碼人員和
軟件工程師
都使用許多
編程語言
。根據(jù)一項調(diào)查，
計算機語言
的總數(shù)總計達9000種。但是，如今，其中只有50種編程語言是首選。
編程語言會根據(jù)大數(shù)據(jù)和AI等行業(yè)而有所不同?？萍际袌鲇纱髷?shù)據(jù)主導，因此，如果作為大數(shù)據(jù)專業(yè)人士，必須學習最重要的編程語言。
大數(shù)據(jù)中最喜歡的編程語言：
Python
Python在全球擁有500萬用戶，目前被其視為開發(fā)人員最常用的編程語言之一。讓我們感受到Python是未來流行編程的是，世界上一些成功的公司選擇Python編程語言進行產(chǎn)品開發(fā)，比如：NASA，Google，Instagram，Spotify，Uber，Netflix，Dropbox，Reddit和Pinterest，而且初學者和專業(yè)人員都認為Python是一種功能強大的語言。
Python由Guido van Rossum于1991年開發(fā)，Python成為程序員之一個學習入門級編程語言。
Python最適合針對大數(shù)據(jù)職業(yè)的技術專業(yè)人員，將在
數(shù)據(jù)分析
，Web
應用程序
或統(tǒng)計代碼與生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫集成一起時，Python成為了更佳選擇。此外，它還具有強大的庫軟件包作為后盾，可幫助滿足大數(shù)據(jù)和分析需求，使其成為大數(shù)據(jù)愛好者的首選。Pandas，NumPy，SciPy，Matplotlib，Theano，SymPy，Scikit學習是大數(shù)據(jù)中最常用的一些庫。
R
R編程語言為數(shù)據(jù)表示提供了多種圖形功能，例如
條形圖
，前歷餅圖，時間序列，點圖，3D表面，圖像圖，地圖，
散點圖
等。借助
R語言
，可以輕松地自定義圖形并開發(fā)新鮮個性的圖形。
R語言由Ross Ihaka和Robert Gentleman編寫；但是，它現(xiàn)在是由R開發(fā)核心團隊開發(fā)的。它是一種可編程語言，有助于有效地存儲和處理數(shù)據(jù)。R不是數(shù)據(jù)庫，而是一種可以輕松連接到
數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)
（DBMS）的語言。R可以輕松連接到excel和則悔乎MS Office，但它本身不提供任何電子表格數(shù)據(jù)視圖。編程語言是數(shù)據(jù)分析的理想選擇，它有助于訪問分析結果的所有領域，并與分析方法結合使用，從而得出對公司重要的肯定結論。
Scala
Scala是
金融行業(yè)
主要使用的一種開源高級編程語言。Scala特點是可確保其在大數(shù)據(jù)可用性方面的重要性。
Apache Spark
是用孫悉于大數(shù)據(jù)應用程序的集群計算框架，是用Scala編寫的。大數(shù)據(jù)專業(yè)人員需要在Scala中具有深入的知識和動手經(jīng)驗。
Java
Java進入技術行業(yè)已有一段時間了，自Java誕生以來，它就以其在數(shù)據(jù)科學技術中的多功能性而聞名。值得注意的是，用于處理和存儲大數(shù)據(jù)應用程序的開源框架Hadoop HDFS已完全用Java編寫。Java被廣泛用于構建各種ETL應用程序，例如Apache，Apache Kafka和Apache Camel等，這些應用程序用于運行數(shù)據(jù)提取，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換以及在大數(shù)據(jù)環(huán)境中的加載。
收入更高的編程語言
根據(jù)Stack Overflow的調(diào)查，Scala，Go和Objective-C是目前豐厚報酬的編程語言。
Scala– 150,000美元
java– 120,000美元
Python– 120,000
R – 109,000美元
Twitter，Airbnb，Verizon和Apple等公司都使用Scala。因此，使其成為收入更高的編程語言是完全有符合現(xiàn)實的。
今天有超過250種編程語言，盡管有多種語言可供選擇，但多數(shù)開發(fā)者認為Python仍然是贏家，擁有70,000多個庫和820萬用戶。除了Python，你還需要不斷提高自己的技能并學習新的編程語言，以保持與行業(yè)的聯(lián)系。
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文章名稱：Scala實現(xiàn)HDFS追加操作數(shù)據(jù)庫，高效便捷 (scala對hdfs追加數(shù)據(jù)庫)
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