/1、本地文件读取 val local_file_1 = sc.textFile("/home/hadoop/sp.txt") val local_file_2 = sc.textFile("file://home/hadoop/sp.txt") //2、当前目录下的文件 val ...
.将多个文本文件读入一个RDD中 textFile的参数可以支持通配符哦 很强大吧。事实上,这个东西确实很强大: 他可以从hdfs中读取数据,可以从本地文件系统读取数据 之不多此时要求所有节点都要有这个文件 ,或者任何hadoop支持的文件系统。 .将一个RDD保存到文件中。 ok,让我们查看一下hdfs上的文件吧: 内容如下: 可以发现,每一个partition保存到一个文件中去了。 注意:在 ...
2016-03-10 19:43 0 5036 推荐指数:
/1、本地文件读取 val local_file_1 = sc.textFile("/home/hadoop/sp.txt") val local_file_2 = sc.textFile("file://home/hadoop/sp.txt") //2、当前目录下的文件 val ...
吧。 关于将rdd保存为文件,我使用的是 以上代码,rdd是我通过将两个rdd合并后得到, ...
load方法: a=sc.textFile("feature/all.txt")a.collect() [u"('one', 1)", u"('two', 1)", u"('two' ...
在该语句之前加上repartition(1),即写作以下形式:rdd.repartition(1).saveAsTextFile("out.txt")即,之前每个partition保存成一个txt文件,现repartition成一个分区,然后再保存。 注意(未验证):这个操作对于大文件来说 ...
相比于Hadoop,Spark在数据的处理方面更加灵活方便。然而在最近的使用中遇到了一点小麻烦:Spark保存文件的的函数(如saveAsTextFile)在保存数据时都需要新建一个目录,然后在这个目录下分块保存文件。如果我们想在原有的目录下增加一个文件(而不是增加一个目录 ...
本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是spark专题第二篇文章,我们来看spark非常重要的一个概念——RDD。 在上一讲当中我们在本地安装好了spark,虽然我们只有local一个集群,但是仍然不妨碍我们进行实验。spark最大的特点就是无论集群的资源 ...
RDD作为弹性分布式数据集,它的弹性具体体现在以下七个方面。 1.自动进行内存和磁盘数据存储的切换 Spark会优先把数据放到内存中,如果内存实在放不下,会放到磁盘里面,不但能计算内存放下的数据,也能计算内存放不下的数据。如果实际数据大于内存,则要考虑数据放置策略和优化算法。当应 ...
什么是Map、什么是Reduce MapReduce是一个分布式编程计算模型,用于大规模数据集的分布式系统计算。 我个人理解,Map(映射、过滤)就是对一个分布式文件系统(HDFS)中的每一行(每一块文件)执行相同的函数进行处理; Reduce(规约、化简)就是对Map处理好的数据进行 ...