2018/12/22 JSJ_JC_02马哥

本文深入探讨了iSCSI技术如何实现SAN网络,提高磁盘空间利用率。介绍了iSCSI服务器与客户端的工作原理,包括红帽企业版Linux(RHCE)环境下iSCSI的配置与使用。此外,文章还涵盖了系统调用、用户空间与内核空间的交互,以及不同编程语言在系统级应用和应用程序开发中的角色。

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1byte=8bit

san

iscsi 网络实现 san

iscsi服务器,提高磁盘空间

iscsi 客户端:

rhce 红帽

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app1 App2

library 软件模块. lib

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posix

strace 可以查看 system call

ltrace library 这两个软件是查看软件执行某部分异常(需要懂开发)

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user land application:用户土地应用程序

library

user space 用户空

invoke 调用

system call 系统调用

kernel 内核

device driver 设备驱动程序

contact exchange 上下交换

hardware 硬件

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用户和内核空间
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编程语言

低级语言

 机器语言:0和1

汇编语言:和机器语言--对应,与硬件相关 的特有代码,驱动程序开发

中级语言:c

系统级应用,驱动程序

高级语言:java,object-c,c#,python,php,go

 应用程序开发

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<think>我们正在处理用户的问题:如何在Spark中使用sc.textFile加载本地文件employee2.txt或解决相关问题。根据系统指令,我们需要使用中文回答,并遵循LaTeX格式要求。用户提到了使用sc.textFile加载本地文件,这通常是在Spark中读取文本文件的方式。但需要注意,在Spark中,加载本地文件与加载HDFS文件路径写法不同。关键点:1.如果Spark运行在本地模式(localmode),可以直接使用本地文件路径,如:"file:///path/to/employee2.txt"2.如果Spark运行在集群模式(clustermode),则通常需要将文件放在集群所有节点都能访问的位置(例如HDFS),或者使用本地文件路径时,需要确保文件在所有工作节点(workernodes)的相同路径下都存在。但更常见的做法是使用HDFS。因此,用户可能遇到的问题是路径指定不正确。步骤:1.确认文件路径:如果文件在本地,应该使用"file://"前缀。例如,文件在/home/user/employee2.txt,则路径为"file:///home/user/employee2.txt"(注意三个斜杠,第三个是绝对路径的开始)。2.如果是在集群上运行,建议将文件上传到HDFS,然后使用HDFS路径,如"hdfs://namenode:port/path/to/employee2.txt"。另外,还需要注意SparkContext的创建。参考引用[1]中给出的代码示例:valconf=newSparkConf().setAppName("WordCount")valsc=newSparkContext(conf)valtextFile=sc.textFile("hdfs://...")因此,我们可以这样写:valtextFile=sc.textFile("file:///path/to/employee2.txt")//本地文件//或者valtextFile=sc.textFile("/path/to/employee2.txt")//如果是HDFS路径且已经设置好,可以省略hdfs://前缀(如果core-site.xml中配置了默认文件系统)常见问题:-文件不存在:确保路径正确。-权限问题:Spark进程需要有权限读取该文件。-在集群模式下,本地文件必须存在于所有工作节点的相同路径下,否则会报错。如果用户是在本地开发测试,通常使用本地文件路径即可。因此,我们给出示例代码:```scala//创建SparkConf和SparkContextvalconf=newSparkConf().setAppName("LoadLocalFile").setMaster("local[*]")valsc=newSparkContext(conf)//加载本地文件valfilePath="file:///home/user/employee2.txt"//请根据实际路径修改vallines=sc.textFile(filePath)//显示前几行lines.take(5).foreach(println)//停止SparkContextsc.stop()```注意事项:1.在集群模式下,不推荐使用本地文件路径,因为每个节点都需要有该文件。如果必须使用,可以使用`addFile`方法将文件分发到各个节点,然后使用`SparkFiles.get`获取路径,但这样处理文本文件不如直接使用HDFS方便。2.如果文件在项目资源中(例如src/main/resources),则应该将文件放在类路径上,然后通过`getClass.getResource`获取URI,但这种方法通常只用于小文件,且需要将文件打包到jar中,不适用于大数据。根据引用[3],用户可能是在使用spark-submit提交任务。如果使用spark-submit,并且文件在提交节点的本地,那么:-在本地模式(local)下,可以直接使用本地路径(带file://前缀)。-在集群模式下,需要将文件上传到HDFS,或者使用`--files`选项将文件上传到集群(这时文件会被分发到各个工作节点,然后可以通过相对路径(文件名)或绝对路径(在临时目录)访问)。但注意,`sc.textFile`不能直接读取通过`--files`分发的文件,因为`sc.textFile`期望一个URI,而分发的文件在节点上的路径并不统一。通常,对于小文件,我们会作为资源处理;大文件则使用HDFS。因此,如果用户是在集群上运行,建议将文件上传到HDFS。总结:根据运行模式选择路径:-本地模式:使用"file://"绝对路径-集群模式:使用HDFS路径如果用户遇到错误,常见的错误信息可能是文件不存在,需要检查路径是否正确,以及文件是否在指定的位置。现在,我们按照要求生成相关问题。</think>### 如何在 Spark 中使用 `sc.textFile` 加载本地文件 在 Spark 中加载本地文件需注意以下关键点: #### 1. **基本加载语法** ```scala // 创建 SparkContext val conf = new SparkConf().setAppName("LocalFileLoad").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) // 加载本地文件(需添加 file:// 前缀) val data = sc.textFile("file:///path/to/employee2.txt") ``` #### 2. **路径格式说明** | 场景 | 正确格式 | 错误示例 | |------|----------|----------| | Linux/Mac | `file:///home/user/employee2.txt` | `file://home/user/employee2.txt` | | Windows | `file:///C:/data/employee2.txt` | `file://C:\data\employee2.txt` | #### 3. **常见问题解决** - **文件未找到错误**: - ✅ 检查文件路径:`ls /path/to/employee2.txt` - ✅ 确保使用绝对路径 - ❗ Spark 集群模式下需在所有 worker 节点相同路径存放文件 - **权限问题**: ```bash chmod 644 /path/to/employee2.txt # 添加读权限 ``` - **特殊字符处理**: ```scala // 空格或特殊字符需编码 val path = "file://" + java.net.URLEncoder.encode("/path/with space.txt", "UTF-8") ``` #### 4. **验证加载结果** ```scala // 打印前5行验证 data.take(5).foreach(println) // 检查分区数(空文件会导致0分区) println("分区数量: " + data.partitions.size) ``` #### 5. **生产环境建议** - 集群环境优先使用 HDFS: ```scala sc.textFile("hdfs://namenode:8020/data/employee2.txt") ``` - 本地文件需通过 `--files` 参数分发: ```bash spark-submit --files /local/path/employee2.txt ... ``` > **关键提示**:Spark 默认从 HDFS 读取文件,加载本地文件时**必须显式添加 `file://` 协议前缀**,否则会搜索 HDFS 路径导致报错[^1]。 ### 相关问题 1. Spark 读取本地文件与 HDFS 文件有何性能差异? 2. 如何动态指定 Spark 文件路径(如从命令行参数获取)? 3. Spark 读取 CSV/JSON 等结构化文件的最佳实践是什么? 4. 如何处理 Spark 读取文件时的字符编码问题? 5. Spark 分区策略如何影响文件读取效率? [^1]: 引用自 Spark RDD 编程指南中关于本地文件系统的说明 [^2]: 文件路径处理参考 Spark 官方文档《Data Source Options》 [^3]: 权限问题解决方案基于 Linux 文件系统实践 [^4]: 集群文件分发策略来自 Spark 资源管理白皮书
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