VBA汇总文件夹中的多文件的工作表中不同单元格区域到总表 【问题】我们发了这样一个表格到各单位收集资料，各单位填写完后上交上来有许多个文件，我们现在想汇总成一年一个表，怎么办？...那就加班，再加班 【解决问题】我们的口号是VBA使工作效率提高，不加班 ====【代码】==== Sub 提取多文件一工作表中不同区域汇总() Dim fileToOpen, x, total_file_path...用Application.GetOpenFilename打开一个选择文件的对话框，可以多选，把选择的文件存入到fileToOpen的数据中 2.循环数组， 3.打开一个文件，并复制全部的区域，到指定的2016...-2018的表格中，下一次的复制，复制到最后的一行中的A列中， 4.因为在打开文件的过程中可能有些人在传输文件中，文件损坏了，所以加上On Error Resume Next，不报错继续运行。...，原因是：初值中是.Range("a5:t11")，想要组合进行的也是.Range("a5:t11")，所以程序是不可以的。
元数据表的作用 ApacheHudi元数据表可以显著提高查询的读/写性能。元数据表的主要目的是消除“列出文件”操作的要求。 读取和写入数据时，会执行文件列表操作，以获取文件系统的当前视图。...包含所有列的统计信息的column stats索引改进了基于写入程序和读取程序中的键和列值范围的文件修剪，例如Spark中的查询规划。多模式索引被实现为包含元数据表中的索引的独立分区。...在 0.11.0 版本中，Spark 中改进查询的数据跳过现在依赖于元数据表中的列统计索引。...这是为了在启用元数据表时保证乐观并发控制的正确行为。 不遵循配置指南会导致数据丢失。 请注意，仅当在此部署模型中启用了元数据表时，才需要这些配置。...如果你只对部分写入器配置如下参数，那么会导致数据丢失，所以，请确保为每个写入器启动元数据表。
，以帮助在现有的Hudi表使用spark-sql。...查询方面的改进 Hudi表现在在Hive中注册为spark数据源表，这意味着这些表上的spark SQL现在也使用数据源，而不是依赖于spark中的Hive fallbacks，这是很难维护/也是很麻烦的...写方面的改进 添加了虚拟键支持，用户可以避免将元字段添加到 Hudi 表并利用现有的字段来填充记录键和分区路径。请参考 具体配置[4]来开启虚拟键。...添加了一个配置（hoodie.clustering.plan.strategy.daybased.skipfromlatest.partitions）以在创建Clustering计划时跳过最近的 N 个分区...现有使用 DFSSource 的方法是使用文件的最后修改时间作为检查点来拉入新文件，但是如果大量文件具有相同的修改时间，则可能会遇到丢失一些要从源读取的文件的问题。
的 分布式计算引擎 ; RDD 是 Spark 的基本数据单元 , 该 数据结构 是 只读的 , 不可写入更改 ; RDD 对象 是 通过 SparkContext 执行环境入口对象 创建的 ; SparkContext...; 2、RDD 中的数据存储与计算 PySpark 中 处理的 所有的数据 , 数据存储 : PySpark 中的数据都是以 RDD 对象的形式承载的 , 数据都存储在 RDD 对象中 ; 计算方法...: 大数据处理过程中使用的计算方法 , 也都定义在了 RDD 对象中 ; 计算结果 : 使用 RDD 中的计算方法对 RDD 中的数据进行计算处理 , 获得的结果数据也是封装在 RDD 对象中的 ; PySpark...上一次的计算结果 , 再次对新的 RDD 对象中的数据进行处理 , 执行上述若干次计算 , 会 得到一个最终的 RDD 对象 , 其中就是数据处理结果 , 将其保存到文件中 , 或者写入到数据库中 ;...RDD 对象 ---- 调用 SparkContext#textFile 方法 , 传入 文件的 绝对路径 或 相对路径 , 可以将 文本文件 中的数据 读取并转为 RDD 数据 ; 文本文件数据 :
通过这些方法，你可以轻松避免并解决这个问题，提高代码的健壮性和稳定性。 引言 在开发过程中，文件操作是不可避免的一部分，无论是读取配置文件、处理日志，还是操作数据库。...然而，如果文件路径不正确或文件不存在，程序就会抛出FileNotFoundException异常。这不仅会影响程序的正常运行，还可能导致数据丢失或服务中断。 正文 1....使用文件锁：在访问文件前，先尝试获取文件锁。 3. 最佳实践 3.1 路径管理 统一管理文件路径，避免硬编码路径。使用配置文件或环境变量来定义路径。...表格总结 常见问题 解决方案 路径错误 使用绝对路径，验证路径是否存在 文件权限不足 检查文件权限，以更高权限运行程序 文件被占用 关闭其他进程或使用文件锁 文件动态生成路径出错 统一路径管理，避免硬编码...我们可以期待更多的框架和工具帮助开发者更好地管理文件操作，减少此类异常的发生。同时，持续学习和优化代码实践，将帮助我们在开发中更高效地应对各种挑战。
如果其中有张表较小的话，我们则可以自己实现在 map 端实现数据关联，跳过大量数据进行 shuffle 的过程，运行时间得到大量缩短，根据不同数据可能会有几倍到数十倍的性能提升。...）发送可用资源的元数据信息以提供更多的资源用于当前程序的运行。...1）hdfs 中的 block是分布式存储的最小单元，等分，可设置冗余，这样设计有一部分磁盘空间的浪费，但是整齐的 block 大小，便于快速找到、读取对应的内容； 2）Spark 中的 partion...partion 是指的 spark 在计算过程中，生成的数据在计算空间内最小单元，同一份数据（RDD）的 partion 大小不一，数量不定，是根据 application 里的算子和最初读入的数据分块数量决定...，提高数据的读取性能，如果 shuffle 的操作比较多，有很多的数据读写操作到 JVM 中，那么应该调小一点，节约出更多的内存给 JVM，避免过多的 JVM gc 发生。
让我们以一个简单的非分区parquet表“sales”为例，它存储具有如下模式的记录： 此表的每个 parquet 文件自然会在每个相应列中存储一系列值，这些值与存储在此特定文件中的记录集相对应，并且对于每个列...Reader 它能够评估所讨论的查询是否符合存储在列中（在文件中）的数据条件，从而避免在文件不包含任何与查询谓词匹配的数据的情况下对数据进行不必要的提取、解压缩和解码。...Hudi 0.11 中的列统计索引和数据跳过 在 Hudi 0.10 中，我们引入了非常简单的列统计索引（存储为简单的 Parquet 表）的权宜之计实现，以支持 Hudi 中数据跳过实现的第一个版本，...为了能够在保持灵活性的同时跟上最大表的规模，可以将索引配置为分片到多个文件组中，并根据其键值将单个记录散列到其中的任何一个中。...节点：m5.xlarge（1 个 master / 3 个 executor） Spark：OSS 3.2.1（Hadoop 3.2） 运行非分区 COW 表 请注意我们故意压缩文件大小以生成大量有意义的文件
多模式索引 在 0.11.0 中，默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件listing的性能。...我们在元数据表中引入了多模式索引，以显着提高文件索引中的查找性能和数据跳过的查询延迟。...列统计索引包含所有/感兴趣的列的统计信息，以改进基于写入器和读取器中的键和列值范围的文件修剪，例如在 Spark 的查询计划中。 默认情况下它们被禁用。...使用元数据表进行data skipping 随着在元数据表中增加了对列统计的支持，数据跳过现在依赖于元数据表的列统计索引 (CSI)，而不是其自己的定制索引实现(与 0.10.0 中添加的空间曲线相比)...索引器在时间线上添加一个名为“indexing”的新action。虽然索引过程本身是异步的并且对写入者来说是非阻塞的，但需要配置锁提供程序以安全地协调运行中的写入者进程。
多模式索引 在 0.11.0 中，我们默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件 listing 的性能...元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此，使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。...我们在元数据表中引入了多模式索引，以显着提高文件索引中的查找性能和数据跳过的查询延迟。元数据表中添加了两个新索引 1....列统计索引包含所有/感兴趣的列的统计信息，以改进基于写入器和读取器中的键和列值范围的文件裁剪，例如在 Spark 的查询计划中。 默认情况下它们被禁用。...使用元数据表进行data skipping 随着在元数据表中增加了对列统计的支持，数据跳过现在依赖于元数据表的列统计索引 (CSI)，而不是其自己的定制索引实现（与 0.10.0 中添加的空间曲线相比）
避免复制的容错分布式存储概念，独立计算模型的存储概念只有提供可复制文件系统的概念，RDDs提供了 避免 复制的容错分布式存储概念，每一个 RDD 都会记住由构建它的那些操作所 构成的一个图，类似于批处理计算模型...RDDs可以直接控制数据的共享，具有可容错并行数据共享 现有的基于集群内存的存储抽象，都是基于细粒度更新接口（表中单元格更新），容错的方法只能是主机间复制数据，或者记录更新日志，会产生很高的代价。...Spark 运行时，用户的驱动程序启动多个 worker，worker 从分布式文件系统中读 取数据模块，并且可以将计算好的 RDD 分区持久化到内存中。...因为只有丢失的父级分区需要重新计算，并且这些丢失的父级分区可以并行地在不同节点上重新计算。...与此相反，在宽依赖的继承关系中，单个失败的节点可能导致一个 RDD 的所有先祖RDD中的一些分区丢失，导致计算的重新执行。
数据跳过对于优化查询性能至关重要，通过启用包含单个数据文件的列级统计信息（如最小值、最大值、空值数等）的列统计索引，对于某些查询允许对不包含值的文件进行快速裁剪，而仅仅返回命中的文件，当数据按列全局排序时...，数据跳过最有效，允许单个 Parquet 文件包含不相交的值范围，从而实现更有效的裁剪。...Flink的写入和读取也支持元数据Metadata表，元数据表可以明显减少写入和读取是对于底层存储的分区查找和文件List。配置 metadata.enabled=true以启用此功能。 4....对于部署模型2，如果打算使用元数据表，则必须在所有编写器中启用元数据配置，否则会导致不一致写入器的数据丢失。 对于部署模型3，重新启动单个写入器和异步服务即可。...[13] 要利用基于元数据表的文件列表，读取时必须在查询时显式打开元数据配置，否则读取时将不会利用元数据表中的文件列表。
在spark中，如果使用using parquet的形式创建表，则创建的是spark 的DataSource表；而如果使用stored as parquet则创建的是hive表。...在进行spark DataSource 表查询时候，可能会遇到非分区表中的文件缺失/corrupt 或者分区表分区路径下的文件缺失/corrupt 异常，这时候加这两个参数会忽略这两个异常，这两个参数默认都是...而是IOException(FileNotFoundException的父类)或者RuntimeException,则认为文件损坏,如果设置了ignoreCorruptFiles=true则忽略异常。...参数默认是false，当设置为true的时候会在获得分区路径时对分区路径是否存在做一个校验，过滤掉不存在的分区路径，这样就会避免上面的错误。...spark.sql.files.opencostInBytes 该参数默认4M，表示小于4M的小文件会合并到一个分区中，用于减小小文件，防止太多单个小文件占一个分区情况。
持久化的数据丢失的可能性更大，因为节点的故障会导致磁盘、内存的数据丢失。但是 checkpoint 的数据通常是保存在高可用的文件系统中，比如 HDFS 中，所以数据丢失可能性比较低 27....receiver 消费的数据偏移量是在 zk 获取的，此方式效率低，容易出现数据丢失。 receiver 方式的容错性：在默认的配置下，这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据。...假设将数据文件分成5段，第一段为0-19，第二段为20-39，以此类推，每段放在一个单独的数据文件里面，数据文件以该段中 小的offset命名。...反转rowkey的例子以手机号为rowkey，可以将手机号反转后的字符串作为rowkey，这样的就避免了以手机号那样比较固定开头导致热点问题 时间戳反转：一个常见的数据处理问题是快速获取数据的最近版本，...Flink中的状态存储 Flink在做计算的过程中经常需要存储中间状态，来避免数据丢失和状态恢复。选择的状态存储策略不同，会影响状态持久化如何和 checkpoint 交互。
在这个具体的例子中，程序在三个时间单元的数据上进行窗口操作，并且每两个时间单元滑动一次。 这说明，任何一个窗口操作都需要指定两个参数.....为了避免恢复时间的这种无限增加（与依赖关系链成比例）, 有状态转换的中间 RDD 会定期 checkpoint 到可靠的存储（例如 HDFS）以切断依赖关系链....配置 checkpoint - 如果 streaming 应用程序需要它, 则 Hadoop API 兼容容错存储（例如：HDFS, S3等）中的目录必须配置为 checkpoint 目录, 并且流程应用程序以...driver 恢复时的数据丢失, 从而确保零数据丢失（在 容错语义 部分中详细讨论）.可以通过将 配置参数spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable 设置为...为避免过去收到的数据丢失, Spark 1.2 引入了_write ahead logs_ 将接收到的数据保存到 fault-tolerant storage （容错存储）.用write ahead
预防措施 4.1 使用配置文件 4.2 使用日志记录 4.3 使用单元测试 4.4 使用相对路径和类路径 5....单元测试 6.1 MainTest.java 结语 引言 在Java编程中，FileNotFoundException 是一种常见的受检异常，通常发生在试图打开一个不存在的文件或文件路径错误时。...本文将详细探讨FileNotFoundException的成因、解决方案以及预防措施，帮助开发者理解和避免此类问题，从而提高代码的健壮性和可靠性。 1....该异常是 IOException 的子类，属于受检异常，必须在代码中显式处理。 2. 常见的出错场景 2.1 文件路径错误 最常见的情况是文件路径错误，导致JVM在运行时无法找到所需的文件。...预防措施 4.1 使用配置文件 使用配置文件（如properties文件）存储文件路径，避免硬编码路径。
参数可以通过 spark_home/conf/spark-default.conf 配置文件设置: 针对 spark sql 的 task 数量：spark.sql.shuffle.partitions...如果其中有张表较小的话，我们则可以自己实现在 map 端实现数据关联，跳过大量数据进行 shuffle 的过程，运行时间得到大量缩短，根据不同数据可能会有几倍到数十倍的性能提升。...方式一：是利用 Spark RDD 的 API 将数据写入 hdfs 形成 hdfs 文件，之后再将 hdfs 文件和 hive 表做加载映射。...持久化的数据丢失的可能性更大，因为节点的故障会导致磁盘、内存的数据丢失。但是 checkpoint 的数据通常是保存在高可用的文件系统中，比如 HDFS 中，所以数据丢失可能性比较低 27....receiver 消费的数据偏移量是在 zk 获取的，此方式效率低，容易出现数据丢失。 receiver 方式的容错性：在默认的配置下，这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据。
尽量避免在一个Transformation中处理所有的逻辑，尽量分解成map、filter之类的操作 9....如果2个RDD做join，其中一个数据量很小，可以采用Broadcast Join，将小的RDD数据collect到driver内存中，将其BroadCast到另外以RDD中，其他场景想优化后面会讲 13...以hash join的方式实现，具体原理参考下一节的shuffle过程 16....如果是大表join小表的情况，则可以将小表声明为broadcast变量，使用map操作快速实现join功能，但又不必执行Spark core中的join操作。.../tmp目录挂载到内存当中, 那么这里就存在一个问题，中间结果过多导致/tmp目录写满而出现如下错误 No Space Left on the device（Shuffle临时文件过多） 解决方案： 修改配置文件
例如，如果在最后一个小时中，在1000个文件的分区中仅更改了100个文件，那么与完全扫描该分区以查找新数据相比，使用Hudi中的增量拉取可以将速度提高10倍。...对于实时视图（Real time views），性能类似于Hive/Spark/Presto中Avro格式的表。 6....如何避免创建大量小文件 Hudi的一项关键设计是避免创建小文件，并且始终写入适当大小的文件，其会在摄取/写入上花费更多时间以保持查询的高效。...Hudi将在写入时会尝试将足够的记录添加到一个小文件中，以使其达到配置的最大限制。...如果要写入未分区的Hudi数据集并执行配置单元表同步，需要在传递的属性中设置以下配置： hoodie.datasource.write.keygenerator.class=org.apache.hudi.NonpartitionedKeyGenerator
Hive的数据是存储在Hadoop的文件系统中的，Hive为Hadoop提供SQL语句，是Hadoop可以通过SQL语句操作文件系统中的数据。hive是依赖Hadoop而存在的。...ORC文件代表了优化排柱状的文件格式。ORC文件格式提供了一种将数据存储在Hive表中的高效方法。这个文件系统实际上是为了克服其他Hive文件格式的限制而设计的。...在数据生产时避免数据丢失的方法：只要能避免上述两种情况，那么就可以保证消息不会被丢失。就是说在同步模式的时候，确认机制设置为-1，也就是让消息写入leader和所有的副本。...还有，在异步模式下，如果消息发出去了，但还没有收到确认的时候，缓冲池满了，在配置文件中设置成不限制阻塞超时的时间，也就说让生产端一直阻塞，这样也能保证数据不会丢失。...在数据消费时，避免数据丢失的方法：如果使用了storm，要开启storm的ackfail机制；如果没有使用storm，确认数据被完成处理之后，再更新offset值。
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