spark本地调试内网hdfs

spark读取hdfs文件原理

 /**获取具有任意输入格式的Hadoop文件的RDD
   *
   * 因为Hadoop的RecordReader类对每条记录重新使用相同的可写对象,
   * 所以直接缓存返回的RDD或直接将其传递给聚合或无序处理操作将创建同一对象的多个引用。
   * 如果计划直接缓存、排序或聚合Hadoop可写对象,您应该首先使用“map”函数复制它们。
   * @param path 输入文件的目录,路径可以是逗号分隔的路径作为输入列表
   * @param inputFormatClass 要读取的数据的存储格式
   * @param keyClass	map阶段输入的k1
   * @param valueClass 	map阶段输入的v2
   * @param minPartitions 生成的RDD的建议最小分区数
   * @return 键元组与对应值的RDD
   */
  def hadoopFile[K, V](
      path: String,
      inputFormatClass: Class[_ <: InputFormat[K, V]],
      keyClass: Class[K],
      valueClass: Class[V],
      minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[(K, V)] = withScope {
    assertNotStopped()

    // 这是一个强制加载本地hdfs-site.xml。
    // See SPARK-11227 for details.
    FileSystem.getLocal(hadoopConfiguration)

    // 一个Hadoop配置可以是大约10kb,这是相当大的,所以广播它。(用于executor节省内存)
    val confBroadcast = broadcast(new Seri
### 回答1: Spark可以通过以下方式读取本地HDFS文件: 1. 读取本地文件: ```scala val localFile = spark.read.textFile("file:///path/to/local/file") ``` 2. 读取HDFS文件: ```scala val hdfsFile = spark.read.textFile("hdfs://namenode:port/path/to/hdfs/file") ``` 其中,`namenode`是HDFS的名称节点,`port`是HDFS的端口号,`path/to/hdfs/file`是HDFS文件的路径。 需要注意的是,如果要读取HDFS文件,需要确保Spark集群可以访问HDFS,并且需要在Spark配置文件中设置HDFS的相关参数。 ### 回答2: Spark是一个开源的分布式计算框架,支持从本地和远程存储中读取数据进行处理。本地文件可以通过指定文件路径直接读取,而Hadoop分布式文件系统(HDFS)上的文件需要使用SparkHadoop文件系统API进行读取。 首先,要读取本地文件,可以使用Spark的textFile API,该API可以从本地文件系统中读取文本文件。以下是读取本地文件的示例代码: ```scala import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext object LocalFileReader { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("LocalFileReader").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) val textFile = sc.textFile("file:///path/to/localfile.txt") // 对textFile进行处理 ... sc.stop() } } ``` 其中,`file:///`表示本地文件路径,`path/to/localfile.txt`为本地文件的路径。SparkConf中的`setMaster("local[*]")`表示应用程序运行在本地模式下,使用所有可用的CPU核。如果本地文件是二进制格式或非文本格式,应使用相应的API读取。 其次,要读取HDFS文件,可以使用SparkHadoop文件系统API,通过设置`fs.defaultFS`属性指定HDFS的访问地址。以下是读取HDFS文件的示例代码: ```scala import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path} object HDFSFileReader { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("HDFSFileReader") val sc = new SparkContext(conf) val hdfs = FileSystem.get(sc.hadoopConfiguration) val path = new Path("hdfs://namenode:port/path/to/hdfsfile.txt") val textFile = sc.textFile(path.toString) // 对textFile进行处理 ... sc.stop() } } ``` 其中,`namenode`和`port`为HDFS的名称节点和端口号,`path/to/hdfsfile.txt`为HDFS文件路径。SparkConf不需要设置`setMaster`属性,因为Spark将根据Hadoop配置自动进行集群管理。 无论是从本地还是HDFS读取文件,均可以使用Spark的强大的分布式计算功能进行并行处理和分析。 ### 回答3: Spark 是一个基于内存的分布式计算框架,常用于大数据计算和处理。Spark 可以读取本地文件和 HDFS 文件,下面我们就分别介绍一下。 首先是读取本地文件。Spark 可以直接读取本地文件系统中的文件,方法如下: ```scala val sc = new SparkContext("local", "app") val textFile = sc.textFile("file:///path/to/local/file.txt") ``` 其中,`file:///path/to/local/file.txt` 中的 `file:///` 表示文件协议,`/path/to/local/file.txt` 是文件的路径。可以在 `textFile` 的参数中指定所读取的文件类型,例如: ```scala val textFile = sc.textFile("file:///path/to/local/file.txt", 4) ``` 其中 `4` 表示分片数量,Spark 将文件拆分为 4 个部分进行读取和处理。 然后是读取 HDFS 文件。Spark 同样可以读取 HDFS 文件,方法如下: ```scala val sc = new SparkContext("local", "app") val textFile = sc.textFile("hdfs://namenode:8020/path/to/hdfs/file.txt") ``` 其中 `hdfs://namenode:8020` 中的 `hdfs://` 表示 HDFS 协议,`namenode:8020` 表示 HDFS 在集群中的地址,`/path/to/hdfs/file.txt` 是要读取的文件在 HDFS 中的路径。同样可以在 `textFile` 的参数中指定分片数量: ```scala val textFile = sc.textFile("hdfs://namenode:8020/path/to/hdfs/file.txt", 4) ``` 以上就是 Spark 读取本地HDFS 文件的方法。需要注意的是,Spark 针对文件的读取和处理会自动进行分片,减少计算的时间和资源消耗。
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